XM-SX-III中医舌诊仪   XM-SX-III中医舌诊仪（中医舌象智能辅助诊断系统）是采用数据挖掘技术、机器视觉技术相结合的产品，该产品安装简单、操作方便、安全可靠、配置灵活，既能用于各大中医药大学舌象相关的教学、科研，又适用于医生舌诊的辅助分析，适用范围较广。   一、主要功能： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 内置消毒灭菌装置，操作前使用，避免交叉感染。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。 二、主要特点： ■ 系统具有自主学习功能，通过不断学习，有效提高系统自主诊断准确性。 ■ 支持自动分析，且允许人工修正，提高诊断的准确性。 ■ 准确分析舌质、舌苔等，并直观显示结果。 ■ 支持初诊、复诊分离，实现便捷就诊。 ■ 支持多关键字的查询统计。 ■ 支持诊断分析报告打印。 ■ 用户权限管理，提高安全性。 ■ 自动对焦（即自动舌体捕获）。 ■ 灯光控制功能。 三、软件功能： ■ 用户权限管理，提高系统安全性。     ■ 病理、临床库可以持续更新，具备学习能力，且具备自动提取舌体，自动分析舌体、自动分析后手动调整等功能，提高了学习的准确度。 ■ 快捷的初诊、复诊入口，操作方便、快捷。 ■ 功能强大的视频分析能力，既可实时诊断，又可能根据需要进行人工调整。 ■ 灵活多变的查询统计能力，数据分析能力。 ■ 病例学习：单击主界面中的“病例学习”选项，进入学习界面，包括读取、保存、舌体轮廓提取、特征提取、自动提取控制、量化数据显示、舌象特征录入、临床意思录入、饮食指导及用药建议录入等选项，学习与分析过程，采用人机交互的方式。 ■ 自动获取：单击自动获取按钮，如果参数正确，舌体提取成功，若存在不足，可通过自动提取控制中的进度条及取反控制框选择来进行控制。 ■ 特征提取：为了便于分步处理，此处特征提取分步骤完成，分别舌质特征、舌苔特征、齿痕特征、裂纹特征、瘀斑特征以及点刺特征。点击某功能按钮后，相关特征将被量化，以舌质为例加以说明。比如，单击舌质特征、舌苔特征按钮后，数据结果自动分析结果。 ■ 人工绘制：对于某些来自于其他途径的图片，会存在自动获取舌头错误的情况，此时可以通过人工绘制来完成。单击“人工绘制”后，在图像显示区域，单击右键将出现菜单，包括选中舌体、勾画轮廓和撤销。其中选中舌体仅需在舌头四周点选四个点，单击“绘制完成”后再自动识别完成；勾画轮廓则是按住鼠标左键后通过拖动完成绘制，绘制完成后单击“绘制完成”便实现舌体提取。撤销可以对绘制过程觉得不满意的地方进行撤销，最多支持5步撤消。

