XM-CS8000超声诊断虚拟教学系统   XM-CS8000超声诊断虚拟教学系统旨在通过模拟练习让学习者逐步掌握临床常用的标准操作手法，在仿真病人身上运用模拟超声探头获取不同切面下的正常及常见疾病超声动态图像，加深学习者对临床常用超声切面正常解剖结构及疾病声像图特点的认知，弥补现有传统教学仅局限于书本及视频的单一教学方法及实践机会少的不足，增强学习者动手能力，有助于学习者进一步完善和提高超声诊断及鉴别诊断能力。   一、主要功能： ■ 图像来源于真实病人实时扫描，并配合虚拟解剖结构演示模拟探头扫查脏器关键点位，让使用者犹如置身真实的临床操作环境，使用本系统进行模拟练习时，伴随超声探头的位置、角度的变化，图像也会呈现与其切面解剖结构相一致的变化。 ■ 系统包括200种以上不同病例，涵盖90%左右第三版《超声诊断学》教材所述病例。 ■ 系统设计了模拟操作教学、超声视频回放、临床常见病诊断（鉴别诊断）、学习与测试四大模块，帮助初学者初步形成超声诊断学的整体认识及系统逻辑思维能力。 · 模拟操作教学部分主要包括正常超声模拟和常见疾病超声模拟，提供200余例临床常见病例，主要是让学习者在认识和掌握正常图像及标准切面操作方法的基础上，再由浅入深地掌握疾病声像图特点及常用切面的操作方法。       · 临床常见病诊断（鉴别诊断）部分主要是针对不同病种但声像图表现相似疾病的声像图特点及鉴别点结合教材进行总结和归纳，使学习者在练习的过程中更高效地掌握疾病的鉴别诊断要点。     · 超声视频回放部分目前给用户提供百余例经典病例视频回放，有利于学习者加深对疾病典型征像的认识及深入探讨。      · 学习与测试部分提供1000余道超声专业测试题及1600余个专业词汇解释，每套试题系统从中随机抽取，并进行自动评估准确率，有助于学习者对理论及实践学习阶段学习效果的评价。 ■ 系统包括正常人扫查，各个病例的扫查，而且同一病例下可以更换探头对不同部位做进一步扫描检查。 ■ 系统具有超声学习辅助导航功能，导航功能可帮助解剖部位和病理部位的发现，可帮助学员掌握找到目标图像探头所需的手法（探头的位置、角度）。 ■ 系统具备训练和竞赛两种模式，其中竞赛模式是在多机下完成的，竞赛模式包括必答题和抢答题。   二、移动式超声诊疗床参数： ■ 采用ABS材料制作，其产品整体采用“Z”形设计，中段以S曲线结合底部平台，可移动式万向轮使这款诊疗床可更加便捷的移动，从而减少不必要的人力。 ■ 双层平台可供模型的上下摆放，上部平台主要配合模拟超声探头扫查、诊疗，下部收纳台收取方便可摆放模型任意一款。 ■ 诊疗床内部采用金属加固，符合人体工学、尺寸适中。   三、病例部分： 本系统现有病例覆盖范围包括肝脏/胆道/脾/胰腺/肾、输尿管和膀胱/男性生殖器：前列腺、睾丸和阴茎/胃肠/腹膜后间隙、肾上腺/妇科、产科/浅表器官/心脏及大血管等。 ■ 肝脏疾病包括局灶性肝病（肝占位性病变）和肝脏弥漫性病变。 