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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
新冠肺炎影像学AI智能辅助诊断研究
“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。
复旦大学
2021-04-10
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
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
基于AI 机器学习的影像组学模型研究
2019年12月以来，由SARS-CoV-2病毒感染导致的新型冠状病毒疾病（COVID-19）在全球开始蔓延。报道显示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院时间为10天，而武汉患者在发病10天后症状有可能加重。因此，住院时间是COVID-19临床预后的重要指标之一。 目前，CT影像学已成为COVID-19肺炎的诊断和监测工具，主要表现为磨玻璃影、实变及混合密度影。然而，现阶段的影像学研究主要集中于对病灶的定性和半定量描述，缺乏对病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量监测COVID-19肺炎病程，团队假设在CT病灶背后的高通量影像特征“隐藏”了患者预后转归的“秘密”。 本研究纳入了兰州、安康、丽水、镇江、临夏5家新冠肺炎定点医院，自2020年1月23日到2月8日期间住院患者的临床资料和首次CT资料，所有患者经RT-PCR证实SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共纳入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT检查无肺炎表现患者），并将10天作为住院时长的二分类阈值。基于有限的样本量，团队将4个中心作为训练队列，另外一个中心作为验证队列。通过自动分割肺叶和半自动分割病灶，31名患者中累计分割出72个病灶。在对病灶图像预处理后，提取影像组学特征并筛选。为了研究影像组学特征的稳定性，团队使用了Logistics回归模型和随机森林模型对筛选的特征分别进行建模和验证。结果发现，6个筛选出的二阶特征在两种不同分类器中均表现出良好的预测价值。在外部测试队列中，Logistics回归模型的AUC为0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特异性0·89；随机森林模型的AUC为0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特异性1·0。随后，研究又纳入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像组学模型可以正确预测所有6名患者的住院时间。
东南大学
2021-04-10
琴弦影像
规格尺寸：600*400mm；材质：亚克力板。
主要展示器件安装于两块亚克力前后板上；前板为5mm厚透明亚克力板，后板5mm厚白色亚克力板；产品文字说明及图片，采用不低于丝网印刷技术UV印制的背景图，彩色图片须平板打印到背板上，保证不能因受潮褪色；前后板可用6颗50mm的工艺螺钉固定于墙体上；仪器整体具有防尘和安全防护装置。
原理说明：琴弦振荡频率较高，我们人的眼睛看不清琴弦振动的情形，但当转桶旋转时，白色条文的闪动可使人们对琴弦的振荡情形有所了解。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
生物影像技术
光学相干层析技术(OCT)是一种基于光学相干特性的在体、实时、高分辨率的三维断层成像技术，以其非侵入性及高分辨率等特点，在视网膜疾病的研究及临床诊断中日趋体现出巨大的潜力。近年来团队以OCT成像方式为主，结合自适应光学、光致超声、自发荧光等多种成像手段，研究具有国际先进水平的眼底多模态成像系统。新型的多模态成像方式可以同时反映视网膜的散射特性及光吸收特性，并同步获取眼底的结构与功能图像。该研究可以对由眼底视网膜病变所带来的眼底组织结构及功能上的变化进行观测和估计，实现相关疾病的早期准确诊断。
上海理工大学
2021-04-10
生物影像技术
光学相干层析技术(OCT)是一种基于光学相干特性的在体、实时、高分辨率 的三维断层成像技术，以其非侵入性及高分辨率等特点，在视网膜疾病的研究及临床诊断中日趋体现出巨大的潜力。近年来团队以 OCT 成像方式为主，结合自适 应光学、光致超声、自发荧光等多种成像手段，研究具有国际先进水平的眼底多 模态成像系统。新型的多模态成像方式可以同时反映视网膜的散射特性及光吸收 特性，并同步获取眼底的结构与功能图像。该研究可以对由眼底视网膜病变所带 来的眼底组织结构及功能上的变化进行观测和估计，实现相关疾病的早期准确
上海理工大学
2021-01-12
新冠肺炎流行病学及传播动力学的研究
有效再生
复旦大学
2021-01-12
医学影像处理
通过研究注意力机制、多尺度卷机和数据增强方法（随
机掩盖、真假数据融合等），解决医学影像中个体差异大的
病灶或病例难以有效识别的难题，突破微小病灶或细胞等小
目标难以被识别的瓶颈。
浙江工业大学
2021-05-06