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一、项目简介 当前虚实融合技术面临的重大挑战可以归结为以下两个关键科学问题:(1)非配合虚实环境的无缝融合与交互自然呈现。(2)云环境下虚实融合环境的语义理解、统一表达与应用软件快速定制。为解决上述两个关键科学问题和技术瓶颈,本项目重点研究了自然虚实融合呈现的硬软件技术和装置,构建虚实融合应用流程框架和规范,创新云软件定制和服务模式,实现应用示范。充分利用移动、穿戴式设备的多传感器优势以及云端结合方式进行三维结构的重建、语义标注、识别理解与信息关联。 二、前期研究基础 目前已发表论文10篇,包括4篇期刊论文等(包括TIP、TMM等权威期刊论文)。申请专利3 项。 三、应用技术成果 1)基于搜索的图像深度估计,相对误差低于传统方法,对训练集的需求小于基于深度学习的方法。 Make3D数据集的深度估计结果2)基于双模深度玻尔兹曼机(DBM)的三维场景物体检测框架,给出了RGBD训练数据不足的难题,流程如下 3)基于序列约束的哈希算法在不同比特率情况下均取得了很好的效果。 在LabelMe和Tiny100K上使用不同哈希比特率的效果
厦门大学 2021-04-11
基于TLD算法和步态算法的六足多地形追踪机器人
机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用,但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。 一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 柳佳乐 自动化18-2 2018-2022 刘浩峰 计算机科学与技术18-7 2018-2022 石少勇 测控技术与仪器18-2 2018-2022 栾广鑫 电气工程及其自动化18-5 2018-2022 李明晶 测控技术与仪器18-1 2018-2022 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 杨洪涛 机械工程学院 教授 精密测试技术、仪器精度理论及应用、自动化测控系统 凌六一 电气与信息工程学院 教授 智能信息处理、光电检测及环境光谱探测技术 苏树智 计算机科学与工程学院 副教授 人工智能、模式识别、机器视觉、信息融合、深度学习等领域 四、项目简介 目前,机器人在煤矿救援领域发挥着越来越重要的作用,但仍存在无法精确识别灾后环境、无法适应井下复杂地形以及难以检测、定位井下生命体等问题。为此,本团队充分利用六足机器人高稳定性和多地形适应性的优势,应用激光雷达、深度相机和其他辅助传感器,设计仿生六足煤矿救援机器人,结合SLAM、A*、ROS等先进技术,实现矿井灾后局部复杂环境的三维地图构建、地形障碍物识别以及机器人自主路径规划。机器人所获信息实时无线传输至上位机,帮助救援人员快速制定科学有效的救援方案。
安徽理工大学 2022-07-25
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学 2021-04-10
辽宁省新冠肺炎疫情数据统计分析研究
2019年底湖北省武汉市的新型冠状病毒肺炎(简称“新冠肺炎”)疫情暴发以来,各高校科研院所除了源源不断派出医疗队以及进行医学类科研项目外,也纷纷在各自学术领域攻坚拔寨,以期尽快将研究成果转化为战“疫”力量。我校大数据与智能决策研究中心郭崇慧教授研究团队凭借自身优势,利用大数据手段,第一时间对新型冠状病毒肺炎疫情情况进行了分析研究,希望助力辽宁地区打赢此次疫情防控阻击战。郭崇慧教授研究团队首先基于辽宁省2020年1月22日至2月20日期间公开报导的121例新型冠状病毒肺炎(COVID-19)官方报导的实际数据,通过对每日新增及累计确诊患者数目、患者性别年龄分布、患者武汉旅行史和接触史分析、患者家族聚集性网络分析、病毒潜伏期和患者由暴露到患病的转移情况进行了疫情统计分析,以期为辽宁省积极应对疫情提供依据和参考。截至2020年2月20日24时,根据辽宁省卫生健康委员会公布的数据显示,辽宁省累计报告新型冠状病毒肺炎确诊病例121例,治愈出院61例,死亡1例。121例确诊病例中,沈阳市28例、大连市19例、鞍山市4例、本溪市3例、丹东市7例、锦州市12例、营口市1例、阜新市8例、辽阳市3例、铁岭市7例、朝阳市6例、盘锦市11例、葫芦岛市12例。辽宁省新型冠状病毒肺炎疫情分布如下图1所示。1 确诊病例时间序列分析自1月22日至2月20日24时期间,辽宁省每日增加及累计确诊患者数量如下图2-图4所示。