本发明公开了一种具有立体视觉显示的医学影像工作站，所述 医学影像工作站包括计算机主机、3D 显示屏、输入设备和软件系统； 软件系统包括一般医学影像工作站所具备的软件功能模块，以及立体 视觉显示模块、3D 交互模块、2D 显示与立体视觉显示联动模块；立 体视觉显示模块用于实现含景深信息的立体视觉显示；3D 交互模块用 于从输入设备接收用户输入的含景深信息的操作指令，并在 3D 显示屏 上实时、同步显示出操作结果；2D 显示与立体视觉显示联动模块用于 实现 2D 显示屏和 3D 显示屏联动，或 2D 显示和立体视觉显示之间切 换。本发明可以弥补现有的医学影像工作站在立体视觉显示、3D 交互、 2D 显示与立体视觉显示联动方面的不足，从而提高医生的观测效果和 工作效率。

一种基于矢量数据的 SAR 影像道路损毁信息提取方法，根据灾后的 SAR 影像的范围，获取对应区 域的矢量数据;将矢量数据投影到 SAR 影像的坐标系之后，将矢量数据配准到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路损毁区，包括利用道路检测算子进行线检测，将道路宽度信息与道路矢量数据进行形状 水平集分割，融合得到疑似道路损毁区;建立贝叶斯网络模型对疑似道路损毁区进行进一步判断，提取 出道路损毁信息。本发明利用矢量数据作为先验信息，辅助 SAR 影像道路变化检测，检测率高;提出 的线检测与形状水平集相结合的方法能够很好的提取断裂区，漏检率低;建立的贝叶斯网络模型能够有 效的剔除干扰信息，减少道路损毁提取的虚警。

本发明提出了一种医学影像计算机辅助分析方法，包括以下步骤：通过红外光源和红外热成像仪对医学影像进行一次扫描，对一次扫描图像的体数据进行图像分裂操作，得到一次图像数据；通过可见光光源和感光元件对所述医学影像进行二次扫描；对二次扫描图像的体数据进行所述图像分裂操作，得到二次图像数据；将所述一次图像数据和二次图像数据绑定，与病理数据库中已有的病理样本相比对，比对过程具体为一次图像数据互相比对，二次图像数据互相比对。

等效负折射率平板透镜又称 DCT-plate，该技术通过光场重构原理，将发散的光线在空中重新汇聚，从而形成不需要介质承载的实像。根据场景需要，可设置不同的影像呈现角度，结合体感互动装置实现人与实像的直接交互。该技术现处于世界领先地位！ 

本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法，首先，对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图，再经过数学形态学增强，得到增强视觉显著图，利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测，得到疑似油罐区域；然后，对遥感影像进行 turbopixels 过分割，根据特征合并分割块，根据似圆 特征，得到疑似油罐区域；最后，结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果，利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类，过滤掉同心圆和非油

一、所属领域 人工智能，精密自动化，生物分析与检测，环境微生物检测，工业微生物检测，细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大，且检测主观性强，标准难以统一，计数和检测结果不准确；在对环境的微生物监测中，人工方法只能做到抽样检测，无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们（如GE，安捷伦，赛默飞等）开始推出图像识别技术的微生物检测设备，其结果来自直观影像，分辨率高，操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下，只能进行计数，如果要完成相关定性分析，需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像（如酵母菌，大肠杆菌）。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米，对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题，对微生物进行定性分析的准确率低，无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点，根据显微扫描设备的结构，将全景化视域重构技术和微米级电机结合，解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题，在保证1000倍放大的基础上，获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围；再通过自动化图像采集和拼接，得到完整的微生物图像；然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势，小样本高精度动态完成微生物的类型识别，计数，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比，本项目技术优势主要体现在： 1）独创的微生物影像全景化视域重构技术，实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角； 2） 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题； 3） 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制，提高设备功能通用性； 4）计数准确率超过人工计数，准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级； 5）第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比，主要性能优势和技术优势如下： 在食品行业，本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种，针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据，优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划： 1）基于全景化视域重构技术，构建第一代检测仪器，首先进入门槛最低的食品微生物检测市场，对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备； 2） 利用已有技术积累，进入环境微生物检测和高校实验室市场； 3）最后以食品和环境检测市场为根据地，进入门槛最高的生物医药检测市场，提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1）寻求500-800万元天使投资； 2）寻找高校研究所，食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴； 3）寻找生物医药，医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队： 1）周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员，项目负责人，在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果，在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文，申请或获得多项国家发明专利。 2）黄权伟 清华大学计算机系硕士，负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3）梁志伟 清华大学计算机系硕士，负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果编号：20230055

Ø 多氯化物废物是生产氯代烃的副产物，氯碱工业是基础化工，产量大，产生的多氯化物废物也较多。多氯化物废物是氯化物蒸馏残液，是纯的有机多氯化物的混合物，难溶于水，不燃烧，比水中重。有刺鼻的气味，较大的挥发性，毒性大，诱发癌症，污染环境；大气中的氯化物还破坏臭氧层。该处理技术和处理设备能够快速有效地降解多氯化物，使其转化为有价值的工业材料，不产生二次污染物。该技术填补国内和国际空白，能够高效地处理多氯化物废物，具有实用性和广阔的应用范围。

针对目前金属盐混凝和吸附处理中存在的一些问题，包括絮体生长速率慢、絮体尺寸小、沉降时间长、残留金属浓度高、吸附容量低等问题，南京大学环境学院张淑娟教授课题组深入分析了钛系混凝和吸附材料的特性以及混凝和吸附机制，采用简单的溶胶凝胶法，获得了具有自主知识产权的新型钛凝胶混凝剂和吸附剂。 钛混凝剂具有如下特点： 1）絮体生长速率是铁/铝盐的10-30倍，絮体尺寸和沉降速率是铁/铝盐的3-10倍； 2）适用pH范围宽，混凝性能受温度和浊度的影响小； 3）水解物表面位点浓度高，对As(III)、Sb(III)等重金属去除效果好； 4）储液酸性弱，混凝后pH变化小，尤其适用于低碱度水的处理； 5）混凝出水中残留金属浓度低，适用于膜前预处理； 6）混凝污泥经处理后可以资源化利用。   钛吸附剂具有如下特点： 对As(III)和As(V)的吸附容量高达257和306 mg/g； 吸附As(III)时无需预氧化处理，绿色、经济、方便； 对Pb、Cd、Cu、Hg等重金属离子也均有很好的吸附去除效果。

随着物联网设备的指数型增长，传统云计算的集中式处理方法已不能满足数据处理和数据安全等需求，边缘计算应运而生。边缘计算可以提升物联网的智能化，促使物联网在各个垂直行业落地生根。但是，一般的应用都默认只支持一种物联网组网协议或使用一种边缘计算框架，且组网协议跟边缘计算框架的接入十分繁琐，用户使用操作不便，耗时长。 一种集成多组网协议多边缘计算框架的边缘计算处理平台可同时兼容多种组网协议和集成多种边缘计算框架，简化接入步骤，大幅度降低用户的操作步骤和时长。同时，部署简单快捷，通过配置文件执行一键启动脚本即可实现平台的自动化部署及统一管理。 与现有技术相比，该平台配置变更灵活。针对不同的服务器，不同的设备，只需要修改配置文件就可以直接部署生效。无须重新编译代码，无须重新创建镜像。此外，该平台具有良好的扩展性，极高的并发处理能力和很强的稳定性。可利用硬件加速数据处理，通过对FPGA、GPU和ASIC等的加速算法实现对数据的加速处。