局灶性肝病包括：原发性肝癌、转移性肝癌、肝门静脉栓子形成、肝血管瘤、肝囊肿、肝脓肿、肝局灶性坏死结节等。 肝脏弥漫性病变包括：脂肪肝、不均匀性脂肪肝、酒精性肝硬化、肝硬化失代偿期、门静脉高压、肝淤血等。 ■ 胆道疾病包括：急性胆囊炎、慢性胆囊炎、胆囊结石、胆囊肿物、胆囊良性腺瘤、胆囊壁胆固醇结晶、胆囊息肉、胆囊腺肌增生症、肝内胆管结石等。 ■ 脾疾病包括：脾肿大、脾囊肿、脾肿瘤、脾血管瘤、副脾、脾外伤等。 ■ 胰腺疾病包括：胰腺囊肿、胰腺癌、胰腺浆液性囊腺瘤等。 ■ 肾、输尿管和膀胱疾病包括：肾囊肿、肾结石、肾癌、肾错构瘤、肾弥漫性病变、肾萎缩、多囊肾、马蹄肾、重复肾、肾积水、输尿管结石、膀胱炎、膀胱癌、尿道结石等等。 ■ 男性生殖器疾病包括：前列腺增大、前列腺钙化、前列腺癌、睾丸鞘膜积液等。 ■ 胃肠疾病包括：胃癌、胃间质瘤、肠梗阻、肠套叠、结肠炎、直肠癌、急性阑尾炎、急性阑尾炎伴粪石、腹腔积液、腹股沟疝等。 ■ 腹膜后间隙、肾上腺疾病包括：肾上腺皮质腺瘤、肾上腺肿物等。 ■ 妇科、产科疾病包括：子宫肌瘤、子宫内膜增厚、子宫颈囊肿、子宫腺肌症、子宫宫腔内置节育器、双角子宫合并妊娠、卵巢癌、卵巢滤泡囊肿、卵巢巧克力囊肿、卵巢囊肿、葡萄胎、早孕、胎儿、盆腔积液等。 ■ 浅表器官疾病包括眼、乳腺、甲状腺、涎腺、淋巴系统疾病及软组织疾病。 眼疾病包括：玻璃体混浊、晶体混浊、玻璃体积血、玻璃体后脱离、脉络膜黑色素瘤、眼占位等。 ■ 乳腺疾病包括：乳腺癌、乳腺癌伴钙化、乳腺浸润性导管癌、乳腺囊肿、乳腺囊性增生、乳腺增生结节、乳腺脂肪瘤、哺乳期乳腺、乳腺纤维腺瘤、乳腺纤维腺瘤伴钙化、乳腺腺体钙化灶等。 ■ 甲状腺疾病包括：甲状腺癌、甲状腺淋巴瘤伴周围淋巴结增大、结节性甲状腺肿、桥本氏病、亚急性甲状腺炎、甲状腺瘤伴液化、甲状腺结节、甲状腺胶质潴留性囊肿、甲亢、甲状旁腺占位性病变等。 ■ 涎腺疾病包括：腮腺淋巴结显示、腮腺混合瘤等。 ■ 淋巴系统疾病包括:锁骨上异常淋巴结、锁骨上淋巴结转移癌、锁骨上窝淋巴瘤、肺癌锁骨上淋巴结转移癌、乳腺癌锁骨上淋巴结转移癌。 ■ 软组织疾病包括：颈部软组织深层脂肪瘤、乳腺软组织多发脂肪瘤、腹壁白线疝（脐部）、阑尾术后皮下软组织包块伴钙化。 ■ 心脏及大血管疾病：风湿性心脏病二尖瓣病变、肥厚型心肌病、卵圆孔未闭、室间隔缺损、二尖瓣脱垂、左心衰、心包积液、先天性主动脉瓣畸形（二叶瓣）、左室心尖部血栓、房间隔缺损、心脏肿瘤（粘液瘤）、主动脉狭窄、冠心病（陈旧性心肌梗死）、房间隔膨出瘤、高血压心肌肥厚、二尖瓣病变、风湿性心脏病（联合瓣膜病）、主动脉瓣关闭不全、肥厚心肌病（间隔型）、二、三尖瓣关闭不全、二尖瓣及主动脉瓣位人工金属瓣置换术等。   四、系统组成： ■ 超声诊断虚拟教学系统软件：1套 ■ 半身仿真模拟病人：2具（男/女性各1） ■ 推车式模拟超声诊断仪：1台 ■ 模拟超声探头：3种（腹部探头、浅表探头、心脏探头） ■ 移动式超声诊疗床：1张 ■ 电脑：1台