由图可知,辽宁省每日新增确诊患者数量在1月31日达到峰值,随后整体呈现下降趋势,由于每日新增患者数量较31日下降,累计确诊患者数量走势图逐渐趋于平缓,从图3可以看出目前全省新增确诊患者数量呈现减少趋势,截至2月20日已连续四天无新增确诊患者。该现象表明自新型冠状病毒爆发以来,辽宁省采取的阻断交通、隔离、加强提高居民意识等积极防控手段取得了良好的成效。2确诊病例性别及年龄分布根据辽宁省各地区卫健委公布的患者信息,统计得到患者性别和年龄数据。其中,性别数据中沈阳市2例病例无相关信息;年龄数据中沈阳市2例、朝阳市1例、盘锦市5例无相关信息,剔除缺失数据得到下图5-图7统计结果。在辽宁省确诊病例中,男性整体占比54%,女性占比46%,男性比例偏高。从各地区来看,沈阳、大连、锦州、葫芦岛患者数目居于省前四名,在这四个地区中,沈阳、大连、葫芦岛男性比例大于女性,锦州男女比例相同,男性患者较多可能由于其活动范围广所致。同时,沈阳、大连、锦州、葫芦岛等大城市人员流动性较大,有较大的感染风险,是确诊患者数量相对较多的一个原因。患者年龄基本呈正态分布。其中,21岁-60岁区间患者数目占比78.2%,该部分患者活动能力较强,有强烈的社交需求,外出务工、求学或旅游等活动均增加了感染风险。患者人数在31岁-40岁区间最多,是感染的重点人群,此年龄范围居民建议着重加强防护。 3 确诊病例武汉旅行史及接触史分析根据患者是否有武汉(湖北)旅行史和确诊病例(或武汉人员)接触史,将患者分为四类:有武汉旅行史(无接触史)、无武汉旅行史(无接触史)、有确诊患者接触史(有旅行史)和无武汉旅行史有接触史,统计得到相关数据。对于已公布但未详细说明是否有武汉(湖北)旅行史的患者将其认定为无武汉旅行史人员,剔除沈阳市未披露信息的病例28,统计得到14地区确诊病例分类。 目前,121名确诊患者中120名披露了相关信息,确诊患者出行方式涉及私家车、火车、出租车、飞机、摆渡车。其中55名存在武汉旅行史,65名存在接触史。下面分别分析有武汉旅行史和有接触史的确诊患者与当前各地区确诊人数的关系,建立线性回归方程,计算相关系数从而分析相关性,用于指导实践。 图9(a)拟合直线方程为y = 1.7386x + 1.6169,x为各地区确诊人员中有武汉旅行史人数,y为各地区当前确诊人数,相关系数为0.8587,二者呈现相关性,说明有武汉旅行史是影响患者患病的一个因素。图中数据显示大连市当前确诊人数与有武汉市旅行史人数比值最大,说明大连市对排查有无武汉返乡或接触人员采取了较大的力度并使患者及时得到医治。图9(b)拟合直线方程为y = 1.6737x + 0.8007,x为各地区确诊人员中有接触史的人数,y为各地区当前确诊人数,皮尔逊相关系数为0.9099,二者呈现较高相关性。结果表明有接触史的人更容易患病,官方报告的病例中确诊患者多倾向于其他已确诊患者的朋友、亲属等与其有密切接触的人,与统计结果相一致。因此,分析结果表明:人群聚集、与他人接触会增加患病的风险,居家隔离可以降低风险。4 确诊人员场所聚集性及家族聚集性网络分析截至2月20日,辽宁省已成立沈阳、大连、锦州三个省集中救治中心,分别依托于沈阳市第六人民医院、大连市第六人民医院和锦州市传染病院,其中,沈阳救治中心覆盖沈阳、鞍山、抚顺、本溪、阜新、辽阳、铁岭、盘锦等8市;大连救治中心覆盖大连、丹东、营口等3市;锦州救治中心覆盖锦州、朝阳、葫芦岛等3市。分析已确诊患者之间的亲属或朋友关系、患者在医院的就诊情况以及患者在医院间的转院情况得到如下图10所示的网络图。图10中节点分别表示患者(红色)和医院(蓝色)。医院间的连接关系表示患者的转院情况,患者与医院间的指向关系表示患者的就诊情况,患者之间的连接关系表示亲属或朋友关系。图中节点大小与医院接诊人数或与确诊患者有亲属(朋友)关系的人数成正比。医院治疗患者人数(度)=医院接诊人数+转至此医院的患者人数,患者的度=与该患者有关的确诊人数(亲属或朋友)+就诊医院数目。医院间可能存在多个患者转院,两医院间边的粗细与转院的患者数目成正比,根据转移的患者数量将权重设定为相应的数值,其余权重默认为1。在患者转院关系中,依据国家提出的“四集中”工作原则,患者在本地确诊后多转院至省集中救治中心治疗。依据官方公布的数据可以明确知道患者在地区内部的转院情况以及各地区转移至省集中救治中心的患者数目,但是无法建立具体病例及其就诊医院与省集中救治中心的转院关系。因此,图10建立的聚集性网络时对各地区医院向省集中救治中心转移患者的情况不做分析。