XM-D009自主神经电动模型   XM-D009自主神经电动模型显示交感神经低级中枢、交感干；交感神经节前和后节纤维的分布规律；副交感神经低级中枢的部位；睫状神经节、翼腭神经节、下颌下神经节、耳神经节等副交感节前纤维的起始和节后纤维的分布；盆内脏神经的分布情况，控制面板上独立的按钮。   一、显示内容： 左边简要显示交感神经与脊神经的关系及交感神经结前纤维发出的部位及其三种方向，右边是主体部分，清晰显示模型的交感神经秘副交感神经的结构特点用其分布。 ■ 演示副交感神经的低级中枢（即脑骶部）： 1、脑干四对副交感神经核（又称结前神经元）自上而下，为动眼神经副核、上泌涎核、下泌涎核、迷走神经背核（可分别闪亮）。 ①、动眼神经副核发出结前纤维，随动眼神经，其中副交感神经纤维进入睫状神经（副交感神经结）结后纤维分布二睫状肌和瞳孔括约肌。 ②、上泌涎核发生结前纤维，随面神经，其中副交感神经纤维至翼腭神经结（副交感神经结），结后纤维支配泪腺、鼻腔口腔粘膜的腺体。另一部分结前纤维至下颌下神经结（副交感神经结）结后纤维公布二下颌下腺和舌下腺。 ③、下泌涎核发出结前纤维随舌咽神经其中的副交感纤维至耳神经结（副交神经结）结后纤维分布于腮腺。 ④、迷走神经背核发出台前纤维，随迷走神经至胸腹腔器壁内或附近至副交感神经结，结后纤维分布于相应的器官。 2、骶部副交感：脊髓骶部第2－4节的副交感神经核发出结前纤维骶神经分出副交感神经纤维加入盆从，随盆丛至脏器附近或脏器壁内副交神经结，结后纤维分布于结肠左曲以下的消化管、盆腔脏器及外阴器。 ■ 演示交感神经低级中枢（即胸腰部）： 1、白交通支入交感干后有三种去向： ①、进入交感干后，终于相应节段的交感神经结。 ②、进入交感干后往上行、或向下行，并终止于上方或下方的神经结。 ③、进入交感干后，不换神经元既穿出交感干终止于椎前神经结（椎前神经结有肠系膜上神经结、肠系膜下神经结、腹腔神经结、主动脉肥腻神经结）。 上述白交通结前纤维入交感干后的三种去向均可发光显示。 2、交感神经结发出的结后纤维有三种去向： ①经灰交通支（结后纤维返回脊神经分布于躯干四肢的血管、汗腺和竖毛肌（31对脊神经均有灰交通联系）。 ②随动脉行走，在动脉外膜处形成神经丛，并随动脉分布至所支配的器官。 ③示交感神经结的结后纤维直接支配到所支配的器官。   二、技术参数： ■ 尺寸：60×24×85cm ■ 材质：PVC材料+木框   三、标准配置： ■ XM-D009自主神经电动模型：1台 ■ 电源线：1根 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-YK医学多媒体素材库及教学平台   医学多媒体素材库及教学平台将现代的人工智能、计算机网络技术、计算机模拟技术、多媒体技术与新时代的医学教育特点相结合，为医学院校提供了多媒体的大量素材，供医学教育和医学科研参考。   功能特点： ■ 内容丰富，素材库储存了大量的医学图片、医学动画、文字、flash制作的素材2D、3D动画及多种医学音频、视频等。其中包括各种临床实际病例和手术演示，生动形象、效果逼真。 ■ 医学素材内容200G，包括医学教育的三十个学科，其中有系统解剖学、局部解剖学、组织胚胎学、医学生物学、生物化学、医学微生物学、免疫学、寄生虫学、人体生理学、病理解剖学、病理生理学、药理学、基础护理学、诊断学、内科学、神经病学、精神病学、外科学、妇产科学、儿科学、眼科学、耳鼻喉科、口腔科学、皮肤性病学、医学影像学、中医学、中药学、流行病学、传染病学、骨伤科学、急救医学等。 ■ 医学多媒体课件制作和管理平台：通过素材库可快速查找到教学所需素材，修改素材、编辑课件、发布课件。管理员在服务器端可根据教学的需要，将文本、声音、图形、图像、动画等多媒体素材有机地融为一体，从而制作开发出多媒体应用课件；可以用文字、图片、图像等多媒体文件及其他病理体征做为题干；组编单选、多选、判断正误、匹配、排序、填空和论述题等多种题型。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。授权发明专利3项，发表SCI、EI论文14篇，并获得2012年福建省科学技术奖三等奖。

肺癌是我国及全球发病率和死亡率均位居首位的恶性肿瘤，早期诊断对于降低肺癌死亡率具有关键意义。目前美国的肺癌低剂量螺旋CT早期筛查医保项目因阳性率过低，成本效益比存争议，欧洲则拟采取血清学筛查阳性人群再行CT的路线。随着我国居民消费升级和健康意识提升，体检市场呈现井喷发展趋势。作为肺癌高发国家，我国肺癌早期筛查势在必行。 同济大学附属上海市肺科医院在肺癌诊断和治疗方面在全国处于领先地位。肺科医院粟波研究员项目组采用人类全蛋白质芯片，以健康人群和多种肺部良性疾病患者为对照，对肺癌患者进行了血清自身抗体的筛选，获得一组具有自主知识产权的全新肺癌诊断自身抗体。项目组采用基因重组技术表达了相关自身抗原，作为检测自身抗体的配偶体，利用反向酶联免疫吸附测定原理，建立了酶标法检测血清自身抗体用于肺癌早期诊断的ELISA试剂盒，获得国家发明专利授权。通过临床前的回顾性验证和评估，表明此项目构建的自身抗体检测和联合检测肺癌（含早期）具有较好的敏感性和特异性，联合检测的总体特异性为96%，敏感性为77%，诊断性能已超过了目前已报道过的自身抗体类型组合。此项目主要关注体检筛查和医学检验市场，用于肺癌的早期血清学筛查诊断，或肺部CT小结节的良恶性的辅助预测，及肺癌的复发监控和伴随诊断，具有较大的社会效益和经济效益。

