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高等教育领域数字化综合服务平台
人脸图像的智能识别和手势姿态分析的人机交互技术
作为计算机视觉和模式识别领域中最为成功的应用之一，生物特征识别技术一直受到学术界和业界非常高的重视，生物特征识别技术应用领域非常广泛，比如法律执行部门、军事、政府部门、金融服务、游戏产业、医疗产业、高科技与电信产业、工业制造、零售业、旅游和运输业等。
西安交通大学
2021-04-11
基于人工智能的视觉智能感知平台
本项目研究面向成渝地区双城经济圈大数据智能产业需求，尤其是对智能制造、公共安全场景提供高效的视频流在线推理和管理平台，研发了一个通用性的智能中台架构，支持视频流和智能模型模块化管理，支持全程可视化操作交互式界面，支持视觉智能感知模型在线推理快速部署，支持感知与识别结果实时推送、预警和报警。
重庆文理学院
2025-02-21
脑电信号预测记忆能力研究
脑电信号作为人体重要的生理信息，已经被广泛应用于医学疾病诊断与治疗、人体潜能开发等方面。脑电图通过将电极接入被试对象的头皮，来测量大量神经元发放所形成的电场。脑电波作为能够体现大脑活动的信号中的一种，有方便检测、非侵入式且对被试对象友好等特点。一般认为，通过对大脑脑电波的检测并采取特定数据分析方法，有望将大脑的各项反应能力充分挖掘出来。近年来，脑电信号分析已成为认知神经科学领域的重要技术之一。大量研究表明，人类认知能力与脑电信号有关，其中工作记忆能力在认知中起关键作用。脑电信号具有数据量大、时间分辨率高、易受干扰等特点，给研究带来了不少挑战。杨立坚课题组使用样条函数，基于随机抽取的122名大学生志愿者训练集，以闭眼静息态下8个脑前区导联的脑电信号（图1），对20名志愿者测试集进行工作记忆能力的预测（图2），其确定系数R^2在多次随机试验下的中位数为68%，最低值大于50%，最高值72%（图3）。图1 ：试验中脑电信号记录的导联名称和位置图2：对某测试集计算的认知能力预测值与真实值的对比图3：对多次重复随机抽取的测试集计算的确定系数R^2箱线图杨立坚课题组依托10年来自身在函数型数据领域的研究成果，课题组2017级博士生张园园和2018级博士生黄昆在学习神经科学专业知识的同时，与机械工程系教授吴方芳和硕士生王健凯高效合作，分析季林红课题组的大学生志愿者脑电与认知能力数据。他们秉承“面向应用，背靠理论，写好算法”的统计学理念，把样条回归估计脑电信号的光滑轨迹，张量样条回归估计协方差函数，样条估计函数型主成分与得分等深刻的统计学前沿理论，结合LASSO回归，转化为快速准确分析脑电数据的算法（图4），从2018年12月开始仅用6个多月的时间，就很好地解决了基于工作记忆能力预测的问题，完成了这篇跨学科应用方法论文。图4：算法流程图
清华大学
2021-04-10
多动症双通路模型的关键脑区
9前额叶和枕叶区的灰质体积越小多动症症状越严重）复旦大学类脑智能科学与技术研究院院长冯建峰教授、罗强副研究员团队，与英国剑桥大学、伦敦国王学院等单位合作，研究青少年中注意缺陷多动障碍双通路模型的神经基础，发现左楔叶结构不仅和多动症的认知和动机功能受损相关，还
复旦大学
2021-01-12
便携式脑立体定向仪
便携式脑立体定向仪是神经外科手术的辅助设备，集成了手术规划、导航和操作平台。该定向仪采用了一系列计算机技术和机器人技术，实现了无框架立体定向手术，完成对传统带框架手术的技术超越，在国内属于首创，技术上达到了世界先进水平。 特点如下：既能导航定位，又可作为操作平台，简化了手术过程；医生在三维空间内完成最佳手术路径的规划，提高手术质量；无框架技术避免了手术死角，扩大了手术适应症，也免除了病人安装常规框架的痛苦；机械臂操作简单方便，定位精度高，手术误差小于1mm；可移动式便携设计，与手术床对接简单，具有普遍的适应性。已获得5项国家专利和国家科技进步奖，实施5000余例手术，20家医院推广应用。
北京航空航天大学
2021-04-13
脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型
XM-604C脑外形及右半侧脑血管模型可拆分为5部件，大脑作正中矢状切面，显示脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑半球内侧面和底面的主要结构、脑干各面的主要结构、小脑的主要结构、右半侧脑的动脉分布。
尺寸：自然大，20×20×15cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-612间脑直观模型
XM-612间脑直观模型
XM-612间脑直观模型可拆分为4部件，显示了间脑的分部和神经核团，间脑包括上丘脑，背侧丘脑下丘脑，后丘脑和底丘脑五部，还显示背侧丘脑，下丘脑和底丘脑的神经核团以及脑基底核和内囊在冠状争面上的形态，配布及其邻接关系，在垂体的矢状切面显示了垂体门静脉。
尺寸：放大，24.5×13×24.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑洞全开（北京）科技有限公司
家长笔记是3-12岁孩子家长们记录孩子全方位成长过程的社区内容平台。家长可以在这里记录分享孩子成长方方面面的轨迹和瞬间，也可以和万千家长共同探讨孩子的养育理念、经济投入、教育产品选购、牛娃成长路径等所有家长关心的养育话题。
脑洞全开（北京）科技有限公司
2021-02-01
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
三维点云与光学影像融合装备
考虑三维点云缺少颜色信息和光学影像缺少空间信息的互补特性，三维点云与光学影像多光融合装备可以提升数据的信息量，基于三维点云和二维图像融合的可视化结果，能够增强三维场景真实感，相较于可见光图像，融合后的三维点云可以实现多角度观测，能够更好的表达的空间特征。
相较于原始和伪彩色点云数据，融合后的三维点云有了色彩纹理信息，目标的形态和边缘都更加明显，整个三维场景更加的真实，也为后续识别、定位、重建等过程提供更多细节信息；同时克服了单一传感器的局限性，充分发挥两者的互补优势，大幅提升了探测设备的环境适应性，适用于全天时复杂场景的下目标探测，具有很强的实用价值。在无人驾驶领域，譬如智能导航、环境感知、高精度地图的构建等，都依赖于可见光图像和点云的融合处理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自动驾驶系统均应用视觉相机和激光雷达作为主传感器进行定位和环境感知，目前已经实现 L4 级别的高度自动化驾驶。此外，在医学影像、高精度工程测量、工业生产、虚拟现实等领域，三维点云和可见光图像融合技术也有着广泛应用。
图1.三维点云与光学影像融合效果
北京理工大学
2022-12-12