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云南省新冠肺炎影像云平台
2月19日,昆明移动依托云资源和数据链优势,协同昆明市第三人民医院、云南大学共同创立、建设的“云南省新型冠状病毒感染的肺炎CT诊断互联网协同会诊平台”(简称云南省传染性疾病影像云平台)在三方远程连线下正式启动。平台将在有相关诊断经验的影像专家帮助下,以多方协同工作的方式支持基层医院,帮助基层医院输出高质量的新冠肺炎诊断,同时通过互联网方式实现远程互动,方便医生和患者,减少传播感染机会、减少现场支援成本和隔离防护的物资消耗,集全省影像专家力量助力打好新冠疫情防控阻击战。结合为昆明医科大学第一附属医院创建的“5G智慧诊疗平台”的经验,昆明移动协同云南大学、昆明市第三人民医院建立相应的云服务、医学影像多方协同工作(会诊)系统,通过CT诊断新型冠状病毒肺炎的互联化服务系列关键技术以及运行服务的保障模式,将复杂、昂贵的医学影像处理系统互联化、低成本化。基层医院可以免费、免培训、自助地将本地设备接入云服务平台,随后将逐步发展成为云南省传染性疾病影像互联网协同诊断平台。
云南大学 2021-04-10
胃肠肛门盆底疾病影像云平台
本研究的技术成果如下:1 .建立了区域化检查 互通互认胃肠盆底影像学检查规范及质控标准;建 立了消化道肿瘤、炎性肠病、结直肠肛门良性疾病 等影像学诊断标准;实现了远程继续教育,切实提 高广东省基层医院胃肠道疾病的影像诊断水平。 2 .实现了盆底影像学模型及直肠癌、盆底功能障碍 性疾病(PFDD)的三维数字模型的建立;完成了 直肠癌、盆底功能障碍性疾病(PFDD)的计算机 » 软件界面 模拟应用。3.实现了医学影像云服务;实现了医疗影像数据的安全的海量存储,影像文件采用图像压缩技 术转换;支持异构系统整合,接入不同厂商的影像系统,实现了开放的移动终端支持。 安全、稳定、便捷的区域化胃肠道疾病影像会诊平台目标清晰、明确,有非常现实的医疗需求,可运 行性强,可直接产生良好的社会效益,在此基础上,可扩展至更为宽广的医学影像会诊领域。
中山大学 2021-04-10
新型冠状病毒肺炎影像学诊断
西安交通大学《新型冠状病毒肺炎影像学诊断》全书共15.5万字,从几百个临床病例中精心挑选了590幅图,其中与新冠肺炎进行鉴别的疾病有29种之多,图文并茂,生动详细。 《新型冠状病毒肺炎影像学诊断》一书在中华放射学会主任委员金征宇教授、候任主任委员刘士远教授倡导下,在全国诊疗新冠肺炎影像专家组指导下重磅推出。另有近30多位来自武汉及其他地区战“疫”一线的影像学专家参与。 依据2020年2月5日国家卫健委颁布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》,该书阐述了新型冠状病毒的影像学基本征象、临床分期分型与诊断要点,帮助一线医务工作者提高对新冠肺炎的影像学识别、诊断和鉴别能力,避免误诊和漏诊,具有专业的临床指导意义。 该书的核心内容紧紧围绕新冠肺炎的影像学诊断,涵盖了新型冠状病毒的命名、影像学检查与防护、影像学检查方法、影像学基本征象、临床分型与诊断、影像学分期、影像学转归和影像学鉴别诊断等,可以很好地使一线医务工作者提高其新型冠状肺炎的影像学识别、诊断和鉴别诊断能力,避免误诊和漏诊。
西安交通大学 2021-04-11
LA-S植物图像根系+叶面积组合版分析系统
产品详细介绍1、用途:用于植物根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成:成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)。3、技术指标:配光学分辨率9600×4800dpi、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面(35.6 cm×21.6 cm),透扫幅面为30 cm×20 cm,最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm。配自动对焦的800万像素彩色成像高拍仪;带移动电源的背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面,具有自动图像校正与标定特性。可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积,并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积,可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、可测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、作物冠层分析。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。可分析测量:1)根总长;2)根平均直径;3)根总面积;4)根总体积;5)根尖计数;6)分叉计数;7)交叠计数;8)根直径等级分布参数;9)根尖段长分布,10)可不等间距地自定义分段直径,自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等,及其分布参数;11)能进行根系的颜色分析,确定出根系存活数量,输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12)能进行根系的拓扑分析,自动确定根的连接数、关系角等,还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等,可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数(分档数、档直径范围任意可改,可不等间距地自定义),并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正,修正操作能回退,以快速获得100%正确的结果。13)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比,以客观确定根瘤菌体贡献量。14)大批量的全自动根系分析,对各分析结果图可编辑修正。各分析图像、分布图、结果数据可保存,分析结果输出至Excel表,可输出分析标记图。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。15)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。17)能自动测量各种粒的芒长。18)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。选配电脑推荐:品牌电脑(酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡,5个以上USB2.0口,运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版)
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
LA-S植物图像分析仪系统(叶面积仪)
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统(叶分析独立版)1、用途:用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成:扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)。3、主要性能指标:配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪(加带450*300mm背光板)、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板(外框大小400*300mm)可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面,有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析,并标记叶片边缘以便核对正确性。可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒,自动独立标记的各叶片图可保存,分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑:笔记本电脑(酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡)。
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
LA-S植物图像分析仪系统(全能型版)
