医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。 由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法围棋)开始，人工智能开始走进大众的视野。世界范围内对其的广泛讨论预示着人工智能时代已经到来。随着深度学习算法不断发展、日益成熟，人工智能已逐步用于医疗影像分析领域。近年来，关于内窥镜影像在AI领域的发明成果如潮水般涌现。 在内镜检查中，操作医师将抓取的图像和视频保存到内镜报告系统中，再由诊断医生根据这些抓取的影像出具诊断报告。由目前公开的内窥镜影像收集归纳系统中，尚未利用深度学习的方法来进行胃、肠的内窥镜影像学习，进而构建一个较为全面的内窥镜影像的样本库。目前的方法不利于简化医生的操作且不具有数据归一化处理和转换能力，无法根据数据适用范围的不同对数据进行管理和提供智能的数据分析功能。 一种人工智能扫描内窥影像样本库管理系统包括以下模块：图像输入模块，用于收集内窥镜图片；按官方标准，将胃部或者肠部内镜视野分成多个部位，通过人工智能系统对从医院内窥镜系统采集的图像进行预分类，并将影像数据上传至系统指定文件目录；登陆模块，用于在注册医生登录系统进入当前功能菜单后，对图片进行评图，确认该图片类别是否正确；系统主控界面，用于进行人机交互，并对图像进行显示；业务功能模块，包括：图像分类单元、视频库单元、病灶标记单元、我的任务单元、用户信息单元；系统设置模块，用于管理用户与权限。本发明界面美观友好、信息查询灵活方便；对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定。 本系统产生的价值在于： 一、界面美观友好、信息查询灵活方便； 二、对上传影像数据智能分类，减少医生操作，只需最终确定； 三、数据库管理模块，具有数据归一化处理和转换能力，根据数据适用范围的不同对数据进行管理，提供智能的数据分析功能； 四、集成第三方标记工具，标记过程简单清晰，结果数据稳定可靠； 五、用户权限设置合理，系统安全级别高； 六、防错退出模式，保证系统安全稳定运行。

一种基于图割能量优化的影像间最优拼接线寻找方法及系统，进行待拼接影像数据准备，获得各待 拼接影像之间所有重叠区域及相应重叠度;对待拼接影像进行预处理，综合考虑颜色、梯度以及纹理信 息确定图割全局能量函数，图割全局能量函数包括数据项和平滑项，平滑项能量权重设置，采用图割能 量优化方法，对总能量进行优化，获取最优拼接线。本发明所得拼接线尽量避免通过色差过大、纹理复 杂区域以及明显地物的边缘，从而最大程度上保证了拼接线的最优化，解决了多影像多度重叠区域拼接 线联合优化的问题，适用性广。

本发明公开了一种基于直方图特征点配准的影像匀色与融合方法及系统，该方法根据影像亮度直方 图特征提取直方图极值点，并采用一维高斯平滑抑制亮度直方图局部噪声点;同时，使用匹配代价函数 对匹配矩阵消元的方式构建直方图极值点间的匹配关系，并以匹配的直方图极值点作为直方图特征点。 利用直方图特征点，采用影像重叠区的直方图特征点对应亮度值修正影像亮度。本发明能对大视角、近 距离色差较大的影像进行色调差异处理，能自动消除多张影像重叠区域内以及非重叠区的色调差异，达 到影像局部区域色调均衡与拼接后街景的全景影像整体色调均衡的效果。

项目成果/简介:医疗内窥镜是目前常用的一种临床诊断工具，尤其对于消化科的医生而言，他们通过内窥镜能直接观察到人体消化器官内部的病变情况，如溃疡、肿瘤等，甚至还可以利用内窥镜进行微创的外科手术，在医学界应用广泛。与放射科的阅片相比，消化内镜是消化道病变筛查和诊断的金标准，也是微创和无创治疗的主要手段。由一款围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔

通过大规模筛选，鉴定到一个重要的光效调控基因HIGH PHOTOSYNTHETIC EFFICIENCY 1(HPE1)。研究发现HPE1基因编码一个新的叶绿体RNA剪接因子，其缺失改变了细胞核编码的叶绿素相关基因的表达，从而优化了捕光色素，最终增加了光捕获能力和光合作用量子产量，提高了实际光合作用效率。该工作提示了一种光效优化的新策略。

XM-847B植物细胞模型   XM-847B植物细胞模型放大20000倍，显示典型的植物细胞的结构，带有多个部位数字指示标志。 尺寸：放大20000倍，42×30×8cm 材质：PVC材料

植物提取物(Plant extracts)指采用适当的方法，从植物(植物全部或者某一部分)为原料提取或加工而成的物质，按照提取植物的成份不同，形成甙、酸、多酚、多糖、萜类、黄酮、生物碱等;按照性状不同，可分为植物油、浸膏、粉、晶状体等。可用于医药行业、食品行业、美容行业以及其它行业。

海藻多糖药用空心胶囊，学名：羟丙甲纤维素空心胶囊（I），以羟丙甲纤维素和海藻多糖为原料，采用低温成型生产工艺，以我集团与中科院一起研发的专利技术为支撑，（用于制备空心胶囊的植物质胶及其应用，专利号：201410129728.4）。生产的海藻多糖药用空心胶囊外观靓丽、结构精美、各项指标及安全性居优。

武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念，构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系，突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术，成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS，相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色： (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术，通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性，保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除，实现超大范围多模态影像精准几何处理；提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配；单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差，大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术，采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度，并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取；基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取；结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量；基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系，研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS，其数据处理效果和效率均有明显优势，显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法，结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术，处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理，包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升，例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下，高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内，镶嵌接边精度优于1像素。