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浙江高联检测技术有限公司
浙江高联检测技术有限公司具有一定开发与生产能力的科技技术企业。公司主要研发、生产、销售教学用各类传感器实验仪,传感器检测技术实验台系统以及光电信息、测控技术、物联网、机器人、汽车实训、高级过程控制、工业自动化相关的实验设备。公司开发的产品已遍布全国各地。高联、CSY、GOLINK, GO-LINK系列商标字号产品深受广大用户青睐
浙江高联检测技术有限公司 2021-02-01
上海仪电检测技术有限公司
上海仪电检测技术有限公司 2022-05-24
微小型精密零件检测技术与装备(技术/产品)
成果简介:所研制的微小型零件显微视觉检测系统,适用于各种块类、板类微小型零件及小模数微小型直齿轮的任意边缘的微米级精度测量和微结构在线快速测量。 技术指标:X/Y方向测量范围:0.01mm-50mm;Z方向测量范围:0.01mm-100mm;X/Y方向位置检测分辨率:0.05m;X/Y方向测量精度:(1+1000/L)m;可进行模数≤0.2mm微小型模数直齿轮的基本参数、几何尺寸、主要单项误差和综合误差测量。荣获国防科技进步三等奖1项,兵器科技进步一等奖1项,申请发明专利1项。
北京理工大学 2021-04-14
NMT活体生理检测仪
       NMT活体生理检测仪是一款基于非损伤微测技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)的精密科学仪器,能够在不接触、不损伤活体样品的情况下,原位、实时、动态地监测活体组织或细胞表面的离子和分子通量(flux)、浓度及膜电位等生理参数。该仪器广泛应用于植物生理、细胞生物学、环境毒理、医学研究等领域,尤其在解析植物营养吸收、盐胁迫响应、重金属毒性机制等方面具有不可替代的技术优势。        NMT活体生理检测仪命名源自非损伤微测技术NMT。非损伤微测技术 NMT是离子/分子通量(flux)测试技术在国内的名字,其全称是非损伤微电极测试技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)。        由山东金歌科学仪器有限公司自主研制的全新一代NMT产品 - SRMT1201 NMT活体生理检测仪(植物吸收监测仪、非损伤微测系统)具备测量多种关键元素的能力,如磷、硅、锌、铁、铜、铝、砷等。该仪器功能全面,可检测植物所需的全部大量元素、中量元素以及大部分微量元素,同时涵盖离子通量(ion flux)、离子浓度、分子通量、分子浓度及膜电位等多项检测项目。 金歌NMT功能特色:     (1)检测种类多;     (2)实时输出时间-flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全;     (3)提供个性化定制,免费升级测试软件。 可检测种类:     (1)大量营养元素:N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+     (2)中微量元素:Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+      (3)胁迫:Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-     (4)其它:Li+、NO2-     (5)分子:O2、H2O2、IAA、NO、葡萄糖等 测试项目:     (1)离子通量SRIET     (2)分子通量SRPT     (3)离子浓度aIon     (4)pH     (5)分子浓度aMol     (6)膜电位Potential 主要参数:     (1)离子通量分辨率:10-5 pmol/(cm2·s)     (2)分子通量分辨率:10-3 pmol/(cm2·s)     (3)膜电位分辨率:300 nV     (4)空间分辨率:≤ 1 μm 测试样品:       根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品 主要应用:       植物营养生理、逆境生理、植物与微生物互作、作物育种、生理调控机制等研究  附:非损伤微测技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT)       非损伤微测技术NMT是离子/分子通量测试技术在国内的名字,其全称是非损伤微电极测试技术(Noninvasive Microelectrode Technique,NMT),能够原位、实时、非接触式测量生命活动中离子/分子通量(flux),可用于植物营养生理、盐胁迫和重金属胁迫等研究。       离子/分子通量测试技术(非损伤微测技术)经历了方法学建立、原型机、技术成熟、引进国内和全国产化。        1.方法学建立       1974年,美国麻省伍兹霍尔海洋生物学实验室科学家 Lionel Jaffe 和 Nuccitelli 提出了振动电极(Vibrating Probe:VP)概念,采用振动电极探针技术测量生物体中弱电流,为离子/分子通量(flux)测试奠定了方法学的基础。        2.原型机       1990年伍兹霍尔海洋生物学实验室开发出了基于离子振动电极技术的自动化离子/分子通量(flux)测试系统,在早期的文献中写做 SRIS系统。        3.SIET离子/分子通量测试系统标志着通量测试技术仪器的成熟        1994年,伍兹霍尔海洋生物学实验室员工 A.M.Shipley 和 E.Karplus 分别成立 Applicable Electronics Inc. 和 Sciencewares 公司,联合推出商业机 SIET通量测试系统,标志着离子/分子通量(flux)测试技术仪器的成熟。        4.SIET系统被引进国内       SIET通量测试系统被引进国内后,我国学者从2009年开始在离子/分子通量(flux)测试领域发表文章,当时文章明确标识使用的是SIET通量测试系统。(文献:Plant Physiology, February 2009, Vol. 149, pp. 1141–1153, NaCl-Induced Alternations of Cellular and Tissue Ion Fluxes in Roots of Salt-Resistant and Salt-Sensitive Poplar Species)        5.国产化       金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术(NMT)领域,为在国内推广的通量flux测试系统(非损伤微测系统)研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类,成功摆脱了对国外的依赖。       当全球科技竞争的硝烟弥漫,核心技术的自主可控已成为企业存续的命脉。2022年金歌公司成立以来,始终如一坚持创新发展理念,聚焦关键技术攻关,打破原装进口核心部件-国内组装的模式,推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日,北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉,金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。       凭借扎实的科技实力,金歌公司成功打造出可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术(即‌非损伤微测技术NMT)诞生三十多年以来已发表成果,我们建立了丰富的NMT大数据库,实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化,进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。       金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据,无需人工换算,可直接用于分析作图,保护了用户数据安全。用户购买仪器后,金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加,金歌仪器将及时告知用户,郑重承诺免费为用户做测试软件升级。       金歌仪器将永远以客户需求为导向,精益求精,不断推出创新性产品和个性化解决方案,为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。     
山东金歌科学仪器有限公司 2026-04-23