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。

1、产品介绍 AI人工智能语音与机器视觉应用系统是一款集成AI语音、机器视觉、深度学习基础、嵌入式Linux于一体的高端教学科研实验平台。 整个教学平台由实验箱高性能嵌入式主板够成，高性能嵌入式核心板采用高性能64位ARM处理器，标配4GB DDR3内存和16GB闪存，可运行ubuntu、android、linuxqt等多种操作系统，可满嵌入式linux和AI应用开发。 平台采用多核高性能 AI 处理器，预装 Ubuntu Linux 操作系统与 OpenCV 计算机视觉库，支持 TensorFlow Lite、NCNN、MNN、Paddle-Lite、MACE 等深度学习端侧推理框架。 提供多种应用外设与丰富的机器视觉、AI语音、深度学习实战应用案例，如语音前处理（声源定位、语音增强、语音降噪、回声消除、声音提取）、语音活体检查、语音唤醒、语音识别、语音合成、自然语言处理、声纹识别门锁、语音智能家居、手写字识别、人脸识别、目标检测、端侧推理框架、图像识别、人体分析 、文字识别、人脸门禁控制、车牌道闸控制、手势家居控制等，通过案例教学让学生掌握计算机视觉与深度学习的基本原理和典型应用开发。 2、产品特点 （1）先进性 性能卓越：搭载AI嵌入式边缘计算处理器RK3399，配备4GB RAM与16GB存储空间，以及6英寸高清电容触摸屏，确保流畅的用户体验。 高效运算：配NPU协处理器模块，专为神经网络模型设计，提供高达8 TOPs@300mW的运算能力。 接口丰富：提供双路0、四路USB2.0、RS232、RS485以及多种嵌入式拓展接口，满足多样化的外设连接需求。 （2）扩展性 定制化设计：所有硬件单元均采用模块化设计，支持根据具体需求进行定制化选型和搭配。 项目套件丰富：提供多种可选的项目套件模块，支持完成多样化的AI应用场景设计和创新。 智能网关平台：智能边缘计算网关平台配备了包括GPIO、ADC、IIC、UART、PWM、SPI在内的常用接口拓展，增强了平台的适应性和灵活性。 （3）包容性 多功能应用：实验平台适用于人工智能、嵌入式系统、物联网、移动互联网、智能硬件等多个学科的实验教学，提供全面的教育资源。 课程与实验：支持包括Python程序设计、嵌入式Linux操作系统、机器视觉技术、自然语言处理、神经网络原理、无线通信、Android应用技术、物联网中间件、AIOT应用实训等在内的丰富课程和实验。 专业融合：平台在硬件设计上实现了物联网、人工智能和嵌入式技术的兼容性，提升了实训设备的复用率，有效解决了学校实训室空间和资金的限制问题。 AI语音与机器视觉应用系统致力于解决学校在开设人工智能课程时面临的师资、教学资源、实训资源、设备以及与行业应用对接的挑战，实现了产学研创一体化的教育模式 3、应用 系统支持多个工业化的应用场景，以智慧家居、智慧停车场、智慧门禁、智慧交通、趣味AI、智慧工地六大应用场景，及基于六大应用场景的20多种小AI应用场景。所有的应用场景及业务子项功能，均来自真实的人工智能行业应用。 4、配套 该产品除完整的软硬件系统外,还配备针对设备完整的人工智能实训指导书完整丰富的教学实训素材资源、以及基于设备系统的人工智能教学视频光盘。本产品提供免费的安装部署服务和设备实训培训服务。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。近年来基于该课题，我研究团队共获得省部级科技成果二等奖、三等奖各1项；申请发明专利20余项；承担“973” 、“863”子课题各1项、国家自然基金项目3项、省自然基金项目2项，其他横向项目10余项。有100余台套输变电设备在线监测与故障诊断系统在现场运行，经济效益和社会效益显著。

