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建立胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系和超声诊断新技术指标的研究
本项目属于医药卫生领域应用技术类研究成果，主要研究胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系以及超声诊断新技术指标。设计多中心前瞻性队列研究，依据四川省人口出生特点及四川省卫生厅备案具备产前诊断资质的医疗机构情况，纳入四川省内6个省、市级产前诊断机构（四川大学华西第二医院、四川省妇幼保健院、成都市妇幼保健院、宜宾市第二人民医院、攀枝花市妇幼保健院、德阳市人民医院）产前检查孕妇人群，以初步建立地域为特点的胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系。深入探讨超声诊断新技术指标，包括建立四川省胎儿超声软指标参考值范围，为临床科学决策提供数据依据；初步建立早孕期超声筛查技术规范；对相关高危人群进行胎儿针对性检查，初步建立针对性胎儿超声心动图检查技术规范及针对性胎儿神经系统超声检查技术规范，合理应用医疗资源，提高全省产前超声医师诊断技能；建立超声监测胎儿心功能评价宫内治疗胎儿心律失常的方法，探讨超声引导胎儿脐静脉穿刺技术应用。
四川大学
2016-04-22
有机电荷转移分子调控二维材料电学特性研究
已有样品/n使用有机电荷转移分子F4TCNQ与MoS2结合形成范德华界面，通过F4TCNQ与MoS2之间的电荷转移来降低沟道内无栅压情况下的载流子浓度。MoS2晶体管的开启电压（Von）从负数十伏被调制至0伏附近，F4TCNQ并未导致MoS2晶体管包含迁移率在内的任何电学性能的下降，其亚阈值摆幅（SS）反而明显提升。团队成员通过第一性原理计算以及扫描开尔文探针显微镜表征证实了范德华界面处电荷转移的存在性，并研究了F4TCNQ对Mo
中国科学院大学
2021-01-12
一种适用于芯片转移的倒装键合控制方法
本发明属于芯片贴装工艺相关领域，并公开了一种适用于芯片 转移的倒装键合控制方法，主要包括：基于大转盘仰视相机和晶元盘 斜视相机的观测和配合，对芯片从晶元盘至大转盘单元的吸附转移执 行角度及位置控制；基于大转盘俯视相机和小转盘侧视相机的观测和 配合，对芯片从大转盘单元至小转盘单元的拾取转移执行角度及位置·108·控制；以及基于小转盘仰视相机和小转盘俯视相机的观测和配合，对 芯片至基板的贴合过程执行相应控制。通过本发明，不仅能够实现芯 片高效倒装键合整个过程中芯片在位置及角度
华中科技大学
2021-04-14
一种用于柔性膜转移的机械手控制系统
本发明属于柔性电子生产相关设备领域，并公开了一种用于柔 性膜转移的机械手控制系统，包括多自由度机械手、多传感器反馈单 元和控制单元，其中多自由度机械手用于对柔性膜执行转移操作；多 传感器反馈单元包括 CCD 传感器、激光位移传感器、重力传感器组、 真空传感器、压力传感器等，并用于对机械手包括位置、姿态、真空度和接触力在内的多项状态指标执行检测；控制单元则基于多传感器 反馈单元的信息，对机械手整个转移过程的操作执行精确控制，同时 还可对拾取头工作段的吸附面积大小进行灵活调节。通过本发明，可 根据柔性膜
华中科技大学
2021-04-14
新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统
新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。
清华大学
2021-04-10
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
旋转机械振动故障诊断及处理
项目概况 以本领域高新技术和丰富的现场实际工程经验为基础，直接为国内电力、石油化工及冶金行业旋转机械设备的振动提供各种技术服务，同时进行科技成果工程化产品化的研究开发。 主要特点 1、直接面向电力、化工及冶金行业旋转机械设备，技术服务内容明确是解决生产设备的实际振动问题； 2、 具有丰富的现场实际经验，结合深厚的转子振动理论研究成果，可以迅速地解决现场绝大多数疑难机械振动故障；3、 具备先进的测试仪器、计算分析软件和开发工具；技术指标 现代化的在线机械监测及预测分析系统CSI XP32 机械健康专家，具有灵活的组态功能，适合在电力行业、钢铁行业、石化行业和造纸行业中旋转机械的应用。这些旋转机械包括汽轮发电机组、烟机或透平压缩机组、风机、泵类、齿轮箱等。16或32通道可携带式机械健康状态连续监测系统可以数星期所有通道连续同步无人值守状态监测及数据存储，解决整台机器或机组的振动分析及故障诊断问题，瞬态分析实现对透平类机械的启动、停车和生产过程全方位的状态监测。通过PeakVue波形、阶数跟踪、自定义数据采集设置、时间同步平均等参数设定、基于事件的全自动自适应监测，实现强大的故障预测分析技术。集数据采集、存储、浏览与管理于一体，能够以每秒钟5次的刷新率浏览实时的分析图谱。自定义快进、倒回、慢放、及自动重放等回放模式、将保存的瞬态数据重新以事件实时的完整过程展现给用户。AMS设备管理组合软件平台方便多种预测分析技术的融合，简单快捷的使用方法使得振动故障诊断更为简单，PeakVue专利技术是滚动轴承、复杂齿轮箱、纸机设备及轧机设备健康状态监测的利器。市场前景 1、汽轮发电机组及辅机现场振动测试、分析、故障诊断与处理 ●振动测试 ●振动分析和机组状况评估 ●各种振动故障分析和判断 ●故障处理与消除 2、各种类型旋转机械的现场高速动平衡 3、新机组振动调试 ●新机组分步与整套启动的振动调试 ●调试阶段（首次冲转到满负荷试运行结束）振动测试、分析和处理。 提供分析意见，给出运行和消缺的处理方案，参与实施处理 ●高速动平衡 4、新机组性能考核试验（振动部分） ●对新机组振动性能的测试、分析和评估
南京工程学院
2021-04-11
风电机组——传动系统状态监测与诊断
1、ARM+FPGA内核 2、多类传感器混合输入 3、低\高速轴分段采集 4、18位A/D，高速并行采集 5、12通道振动\2通道键相\通道 4-20mA 6、以太网\现场总线\无线通信
东南大学
2021-04-11
能源在线监控、诊断与管理信息系统
在 MIS 或 SCADA 等系统内集成先进的专业能效分析诊断模型，实现能效的可视化、在线化、标准化和自动化。
大连理工大学
2021-04-13
便携式离线在线监测诊断系统（RotView）
本系统以化工、石化、电力、冶金等行业的机械设备为对象，采用便携式的笔记本计算机和高性能、高可靠性的进口前端处理器件，结合独创的全息谱监测诊断方法和智能诊断技术，全面地利用了振动的幅频相信息，大大丰富了诊断信息量，提高了故障诊断的确诊率，保证了状态监测的可靠性。该系统在硬件上，选用了国外著名公司产品，可靠性高。在软件上基于Win95环境，采用LabView语
西安交通大学
2021-01-12