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例,此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍,针对临床的现实需求,团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能,前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎,后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求,团队设计诊断算法模型,让机器利用模型进行训练,学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征,最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期,能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少,且由于一线影像医生任务繁重,无法获得大量专家标注,因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此,团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧,使算法具备一定的“小样本学习”能力,在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小,且往往大中小病灶区域面积悬殊,如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应,“网络的底层关注细节,即小病灶区域,而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大,因此模型通过不同层次的加权和融合,最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过,即便有诊断‘神器’,影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说,人是复杂的机体,病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示,当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时,仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标,该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据,还是测试评估数据,都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中,为了检验模型的准确率和泛化性,团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学 2021-04-10
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来,由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病(COVID-19)在全球开始蔓延。报道显示,SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天,而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此,住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前,CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具,主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而,现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述,缺乏对病灶的全定量分析。因此,基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程,团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院,自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料,所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日,研究共纳入31例治愈出院的患者(排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者),并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量,团队将4个中心作为训练队列,另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶,31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后,提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性,团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。​结果发现,6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中,Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89;随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后,研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者,利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。 
东南大学 2021-04-10
多模态医学影像智能协诊系统TPAID
中试阶段/n该项目主要针对开源CT 医学影像数据和多中心合作单位提供的多模医学影像数据,采用人工智能技术和自主研制的深度学习算法对心脏左心室、肿瘤等CT 影像数据进行全自动分割,验证了所研制算法在该项目计算机辅助肿瘤智能诊断应用中的有效性,为项目产业化实施奠定了方法基础。成果的先进性或独特性:针对不同类型的医学影像感知设备,设计针对性强的机器学习智能算法;国内同类研究中首次采用“双盲评估+验证”的科研方法对影像数据进
武汉大学 2021-01-12
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性,三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量,基于三维点云和二维图像融合的可视化结果,能够增强三维场景真实感,相较于可见光图像,融合后的三维点云可以实现多角度观测,能够更好的表达的空间特征。 相较于原始和伪彩色点云数据,融合后的三维点云有了色彩纹理信息,目标的形态和边缘都更加明显,整个三维场景更加的真实,也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息;同时克服了单一传感器的局限性,充分发挥两者的互补优势,大幅提升了探测设备的环境适应性,适用于全天时复杂场景的下目标探测,具有很强的实用价值。在无人驾驶领域,譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等,都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知,目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外,在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域,三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。 图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学 2022-12-12
医学影像云诊断思维训练与考核系统
该系统基于各级医疗系统的影像科研临床应用基础及各类院校影像教学大 纲而开发,贴合各级诊疗机构日常诊疗习惯和院校教学大纲需求,方便教师对各 类影像图片的展示和教学,能更好的让学生全面对各类影像进行阅片、报告书写 练习,以及熟悉临床应用及诊疗流程,有利于训练学生的影像技能操作能力及就业。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-11-08
核酸单分子荧光图像测序智能检测技术
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。
清华大学 2021-04-10
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