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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
脑及脑动脉模型XM-604B
XM-604B脑及脑动脉分布模型（11部件）
XM-604B脑及脑动脉分布模型放大2倍，可拆分为11部件，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；脑的动脉供应：动脉的来源、动脉在脑底面的行程和联合情况、大小脑的动脉分布。
尺寸：放大2倍，35×33×30cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
我国科学家成功打造通用类脑人工智能引擎
8月15日，记者从中国科学院自动化研究所获悉，该所研究人员成功打造全脉冲神经网络类脑认知智能引擎“智脉”，并将其全面开源开放。该平台将为探索面向通用人工智能的类脑智能研究提供基础支撑，助力探索自然智能的计算本质和新一代人工智能的发展。
科技日报
2023-08-17
多模态医学数据智能分析系统研发
1.痛点问题
在临床医学实践过程中，会产生医学图像、电子病历、生命组学等多种类型的医学数据，这些数据能够从不同角度对患者的病情进行刻画。因此实现多模态临床医学数据的自动化和智能化分析，有利于推动国家健康医疗大数据产业的发展，助力“健康中国”战略的实施。
我国不同地区医疗水平差异较大，医疗资源在空间上分配不均。某些科室如影像科、病理科有较大的医师缺口，供需矛盾突出。这种供需不匹配的问题也造成了医生工作负担加重，患者等待检查结果周期变长等诸多问题。在当前情况下，短期内无法通过培养更多的新医生来缓解医疗资源供需紧张的问题。
为缓解上述问题，目前已有企业推出了基于人工智能的辅助诊疗产品，但这些产品大都针对单一模态的医学数据，无法从整体的视角进行辅助诊断和决策，辅助诊断的准确性仍有较大的提升空间。
基于以上痛点问题和产业机遇，我们希望通过技术创新，研发出一套有效的多模态医学数据智能分析系统，应用“多模态医学数据+人工智能”的技术模式，缓解当前医疗资源供需紧张的社会问题。
2.解决方案
本项目旨在研发对多模态医学数据进行有效整合分析的人工智能方法。处理的数据类型包括：患者的医学图像、电子病历、生命组学等多种模态的医学数据。针对医学图像数据，构建目标检测与分割、特征提取、相似图片检索等智能化算法；针对电子病历数据，构建分词、医学实体识别和标准化算法；针对生命组学数据，研究基因突变致病性预测的深度学习算法。上述多模态医学数据智能分析技术为基础，研发多模态医学数据智能分析的系列软件产品，为医院提供人工智能辅助诊断等应用产品。
3.合作需求
寻求与医疗机构、医疗设备耗材企业、远程病理运营企业开展相应的合作。
清华大学
2022-10-09
版云——版面智能分析云服务平台
本软件主要功能是版面对象（文字、表格、公式、图形等）的自动识别，包括版面分割、样式识别、表格识别、公式识别、图形解析、文字识别与元数据抽取等。可用于数字内容制作（如点读书热区检测）、文件格式转换（如PDF到EPub）、表单识别与金融文档处理、数学公式识别与结构化拷贝、题库构建与试题检索、漫画制作与检索等。目前支持图像、PS、PDF、Word、EPub、网页等文件格式，支持图书、论文、证券研究报告、试题、表单类数据等。
北京大学
2021-02-01
医学影像人工智能辅助诊断关键技术—智能病灶分割及三维重建
技术分析(创新性、先进性、独占性)
为了充分利用先进的人工智能的新技术，提高医疗影像辅助诊断的水平，使得智能医疗诊断技术提高临床诊断的质量和效率，使其尽快走入家挺、社区，满足人们的医疗健康的需要。研究临床医学影像的2D病灶精细分割和三维跨模态的影像三维重建技术。首先，通过建立多层感知的神经网路，对医学影像的特征进行充分学习，得到影像的几何映射的关系，从而实现对医学影像的三维重建，克服了现有的三维重建技术中度量关键问题，关键技术对于医学影像的精准度量，具有现实意义:其次，在2D病灶分割中，利用半监督学习技术，实现少标签情况下的分割技术，半监督学习技术可以有效解决医学影像中标签难以获取的问题。技术的研究成果的特点是医学影像跨模态辅助诊断技术，对于超声、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神经网络过于复杂的关键问题，所研究技术适用于临床快速便捷辅助诊断。此外，在医学度量方面的关键技术中，突破了人体腹腔及皮下脂肪的精细分割技术的关键技术，可以用于临床辅助诊断中，在关键技术探索中，实现对腔内脂肪特征的精细学习，该技术仅需要少量的影像标准数据，就可以实现皮下脂肪的准确分割，并证明了关键技术的有效性。
华东师范大学
2021-05-10
脑解剖模型
产品详细介绍
四川成都生物标本模型厂
2021-08-23
脑解剖模型
XM-603D脑解剖模型（15部件）
XM-603D脑解剖模型可拆分为15部件，由大脑半球、胼胝体、岛叶、豆状核、尾状核、脑室系统和脑干等部件组成，并显示大脑半球、内囊、脑室系统、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部位，以及脑神经等结构。
尺寸：自然大，23×18×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑解剖模型
XM-603C脑解剖模型（15部件）
XM-603C脑解剖模型由大脑半球、胼胝体、岛叶、豆状核、尾状核、脑室系统和脑干等15个部件组成，并显示大脑半球、内囊、脑室系统、间脑、小脑和脑干中脑、脑桥、延髓各个部位，以及脑神经等结构，同时按不同功能部位用颜色加以区别。
尺寸：自然大，23×18×18cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
脑解剖模型
XM-603B脑解剖模型（9部件）
XM-603B脑解剖模型可拆分为9部件，用于了解脑各部分的相互关系，显示了脑的外形结构、大脑外侧面主要结构、大脑的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。
尺寸：自然大，18.5×14×13.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23