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基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。已经在两家大型三甲医院做测试，算法和程序代码完整，
中国人民大学
2021-04-10
基于CT图像的胰腺肿瘤诊断算法、基于钼靶图像的乳腺癌淋巴转移诊断算法
技术分析(创新性、先进性、独占性)
开发了新颖的深度学习算法，准确识别患病部位，准备诊断患病类型，可以显著提高临床效益。自主独立开发。
中国人民大学
2021-05-11
北京师范大学珠海校区遥感综合实习设备采购竞争性磋商
北京师范大学珠海校区遥感综合实习设备采购竞争性磋商
北京师范大学
2022-06-02
一种基于多源遥感数据的城市不透水层率提取方法
一种基于多源遥感数据的城市不透水层信息提取方法，包括根据夜间灯光亮度影像，计算归一化灯光亮度并基于阈值分割方法对城市地表进行区域类型分割；利用灯光亮度、陆地表面温度与归一化土壤调节植被指数，构建增强型归一化不透水层指数；通过建立每一种类型分割区域的增强型归一化不透水层指数MNDISI与不透水层率之间的线性定量关系，进行不透水层的提取工作。本发明较好地结合了多源遥感数据的优势，有效抑制了光谱混淆对于不透水层率估算结果的不利影响，为城市土地利用和环境变化监测提供了一种新的途径。
武汉大学
2021-04-10
一种顾及雪覆盖影响的高分辨全色遥感影像变化检测方法
本发明公开了一种顾及雪覆盖影响的高分辨全色遥感影像变化检测方法，本发明充分利用根据全色 影像上积雪覆盖的特点，采用基于纹理特征的变化检测检测方法进行变化检测，提取变化区域。采用基 于水平集方法的 Chan-Vese 分割方法提取出实验新旧影像上的积雪区域，根据变化检测的结果和新旧影 像上积雪覆盖情况，去除部分积雪覆盖变化而导致的伪变化，提取出变化区域，提高了变化检测的精确 度与地图修测的自动化程度，缩短了数据更新周期。
武汉大学
2021-04-13
一种无人机遥感影像建筑物三维损毁检测方法
一种无人机遥感影像建筑物三维损毁检测方法，包括生成灾前的 DSM 和灾后的 DSM 并配准，识 别损毁建筑物疑似区域;根据灾前的 DSM 获取建筑物的矢量信息，进一步分割灾前建筑物区域和灾后 建筑物区域;根据灾前建筑物区域分割结果、灾后建筑物区域分割结果进行特征提取，得到特征证据; 根据证据理论原理，采用特征证据计算建筑物发生倒损的置信度，得到检测结果。本发明充分利用了多 重叠影像生成的点云三维信息，同时结合灾前后的遥感影像房屋损毁特征，显著提高了建筑物损毁检测 的精度。
武汉大学
2021-04-13
核酸单分子荧光图像测序智能检测技术
深圳国际研究生院张盛副教授团队在已开展的核酸测序方面的专用图像传感元器件关键技术基础上，提出了“基于单分子荧光图像测序的冠状病毒核酸智能检测技术”重大攻关项目研究方案。课题组通过远程网络讨论与协作等多种方式，组织了相关学科的专家多次进行技术研讨，并与深圳市行业内的权威机构合作，在两周内快速进行原理论证，形成技术方案，完成智能检测装置的原型结构设计及前期研究准备工作。 项目致力于开发具有核酸智能检测能力的低成本嵌入式物联网设备，为公共卫生防疫事业提供更加有力、且具备“提前生产、快速部署、分散检测”特点的新型核酸检测的解决方案，有望实现未来冠状病毒传染事件中基因序列的快速发布与潜在感染者的本地化核酸检测能力快速部署，帮助医护人员和民众在家庭或社区对感染或疑似患者进行现场筛查，减少潜在感染者的聚集与交叉感染，快速实现核酸检测层次的确诊检验与病症初筛，助力疫病防控和公共卫生领域战略科技力量的提高和储备。
清华大学
2021-04-10
基于分类学习的图像检索原型系统
本系统采用Core图像数据库51135幅，每幅图像提取纹理与颜色相综合的128维特征值构建特征数据库，采用自行设计的度量距离分类学习算法，在传统的图像检索基础上引入学习机制，系统共分类369个，每一类选取少量有代表性的图像（最多不超过6幅），试验表明，在提供有限的学习样本条件下，能有效提高图像检索的精度。 系统采用两种检索方法进行比较，一种是传统的欧氏距离，另一种是本系统设计的分类距离学习方法，比较两者在图像检索精度上的差异。 该原型系统核心程序在Linux下用C编译实现，图像检索界面由PHP实现，通过Web服务器实现在线检索功能。
东华大学
2021-02-01
新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统
哈尔滨工业大学联合哈尔滨医科大学联合研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”，该系统阅片效率是人工阅片速度的30倍，新冠肺炎相关病变检测准确率基本达到了医生水平，可以定量评估病变范围。 由于新冠肺炎患者肺部CT图像上有较为典型的征象，可以作为新冠肺炎快速诊断和病情评估的重要依据，因此哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院邬向前教授联合哈尔滨医科大学附属第二医院影像科李萍教授，成立哈工大-哈医大联合攻关小组，研发“新冠病毒肺炎CT图像自动分析系统”。联合攻关小组紧急联系中国多家医院，收集177000多张肺部CT图像，其中包括来自新冠肺炎患者的近40000张图像。 联合攻关小组克服了各种困难，经过多天通宵达旦努力工作，仅用了一周左右的时间就初步研发成功可用于诊断评估新冠肺炎的CT图像自动分析系统。该系统可以自动检测CT图片上新冠肺炎相关病变，并估算病变区域在整个肺部的比例，为新冠肺炎患者的筛查和病情评估提供了依据。这些信息，在人工阅片时无法得到。该系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院进行部署试用。该系统具有非常优越的性能，其阅片效率差不多是人工阅片速度的30倍，新冠相关病变检测准确率基本达到了医生水平，尤其可以定量的评估病变的范围对临床诊断非常有意义。查看原文
哈尔滨工业大学
2021-04-10
低分辨人脸图像重建与识别系统
成果简介当前，视频监控得到了迅速发展。视频监控普遍存在的问题是：人脸图像分辨率低下。对于低分辨率的人脸图像，需要清晰化目标人的人脸图像和确定监控中目标人的真实身份，这是一个国际性难题。成果应用应用于2008年北京奥运是奥运史上首次将人脸识别技术作为人员身份识别的智能化手段引入其安保工作，是人脸识别技术在华发展的里程碑。 ------摘自人民日报海外版（2012年02月25日） 应用于户籍查重湛江市对全市6123812张二代证人脸图像进行人脸识别，共查出12314对重复户口，查出8名网上逃犯。 对我国人脸识别应用呈现爆发性增长起到了推动作用应用于视频图像侦察清华大学在低分辨率人脸图像重建的新进展：对瞳距大于12像素的人脸图像进行重建，重建像的人脸识别率为：在10万异源数据库中（如二代证数据库），前100名的识别率大于70%在10万同源数据库中，前100名的识别率大于80%
清华大学
2021-04-13