产品详细介绍        1 路 1080P/60Hz 高清 (DVI,VGA,SDI,HDMI,YPbPro，S-Video，CVBS) 信号,1 路 LPCM 音频信号,1 路模拟音频信号,1 路 SDI 内嵌音频。      

简单介绍： 医学信号采集处理系统是是一种多单片机控制、专为生命学科设计的生物信号记录和数据处理系统，取代了传统的多道生理记录仪、示波器、X-Y记录仪和刺激器等仪器，可应用于各院校的生理学、药理学、病理生理学、运动生理学和心理学等学科的生物学实验，是研究人员、老师和学生可以通过该医学信号采集处理系统观察到各种生物机体内或离体器官中探测到的生物电信号以及张力、压力、温度等生物非电信号的波形，从而对生物肌体在不同的生理或药理实验条件下所发生的机能变化加以记录与分析。 详情介绍： 一、      1、智能一体式,方便于科研与教学 2、4个通道性能指标完全一致的光电隔离放大器，硬件参数全程控可调 3、交、直流具有相同的增益：量程±0.5V——±20μV 4、采用16位采样芯片，系统*高采样率达1MHz，*低采样率0.01Hz；低通滤波：采用9阶贝塞尔滤波器。 5、隔离共模抑制比大于120分贝，等效输入噪声电压峰峰值小于1mV，信噪比大于80dB 6、文件回收功能：对过去做过的曲线，如忘记存盘或计算机出现特殊情况时，可将文件回收，实验数据可自定义保留时间，需要时可回收未保存或文件损坏的实验数据，保证了实验数据在任何情况不丢失。 7、刺激器具有光电隔离的刺激器，具有恒流、恒压输出两种方式幅度达100V，可完成小鼠的电惊厥、焦虑实验等科研项目.信号采集系统刺激器技术指标：幅度：0-100mv步长1mv，波宽：0.1-6000ms,程控调节步长0.1ms。 8、信号采集系统刺激器工作方式：三角波，正玄波，正副方波，左锯齿波，左锯齿波，任意波。单刺激，串刺激，主周期刺激，自动间隔调节刺激，自动幅度调节刺激，自动波宽调节刺激，自动频率调节刺激。刺激预览：在选定刺激参数后可用预览刺激脉冲的幅度、波宽个数等 9、具有监听和记滴功能，同时引入外触发功能，单台设备可根据用户需要设定1——31个显示通道。（5-31通道可用于分析）虚拟通道设计：通道原始数据、微分、积分、频率、平均图形实时同步显示， 10、预先设置生理、药理、病理生理实验项目，实验项目数≥68个。 11、通道扫描速度独立可调，具有可任意拖动灵活改变窗口宽度的双视系统，每个通道可以分别独立采样，数据处理，打印报告等。 12、具有数据剪辑和图形剪辑功能，可实现与其它软件的数据共享 13、具有打印预览功能，并可实现一次打印整个实验数据的功能，有医学统计功能 14、心电测量功能：可对心电图心率、P幅度、PR期间、QRS时程、ST、T幅度、QT期间进行处理，并可直接进入Excel、SPSS、SAS等处理软件 15、用户也可以上传有自身学校特色的模块，信号采集系统专项实验包括:突触后电位(EPSP)采集分析模块、心肌电缆特性测定、无创伤性大鼠尾动脉血压测定、心肌有效不应期测定、细胞内钙动力学分析动物潮气量\用力呼吸肺功能测定(容积法)、下肢运动机能分析、肌力储备分析、放电叠加、血液动力学综合试验等。

技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，

技术分析(创新性、先进性、独占性) 开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。

深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。

本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。

哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文

成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%

本成果分为叶片害虫检测和叶片伤害程度检测，害虫检测通过研究的图像建模及形态学处理等相关方法对农作物叶片上昆虫位置进行快速检测，并通过模式统计和分类识别方法精确计算害虫数量和识别类型，每张图片（参考分辨率 2448*3264）处理速度小于 1 秒（和害虫的数量相关），速度远高于人眼。叶片伤害检测通过图像处理方法将图像进行背景、叶片、斑纹分割，通过统计像素，集合斑纹形状进行定级评价，每张图片（参考分辨率 2448*3264））进行自动检测和分析，处理速度 2 秒左右（和图像中叶片的数量相关），经过人工核