图10聚集性网络分析结果表明:在本地的确诊患者救治中,鞍山市“台安县恩良医院”和“鞍山市传染病医院”间患者转院次数最多,对应图中边最粗;由图中确诊患者间连接关系可以看出此次传染病存在明显的聚集特点,多地区确诊患者之间多存在亲属或朋友关系,其中,鞍山市和盘锦市的确诊患者具有亲属关系,出现跨地区感染的情况,具体为鞍山市病例2、病例3为夫妻关系,盘锦市病例9、病例10为夫妻关系且为鞍山市病例2、3的儿子儿媳,盘锦市病例10为病例9、10的儿子。除上述在辽宁省内跨地区感染的情况外,其余均为地区内部感染,说明政府在患者确诊后其密切接触人员及时隔离和交通管控等方面取得了很好的效果。从图10中分别抽取出沈阳市、大连市的数据,得到图11沈阳市、大连市确诊患者聚集性网络分析图。其中,大连市确诊病例3、4、5、6、8、9、10、11、18病例信息显示收治于“某定点医院”。根据“四集中”工作原则,省集中救治大连中心覆盖范围的患者转院至大连市第六医院集中救治,因此,数据分析时将大连市收治于“某定点医院”的患者确定为大连市第六人民医院就诊患者。沈阳市和大连市是辽宁省规模较大的地区,确诊患者人数居于全省第一、二名。图11分析结果显示,沈阳市沈阳第六人民医院首次收治患者数目最多,其次为中国医科大学附属第一医院,患者就诊后共发生三次转院;确诊患者中具有亲属(或朋友)关系的病例为:确诊病例6、7、8,确诊病例18、19、20,确诊病例4、5、9,确诊病例16、17,确诊病例24、15。大连市第六人民医院收治患者数目最多,其次为大连医科大学附属第一医院,确诊患者中具有亲属(或朋友)关系的病例为:确诊病例3、5、8,确诊病例6、9、10、12,确诊病例7、11,确诊病例17、18、19。沈阳市和大连市新冠肺炎的传播均表现出家族聚集性的特点,印证了其有人传人的特性,这提示我们疫情期间减少聚集,一旦家庭成员或所接触人员发生病情,自身应及时隔离,提高防范意识。在提升患者治愈水平及有效管控疫情上,除去转院至省集中救治中心的患者,我们分析各地区医院接诊患者人数,得到图12所示结果。图12分析结果表明沈阳市第六人民医院、盘锦市传染病医院和大连市第六人民医院收治患者人数最多,其次为中国医科大学附属第一医院、葫芦岛市中心医院和大连医科大学附属第一医院,沈阳市和大连市收治患者数量整体较多。在资源调配上,除了将资源分配至省集中救治中心外,还需关注各地区患者确诊及其初步治疗的医院,做到资源有效配置。 5 确诊病例潜伏期分布病毒潜伏期是指从病原体侵入人体到最初出现临床症状的一段时期。根据国家公布的信息显示,新型冠状病毒的潜伏期为14天。随着新型冠状病毒有潜伏期感染、无症状感染等情况,我们难以准确得到新型冠状病毒的潜伏期。本文假定将患者到达武汉(或返程)时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间均定义为“病原体侵入人体的时间”,取三者最早者,应用该时间多存在误差;将患者发病时间确定为出现临床症状的时间,二者之间的时间间隔定为病毒潜伏期。同时去除潜伏期大于14天及无相关信息披露的患者,得到86例患者数据,分析结果如表1和图13、图14所示。 辽宁省有数据可查的86例确诊患者中,病毒潜伏期均值为7.767天,潜伏期大于等于8天的患者人数为48人,占比55.8%。患者出临床反映的时间是确定的,但是感染病毒的时间是不确定的,用患者到达武汉(或返程)时间、与有武汉旅行史人员接触时间、与所接触确诊患者的首次接触时间确诊时间定义为感染时间会使统计的潜伏期大于实际潜伏期,使得分析结果偏大。 图14为患者1月9日至2月20日期间转入转出人数分布,转入对应患者出现临床症状,转出对应于暴露,即患者到达武汉、与有武汉旅行史人员接触或与确诊患者首次接触的时间。图14数据表明在1月25日前有临床症状患者占比低于暴露患者,之后这些潜伏期人员逐渐出现临床症状,疾病爆发,确诊人员数目逐渐增加。若及时采取有效的手段控制疫情传播,则1月27日之后几乎不再有人员处于潜伏期,这时前期潜伏期患者逐渐发病,这批确诊患者若同时采取有效的医疗手段得到治疗,则疫情传播会逐渐被控制。 图15为截至2月20日确诊患者由暴露到患病人数转移网络分析图,图中节点为日期,节点大小与当日暴露和有临床症状的患者之和成正比,节点间指向关系为患者由暴露转移到患病的时间间隔,图15结果显示1月19日至1月24日期间人数最多,暴露和患病人数之和随时间呈现先增加后减少的趋势。辽宁省新型冠状病毒肺炎自2月17日以来,已连续四天无新增确诊患者,疫情形势出现积极变化,防控工作取得积极成效。自疫情爆发以来,全省社会经济活动停滞,连续四天无新增确诊患者的态势为尽快恢复辽宁省社会经济秩序提供了支持。只想着为抗“疫”阻击战贡献力量,郭崇慧教授说,这是关于辽宁省疫情的最新数据描述性分析结果,希冀会对相关部门决策起支持作用!我们后续预测性分析和指导性分析还会持续研究!