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

项目概况 本系统采用自主研发的数据采集处理箱，对旋转机械的振动数据进行实时采集、降噪、快速傅立叶变换、小波变换等处理，并将处理过的数据送往上位机进行故障特征的提取。 上位机对下位机传送来的数据信息进行特征提取、故障检测及诊断，实时监测旋转机械的运动状态。 本项目实用性强，拥有自主知识产权，市场应用前景广阔。 主要特点 数据采集处理在以DSP作为处理器的下位机进行，大大加快了振动信号的实时处理能力；振动信号的降噪和特征提取综合运用傅立叶变换和小波变换两种算法，提高了振动故障信号的降噪和故障鉴别能力；故障的诊断综合运用专家系统、神经网络、支持向量机等故障分类方法。技术指标 本系统可分别显示时域振动图、频谱图、极坐标图、轴心轨迹图、瀑布图、相关分析图等旋转机械振动信号傅立叶变换频谱信息；也可显示小波序列图、小波能量分布图等旋转机械振动信号的小波变换谱信息。同时，可给出引起旋转机械振动的故障原因。市场前景 旋转机械的振动故障占旋转机械故障的70%以上，对旋转机械的正常运行构成较为严重的威胁。旋转机械振动故障的检测与诊断设备价格一直偏高，而且故障的漏报率和误报率一直较高，影响了大型旋转机械故障诊断系统得应用。 本系统的价格适中，使用方便，对于提高企业的经济效益具有非常现实的意义，拥有广阔的市场前景。

随着国民经济的持续发展，我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展，对输变电设备进行在线监测与故障诊断，可有效提高电气设备的运行可靠性，具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备，及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障，并实时诊断预警，为输变电设备正常运行提供必要的指导数据，大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果，结合现场实际检测和处理经验，采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断，诊断效率和准确度大大提高，达到了国内领先水平。

本发明涉及交通运输领域，提供了一种地铁车辆转向架轴承的故障诊断方法。针对现有技术中地铁车辆转向架滚动轴承的故障诊断不够智能化的问题，本发明通过直接采集地铁运行状态下的轴承加速度信号，并对其进行处理，得到多个频带内重构信号的包络频谱图，最后通过在包络频谱图内搜索与理论值相匹配的故障特征频率来进行故障诊断。从而可以完全脱离人工参与，由相应的装置来完成地铁车辆转向架轴承的故障诊断过程，也就是实现了列车运行状态下转向架轴承的故障诊断。

故障诊断主要是针对过程工业中流体机械泵、压缩机、风机等机器的工作在线监测技术。流体机械广泛应用于石油、化工、电力、冶金、医药、轻工等各领域，设备的性能及其安全运行在现代流程性工业中起着举足轻重的作用。旋转机械的故障诊断技术包含监测试验台、旋转机械的监测测试的硬软件、各类传感器等部件，可以对工矿企业使用的大型流体机械泵、压缩机、风机进行在线工作监测；也可以作为制造压缩机、风机的厂家对其制造中的产品进行质量检测；此外对许多专业教学单位可以用来测试典型流体设备压缩机的实际排气量、指示功率测定、电测示功图等性能。 多通道稳态分析（时基图、轨迹图）；瞬态分析；转速频率谱、转速阶次谱、转速幅值相位谱、大容量采集（定时、内部）以及多通道实时示波、波形显示、数据编辑、数字微分大容量采集等功能。

回转机械在线监测和故障诊断系统，以化工、石化等行业的回转机械为对象，采用先进的计算机技术、光纤传输技术和独创的全息谱监测诊断方法，全面、实时、连续地实现了机械运行状态的监测和故障诊断。在线监测和诊断系统采用高性能的光纤计算机网络，传输速率高、误码率低；在线监测和诊断系统中前端监测计算机、主监测计算机和诊断分析计算机并行工作，保证监测的连续性和实时性；多任务的系统运行环境，保证了对突发事件数据和信息的捕获，实现了事故追忆功能；在线监测和诊断系统采用通用的网络协议，提高了系统的互联