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医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法，并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台，提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案，提高临床癫痫诊疗效率，并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学
2021-02-24
高级耳诊断模型
XM-EZD高级耳诊断模型
一、功能特点：
■ XM-EZD高级耳诊断模型采用高分子材料制成，仿真度高。
■ 呈耳内检查标准体位，可通过推、拉病变条选择病变，可练习使用检耳镜检查耳部常见疾病。
■ 共有12种正常、病变的鼓膜：
· 正常鼓膜
· 急性中耳炎
· 急性中耳炎无明显标志
· 中耳异常分泌渗出物
· 鼓膜硬化
· 鼓膜切开术（示意管索）
· 耳垢（较大）
· 急性中耳感染
· 中耳炎（病例1）
· 中耳炎（病例2）
· 鼓膜后积液
· 鼓膜穿孔
■ 可反复进行练习。
二、标准配置：
■ 高级耳诊断模型：1台
■ 说明书：1册
■ 保修卡合格证：1张
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
早期椎间盘退行性变的磁共振成像技术
中试阶段/n该项目通过分子及功能性 MRI 技术观察早期 IVDD 的可逆性变化;明确早期 IVDD 可逆性变化的 MRI 表现特征，建立一套临床诊断 IVDD 可逆 性变化的 MRI 技术和诊断标准。通过椎间盘分子及功能性 MRI 技术的建 立，实现椎间盘营养源成像、营养-代谢物运输成像、基质生化状态成像、 基质力学性质成像等；建立一套临床诊断 IVDD 可逆性变化的 MRI 技术和 诊断标准；提供 IVDD 早期临床诊断方法并为治疗疗效评估提供观测手段； 为颈椎 IVDD 及其它骨关节退变的早期
华中科技大学
2021-01-12
大型复杂机电系统早期故障智能预示技术与系统
针对国民经济基础产业的大型复杂机电系统及其构件中常见多发故障，深入研究了早期故障智能预示理论体系与技术支持。研究成果归纳为数据获取、模型定义、数据分析、状态评估、混合智能决策等五项主要部分，涉及监测传感器的合理配置、信号采集与处理、数据管理、特征提取、信息融合、模式分类、状态评估、智能判别与决策预示的全过程。重点突破了解决早期微弱潜在故障的诊断和混合智能预示技术等急需解决的瓶颈问题，正确有效地揭示早期、潜在故障的发生、发展和转移，提供具有普遍意义的早期故障智能预示的理论与技术。从而为应急控制和维修管理提供准确、可靠的依据，满足国民经济发展的迫切需要。
西安交通大学
2021-04-11
一种低速重载机械的早期故障检测系统
小试阶段/n该系统可从多终端对大型低速重载机械进行故障早期检测和诊断，可预防重大事故发生，可为企业带来巨大的经济效益和社会效益。。与市场同类产品比较，主要特点有：1、该系统使用高速外部RAM芯片，拓展了高速存储空间，能实现大数据量处理，分析功能强大。2、该系统的数据采集单元含有共振解调电路，能用硬件的方式提取微小冲击信号，可以得到更多有用的信息，利于对大型低速重载机械的故障诊断，测试结果精确。3、该系统通过网络传输单元实时监测机械的状态，集离线与在线监测于一体。4、该系统基于Wifi技术，实现长达1
武汉科技大学
2021-01-12
受精与早期胚胎发育过程模型XM-825A
XM-825A受精与早期胚胎发育过程模型
XM-825A受精与早期胚胎发育过程模型由精子、卵巢、卵子、受精卵发育过程、胚盘、2-9周胚胎以及3月胎儿、胎盘等16个部件组成，并显示从卵细胞发育到3月大小胎儿形成的人类早期胚胎发育过程等结构。
尺寸：放大，45×54.5×8cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-825A受精与早期胚胎发育过程模型
XM-825A受精与早期胚胎发育过程模型
XM-825A受精与早期胚胎发育过程模型由精子、卵巢、卵子、受精卵发育过程、胚盘、2-9周胚胎以及3月胎儿、胎盘等16个部件组成，并显示从卵细胞发育到3月大小胎儿形成的人类早期胚胎发育过程等结构。
尺寸：放大，45×54.5×8cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
肿瘤前期诊断分子探针的合成及其分子影像活体诊断系统
常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了
南京航空航天大学
2021-04-14
机电设备早期故障预警与性能变化监控技术
成果提供了智能动力装备全寿命周期监测与性能优化服务支持的系统解决方案，实现了动力装备全寿命周期的有效监测与性能优化维护服务支持。
动力装备全寿命周期监测诊断方面：实现了支持物联网的智能信息采集与管理、全生命周期动态自适应监测、早期非线性故障特征提取。优化重构出综合体现装备运行工况及表现的新参数，提高异常状态辨识的适应性与可靠性，基于运行过程信息反映装备劣化趋势与故障发展规律，来提高故障早期辨识能力。动力装备全生命周期性能优化服务方面：提供了转子全息动平衡快速响应与服务支持、以全息谱为核心的失衡故障确诊、动力装备转子和轴系平衡配重方案优化。
基于物联网和网络化监测诊断将产品监测诊断与运行服务支持有机集成一体，在应用中实现动力装备常见故障诊断准确率达80％以上。
中南大学
2023-03-24
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