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等效负折射率平板透镜(可交互全息空气影像)
等效负折射率平板透镜又称 DCT-plate,该技术通过光场重构原理,将发散的光线在空中重新汇聚,从而形成不需要介质承载的实像。根据场景需要,可设置不同的影像呈现角度,结合体感互动装置实现人与实像的直接交互。该技术现处于世界领先地位! 
中国科学技术大学 2021-04-14
一种遥感影像圆形油罐自动检测方法
本发明公开了一种遥感影像圆形油罐自动检测方法,首先,对遥感影像进行 MHC 视觉显著变换得 到视觉显著图,再经过数学形态学增强,得到增强视觉显著图,利用 hough 变换在增强视觉显著图上圆 检测,得到疑似油罐区域;然后,对遥感影像进行 turbopixels 过分割,根据特征合并分割块,根据似圆 特征,得到疑似油罐区域;最后,结合由 hough 检测结果和似圆特征检测结果,利用油罐圆心与半径关 系和多特征进行 SVM 分类,过滤掉同心圆和非油
武汉大学 2021-04-14
核安全壳高分辨率影像采集系统
本发明提供一种核安全壳高分辨率影像采集系统,包括移动平台、采集平台和控制中心,所述移动 平台包括框架,用于控制采集平台竖直位置并担负配重的电机总成,用于控制采集平台距离安全壳壳壁 距离的推拉杆装置,安装于框架底部用于控制采集平台及移动平台水平位置的轨道轮,控制箱,无线网 桥,以及用于采集平台上下移动限制控制的轨道绳;所述采集平台包括框架,固定在框架两侧用于沿着 安全壳壁采集照片的相机,固定在框架中间位置的集控箱,固定在框架上沿的光控照明灯,以及
武汉大学 2021-04-14
基于全景化视域重构的微生物影像检测技术
一、所属领域 人工智能,精密自动化,生物分析与检测,环境微生物检测,工业微生物检测,细胞组织分析检测。 二、项目介绍 1. 痛点问题 微生物的识别、计数和定性分析一直是食品、医药和生物行业的重要一环。传统的人工检测方式劳动强度比较大,且检测主观性强,标准难以统一,计数和检测结果不准确;在对环境的微生物监测中,人工方法只能做到抽样检测,无法做到持续性检测。 近两年行业巨头们(如GE,安捷伦,赛默飞等)开始推出图像识别技术的微生物检测设备,其结果来自直观影像,分辨率高,操作难度低。但是这些设备目前采用的光学显微镜倍数都在800倍以下,只能进行计数,如果要完成相关定性分析,需要在800倍以上的放大倍数获得单细胞微生物的清晰图像(如酵母菌,大肠杆菌)。但800倍放大倍数对应的有效视场只有200微米*200微米,对计数和活性统计分析又不具备足够的采样数量。目前国内外设备均没有解决好这个问题,对微生物进行定性分析的准确率低,无法满足市场需求。 2. 解决方案 本项目针对微生物和细胞活体检测中缺乏有效参照物的技术难点,根据显微扫描设备的结构,将全景化视域重构技术和微米级电机结合,解决了镜头大幅平移过程中的自动对焦难题和微生物溶液动态环境中的影像拼接难题,在保证1000倍放大的基础上,获得的有效视场增加到10毫米*10毫米的范围;再通过自动化图像采集和拼接,得到完整的微生物图像;然后结合传统的图像分割以及深度学习图像识别的优势,小样本高精度动态完成微生物的类型识别,计数,活性,死亡率,出芽率等定量定性分析。 3. 竞争优势分析 与国内外的主流检测设备对比,本项目技术优势主要体现在: 1)独创的微生物影像全景化视域重构技术,实现0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大视角; 2) 解决微生物影像领域小样本智能识别和智能检测的难题; 3) 检测目标、检测内容、检测流程和逻辑可通过自然语言定制,提高设备功能通用性; 4)计数准确率超过人工计数,准确率超过国内细胞计数仪器一个数量级; 5)第一台按照国家微生物计数检测标准开发研制的微生物计数仪。 本项目的第一代产品样机与国内外同类产品对比,主要性能优势和技术优势如下: 在食品行业,本项目获得了青岛啤酒北京密云分厂的啤酒原液和相关酵母菌种,针对生产用酵母菌采集了大量实拍图像数据,优化后的酵母菌计数和出芽率算法识别率均在95%以上。 4. 发展规划 按照三步走的方式来设定发展规划: 1)基于全景化视域重构技术,构建第一代检测仪器,首先进入门槛最低的食品微生物检测市场,对啤酒和发酵乳企业提供酵母菌检测计数技术和设备; 2) 利用已有技术积累,进入环境微生物检测和高校实验室市场; 3)最后以食品和环境检测市场为根据地,进入门槛最高的生物医药检测市场,提供微生物检测和组织检测的相关设备。 5. 知识产权情况 已申请3项专利。 三、合作需求 1)寻求500-800万元天使投资; 2)寻找高校研究所,食品工业和环境检测领域的客户、渠道伙伴; 3)寻找生物医药,医学临床领域的客户、渠道伙伴和产品测试环境。 四、团队介绍 科研团队: 1)周悦芝 博士 清华大学计算机系研究员,项目负责人,在边缘计算和深度学习等领域有丰富的开发经验和杰出的研究成果,在面向医学影像的AI图像分析方面曾发表多篇论文,申请或获得多项国家发明专利。 2)黄权伟 清华大学计算机系硕士,负责图像分割及细胞识别等相关算法研发。 3)梁志伟 清华大学计算机系硕士,负责深度学习算法加速研究和实现。 五、联系方式 E-mail:ott@tsinghua.edu.cn 成果编号:20230055
清华大学 2023-07-11
拉普拉斯域光学乳腺影像系统(LD-DOT)
拉普拉斯域光学乳腺影像系统(LD-DOT)是一种基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有别于基于形态学进行诊断的传统医学成像手段,它利用不同病变的乳腺组织对光的漫反射程度的不同,通过得到双乳全局血管微循环特征参数的定量分布来诊断组织病理属性(正常/良性/恶性)以及分布范围,探测深度可达6厘米以上,扫描过程安全快速,结果直接客观,是一种经济高效的诊断乳腺病变的无创方法。
北京大学 2021-04-14
新冠肺炎 AI 筛查和辅助诊断系统