大连理工大学 2021-04-10
有限数据下疲劳可靠性设计分析方法与试验研究
2003年获四川省科技进步二等奖(参加)。
西南交通大学 2016-06-27
低温空间温度场数据可视化与模拟分析系统项目
项目简介 “低温空间温度场数据可视化与模拟分析系统”项目由泰州市沪江特种设备有限公 司委托开展。运用空间温度在线监测和计算机数据处理及可视化技术,实时分析空间的 温度场变化,实现空间温度场的优化,达到节能运行的目的。 系统根据空间需要,布置多层、多处测点,依靠传感器及相关仪表,通过 485 通信 方式实现本地数据与计算机之间的传输。自主研发的数据采集与处理程序实时监测空间 各处的温度分布,并以三维彩色视图显示,可直观观测空间的温度场的动态变化特征, 指
江苏大学 2021-04-14
中国地质大学(武汉)研究团队利用大数据驱动机器学习重建地球大气氧化历史
大气氧化的过程和机制是宜居星球形成的关键。早期地球大气几乎无氧,经过至少两次主要增氧事件(元古宙早期GOE和元古宙晚期NOE)后,才达到了现今大气O2水平(21%)。
中国地质大学(武汉) 2022-10-14
微生物16S rRNA进化树分析系统
本成果以软件著作权形式体现(登记号 2016SR322691 ),生命科学大多以微生物为研究对象,因此如何进行微生物的分类鉴定是生命科学领域的基础研究工作。本成果可根据微生物的序列自动完成多种类型的系统发育树分析,并且以直观的图标形式展示,并可与各种专业数据库对接,简单、专业、直观,可以作为生物医药行业鉴定微生物的专业工具。本成果具有预留对接数据库接口、具有进化距离、集成  BLAST 功能、集成 ClustalW2.1 、可生成标准系统发育树图形结果、自动合并分析多种进化树结果、可在线使用等优势。
辽宁大学 2021-04-11
多媒体分子生物学图象分析系统
分子生物学是研究生物大分子结构与功能的一门学科,而分子的大小、密度、含量及图象比较分析是分子生物学研究中的重要内容,如对基因密码DNA进行限制性内切酶解片断长度多态性分析(简称RFLP)和聚合酶链反应(简称PCR)对DNA分子上的基因不同长度的特征性片段进行扩增分析,蛋白质和DNA、RNA分子、多糖分子及其它生物大分子的经凝胶电泳和荧光染色或其他方法染色后,在紫外透射分析仪和其他光谱下可显示出不同图象位置格局和密度,是生物学科研工作和临床疾病诊断的重要依据。以往对这些不同分子的分析主要是凭人眼目测,欠客观性,人为因素所造成的误差较大,且难以保存这些结果的原始图象。我们将分子生物学技术与计算机技术结合,研制出多媒体分子生物学图象分析系统。本分析系统由PⅡ350以上的微机和CCD(CHARGE COUPLED DEVICE)摄像机,图象卡,紫外透射分析仪,日光源,扫描仪,彩色喷墨打印机,电源转换器, 分子生物学图象分析专用软件系统(BioComputAnasis1.0a)等部分组成。 该分子生物学图象分析系统可以对生物大分子电泳图象进行密度定量、分子大小测定、标注、扫描、图象融合比较,存储、编辑和打印,便于检索,为科研和临床图象采集和数据分析提供了强有力的系统,使得医学诊断和生物科研图象的多功能分析成为可能。经临床和分子生物学实验应用表明,该系统定量准确,分析可靠,速度快,能储存大量信息,便于检索和信息处理。可以打印彩色照片和结果报告,非常方便。这必将代替以往其他传统落后的实验方式和分析报告方式。对分子量进行多次实际测定,总误差率<+1%,对密度含量进行实际测定结果表明误差率<+5%,该系统操作简单,是分子生物学和基因工程基础研究、临床分子诊断及基因诊断重要的仪器和换代产品,为科研和临床数据采集分析提供了极大的方便。
上海理工大学 2021-04-11
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