产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统(全能型版)1、用途:用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成:成像装置、分析软件和电脑(电脑另配)3、主要技术指标:1)配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面(35.6 cm×21.6 cm),正片为30 cm×20 cm,最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm;800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面,具有自动图像校正与自动测量标定特性,可分析小至1mm2的叶片,分析误差<0.5%、测量中的分析时间<2秒。2)植物年轮测量分析:可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界,以及识别出很窄的树轮,可交互删除伪年轮、插入断年轮,可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项,可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮,分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积,分析木材的边材面积。3)可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积,并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积,及可分析小至1mm2的叶片,叶面积分析误差<0.5%、分析测量时间<2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积(含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积)、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”,分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4)植物根系测量分析:(1)根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布,(2)可不等间距地自定义分段直径,自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等,及其分布参数;能进行根系的颜色分析,确定出根系存活数量,输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。(3)能进行根系的拓扑分析,自动确定根的连接数、关系角等,还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等,可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数(分档数、档直径范围任意可改,可不等间距地自定义),并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正,修正操作能回退,以快速获得100%正确的结果。(4)能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比,以客观确定根瘤菌体贡献量。(5)大批量的全自动根系分析,对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。(6)能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。(7)能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。(8)能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4)瓜果剖面各部位分析:可测西瓜的:纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长;可测哈密瓜等甜瓜的:纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔(纵径、横径、面积);可测苹果、梨等的:纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长;可测柑橘类水果的:纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5)各分析图像、分布图、结果数据可保存,分析结果输出至Excel表,可输出分析标记图。选配品牌电脑:品牌电脑(酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡,5个以上USB2.0口,运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版)
杭州万深检测科技有限公司 2021-08-23
医学影像的智能处理、融合和分析
一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点,在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面,随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长,诊断医生的缺口越来越大,并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此,在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术,一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量,另一方面用于进行智能诊断,解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势,我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计,并取得许多重要的初步成果,具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究,并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建,并取得良好的效果,如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正,如图2所示。
厦门大学 2021-04-11
基于全景影像的街景面片优化方法
本发明公开了一种基于全景影像的街景面片优化方法,包括以下步骤:步骤 1:获取车载 LiDAR 点 云数据和全景影像,并将全景影像与车载 LiDAR 点云数据进行配准;步骤 2:将车载 LiDAR 点云数据 分割为多个面片,获得面片与全景影像站点的对应关系,将面片投影到全景影像上,得到面片对应的透 视平面影像;步骤 3:对透视平面影像进行分析,删除树木点,并进行面片拉伸。本发明基于全景影像 优化街景面片,在点云数据的结果上进一步提高面片的精度和准
武汉大学 2021-04-14
深圳市长丰影像器材有限公司
深圳市长丰影像器材有限公司成立于2011年,总部设立在广东深圳,是一家集产品研发、生产、销售于一体的高新技术企业,多年来一直致力于影像器材以及声音技术的开发制造。 长丰公司长期服务于摄影摄像和广播电视行业,为主流媒体、传媒工作室以及广大的摄影摄像爱好者提供从影像稳定系统到声音输入输出系统的整体解决方案。公司目前拥有三个自主品牌:Saramonic枫笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡树,自主研发和生产的产品销往全球100多个国家和地区。 经过近10年的发展,目前长丰拥有占地万余平米的生产基地和产品研发中心,配备了国内外最先进的研发测试设备和专业声音实验室,建立了专业的研发团队和完善的质量管理体系。2013年,长丰公司通过ISO9001质量管理体系认证,出口销售的产品均获得相应的质量认证如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。经过多年创新和沉淀,公司拥有百余项国内外各类发明和创新专利,2018年,公司荣获“国家高新技术企业”认证,并得到深圳市政府和科创委的大力扶持。
深圳市长丰影像器材有限公司 2022-07-04
医学影像设备学综合电路实验箱
是新华医疗强大X线机研发团队专门为高校医学影像专业教学设计的又一力作,本实验台综合了单个实验箱的实验功能,综合性强,可使学生在比较中进行实验,进而提高学生综合运用知识的实验效果,让学生亲身体验,学以致用。主要实验模块包括:整流电路实验、高频X线机逆变频率电路实验、旋转阳极启动与保护电路实验、磁饱合稳压电路实验、曝光限时电路实验、管电压管电流测量实验、接地电阻测量实验、X线机发生器基本工作原理及控制实验等。
山东新华医疗器械股份有限公司 2022-11-08
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