影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值,《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准,但在临床实践中存在一定局限,疫情爆发导致待阅片数量激增,医生阅片压力巨大;新冠肺炎属于新发疾病,各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验,且由于“异病同影”,容易造成漏诊或误诊;该病病程发展快,患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等,单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期,亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关,在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下,联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司,使用50万份临床影像学大数据,开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断,判定新冠肺炎的分级和严重程度,协助医疗机构加速辨别感染者,为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在:快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程,诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析,可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度,预测病人发展为重症、危重症的概率和时间,以便医生及时干预,降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估,指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析,通过定量计算病灶在用药前后的变化,判别药物是否有效,指导临床用药。
中山大学 2021-04-10
新冠肺炎疫情的状态评估和模拟预测研究
在2020年抗击COVID-19疫情斗争中,北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础,密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起,通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案,例如:加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作,等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据,采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析,对全国(除湖北)各地区的抗疫阶段做出判断和预测,提出了疫情防控全过程的阶段划分方法,并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访,发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》,并被《今日头条》等网络媒体转载;民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》,并报道了《数据会说话:王惠文:疫情发展的状态评估与预测研究》;民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文:用数据打赢疫情防控战》。
北京航空航天大学 2021-04-10
基于138名新冠肺炎病人临床数据的研究
这项研究收集了2020年1月1日至1月28日期间,中南医院收治的138名新冠肺炎病例数据,其中40名(29%)医护人员和17名(12.3%)住院病人受到院内交叉感染。受感染的医护人员中,31人在普通病房工作,7人在急诊部门,2人在重症监护室。 武汉中南医院的这项单中心病例分析成果,清楚阐释了新冠肺炎的临床特征和治疗经验,为抗“疫”阻击战取得进一步胜利打下坚实基础。同时,研究证明“超级传播者”存在的可能性和病毒不可小觑的侵袭力,全员警戒一刻不容松懈,尤其要求一线的医护战士得到最严格的防护武装。
武汉大学 2021-04-10
新冠肺炎密切接触者智能筛查系统
该系统直接切入湖北省随州市曾都区的实际情况,让当地65万居民通过手机主动报告自己近期密切接触的人员。系统基于曾都区既往和每日更新的确诊病人、疑似病人、发热病人及其密切接触人员的信息进行数据分析,进而关联挖掘出高风险人员。系统从广大居民端而非仅从患者端入手排查密切接触者,以居民自发填写、及时反馈取代疾控人员和社区干部面对面调查登记、事后反馈,变“要我报告”为“我要报告”,极大削减了疫情防控期间工作人员的工作量;系统还为居民提供实时健康提示功能,使其在第一时间得知密切接触情况变化并及时做好防护;同时,系统还扩大了接触人员排查层级,通过用户之间的关联及时掌握“密切接触者的密切接触者”,为疾控工作扩大防线、跟进措施提供了高效信息支撑。
清华大学 2021-04-10
重组新型冠状病毒肺炎疫苗(Sf9细胞)
四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室研发的重组蛋白新冠疫苗于2020年8月21日获得国家药监局临床试验批文。8月28日,Ⅰ期临床研究在中国医药城启动培训工作。目前,所有受试者感觉良好,没有出现不良反应。该疫苗靶向SARS-CoV-2使用其刺突蛋白受体结合域(S-RBD),产生中和抗体阻断病毒感染人体细胞。7月29日,四川大学华西医院生物治疗国家重点实验室作为第一作者单位和通讯作者单位,在Nature 在线发表题为“A vaccine targeting the RBD of the S protein of SARS-CoV-2 induces protective immunity”的研究论文,该论文的通讯作者是魏霞蔚研究员、逯光文教授与张康教授,第一作者是杨静云博士、王玮教授以及杨自敏博士等,这也是Nature杂志发表的第一篇新冠疫苗研究论文。该疫苗在猴子等动物实验,发现有很好的预防SARS-CoV-2感染的保护作用,未见明显的副作用。 该疫苗利用昆虫细胞在培养液中大量繁殖,将新冠病毒的基因引入昆虫细胞,该细胞作为工厂生产出高质量的重组疫苗蛋白,并进行精致纯化,该技术易于大规模生产投入市场。利用昆虫生产重组蛋白疫苗,在欧美等国家已有宫颈癌疫苗与流感疫苗上市,其在人体的安全性得到了验证。团队正在积极推进该疫苗的临床试验与落户成都高新区实现产业化,正在规划与设计年产上亿针的生产线。该疫苗的研发过程中也得到了国家科技部、国家卫健委与教育部,与省市等部门的大力支持,也得到了国内多家科研单位参与合作。四川大学华西医院、疫苗研究团队与生物城成立了成都威斯克生物医药有限公司,正在规划与设计年产上亿针的生产线,将实现全套设备国产自主研发。
四川大学 2021-04-10
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