用编码器信号触发数据采集设备采集振动信号，依次分时对复杂传动链的每个轴都进行了2"整数倍采样，从而各个轴数据频谱分析可以得到相应轴的尖锐故障峰，忽略模糊峰值信号，所有轴尖锐频谱峰合成系统故障预测与诊断去混叠频谱，可以实现复杂传动链的精确故障预测与诊断。本发明中的频谱分析，包括但不限于FFT快速FT、阶比谱、倒频谱等常用频谱分析方法。

该成果提出了变压器局部放电检测的系统的、全面的外部干扰排除方法；提出了变压器局部放电超宽带天线阵列定位新技术；提出了变压器内部局部放电缺陷严重程度的特征参数，进而提出了局部放电缺陷的类型和严重程度的诊断方法，并且设计并实现了相应的自动诊断软件。 研究成果通过了实验室试验验证，并在上海市电力检修公司和福建省十余座变电站得到应用。该成果抗干扰技术的在线检测结果的准确性与过去相比提高了3倍，准确率提高到95%；定位技术误差一般不超过30cm；总体运算时间在秒级，Y型优化阵列准确定位区域比现有的矩形阵列大18倍。 该成果在局部放电缺陷严重程度的诊断方法和预警预测方法方面填补了国内外空白，对放电类型的严重程度识别的准确度达到了93.3%以上。

该诊断方法是基于癌症组织切片吸收常数的THz近场光纤扫描成像，系统传输的图像易于量化，且无需H&E染色，即可实现病理诊断自动化。因此，该系统在临床癌症检查中具有重要的潜在应用价值，有望在快速、简便、准确地鉴别胃癌上发挥重要作用，可以节约大量医院和人力资源的使用，具有重要的社会经济价值。

开展设备状态监测与故障诊断可以及时了解和掌握设备的工作状态，甚至提早期发现故障，找出故障的成因，并预报故障发展趋势。以往依赖人工经验，靠五感或简易仪表进行的常规检测已不适用。现代设备的状态监测。分布式在线监测系统采用计算机技术、网络技术、信号处理与分析技术，形成分布式的监测体系。 该系统重点解决关键设备远程在线监测、设备状态评价、设备故障诊断等问题。系统采用三层架构的体系，实现远程异地对设备运行状态进行监测，自动跟踪、记录设备的相关指标，诊断设备可能发生的故障，科学地评价设备状态，为设备维修和维护提供科学的依据。 系统由多台计算机通过计算机通讯手段形成一个完整的诊断网络，每台计算机分布在不同的场所，可以分别独立地完成各自的特定功能，同时在逻辑上相互联系，形成一个监测与诊断整体，给使用者带来了方便，系统的可扩展性也大大提高。系统的主要功能模块包括常规在线监测、数据保存（支持三种存储模式：定期存储、报警存储、人工触发存储），历史数据追溯、趋势分析、监测报表、实时数据采集、故障诊断等功能

采用国际上先进的CORBA技术、智能传感器技术、现代故障诊断理论对工业生产中的机械、电气设备进行在线监测，并对其运行状态进行分析和诊断，通过网络将监测的信息发送到异地远程的诊断中心，判定被监测对象的当前的运行状态，根据所累计的监测对象的历史监测数据，对其工作状态进行科学地评估，制订出合理的维修策略和计划。 系统特点 1.诊断中心可以利用Internet/Intranet实现异地远程的设备在线监测和故障诊断。 2.现场监测计算机提供对设备的24小时、365天无间断监测，并根据设定值进行报警提示。 3.可以对设备的运行工作状态进行科学的判定。 4.为企业设备的合理维护提供完整地数据保证。 本项目目前已经成功应用于冶金工业现场，并且取得了较好的效果。已经对现场的减速机等设备的故障和缺陷金进行了正确的诊断。