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“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度?！毖ο蜿柦榻B，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題?！靶颖緦W(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)?！毖ο蜿柦忉尩馈！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同?！彼硎荆?dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對病灶的定性和半定量描述，缺乏對病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測COVID-19肺炎病程，團隊假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值?；谟邢薜臉颖玖?，團隊將4個中心作為訓(xùn)練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測價值。在外部測試隊列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測所有6名患者的住院時間。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)和多中心合作單位提供的多模醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，采用人工智能技術(shù)和自主研制的深度學(xué)習(xí)算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項目產(chǎn)業(yè)化實施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計針對性強的機器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數(shù)據(jù)進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學(xué)影像多光融合裝備可以提升數(shù)據(jù)的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現(xiàn)多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。 相較于原始和偽彩色點云數(shù)據(jù)，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標(biāo)的形態(tài)和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續(xù)識別、定位、重建等過程提供更多細(xì)節(jié)信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補優(yōu)勢，大幅提升了探測設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時復(fù)雜場景的下目標(biāo)探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領(lǐng)域，譬如智能導(dǎo)航、環(huán)境感知、高精度地圖的構(gòu)建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實現(xiàn) L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域，三維點云和可見光圖像融合技術(shù)也有著廣泛應(yīng)用。 圖1.三維點云與光學(xué)影像融合效果

該系統(tǒng)基于各級醫(yī)療系統(tǒng)的影像科研臨床應(yīng)用基礎(chǔ)及各類院校影像教學(xué)大 綱而開發(fā)，貼合各級診療機構(gòu)日常診療習(xí)慣和院校教學(xué)大綱需求，方便教師對各 類影像圖片的展示和教學(xué)，能更好的讓學(xué)生全面對各類影像進行閱片、報告書寫 練習(xí)，以及熟悉臨床應(yīng)用及診療流程，有利于訓(xùn)練學(xué)生的影像技能操作能力及就業(yè)。

本發(fā)明公開了一種無需 POS 輔助的低空遙感影像快速自動拼接方法，包括步驟:步驟 1，低空遙感 影像測區(qū)的全自動恢復(fù);步驟 2，根據(jù)精匹配種子點對預(yù)處理后的影像進行精匹配獲得精匹配結(jié)果;步 驟 3，對精匹配結(jié)果進行自由網(wǎng)平差迭代獲得平差結(jié)果;步驟 4，根據(jù)差結(jié)果內(nèi)插生成影像的數(shù)字地面 模型，根據(jù)平差結(jié)果獲取影像在自由網(wǎng)坐標(biāo)系下的相對外方位元素，基于數(shù)字地面模型和相對外方位元 素對各影像進行正射糾正，同時生成測區(qū)的正射影像拼接圖。本發(fā)明無需 POS 數(shù)據(jù)輔助，可實現(xiàn)全自 動、快速生產(chǎn)正射影像拼圖，能滿足遙感影像準(zhǔn)實時處理要求，適用于災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、軍事保障等領(lǐng)域。

 PACS（Picture Archiving and Communication Systems）是醫(yī)學(xué)影像計算機存檔與傳輸系統(tǒng)的簡稱，是近年來隨著數(shù)字成像技術(shù)、計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進步而迅速發(fā)展起來的、旨在全面解決醫(yī)學(xué)影像的獲取、顯示、存貯、傳送和管理的綜合系統(tǒng)。本設(shè)計方案完全遵循DICOM3.0國際標(biāo)準(zhǔn)（Digital Imaging and Communications in Medicine），符合醫(yī)院的工作流程習(xí)慣，并可根據(jù)醫(yī)院的實際需求提供整套的PACS解決方案，以滿足醫(yī)院實用、具有良好的擴展性和柔軟性。 以讀片診斷中心（PACS Station）為中心可組建PACS系統(tǒng)的各個模塊，如下圖所示。具體的PACS項目可根據(jù)醫(yī)院的規(guī)模和投資的大小構(gòu)成，組建不同級別的PACS系統(tǒng)。   1、放射與核醫(yī)學(xué)影像中心 該模塊將醫(yī)院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等數(shù)字影像設(shè)備獲得的標(biāo)準(zhǔn)DICOM影像傳輸?shù)絇ACS系統(tǒng)，進行存儲、管理，并通過讀片中心顯示和診斷。它遵循DICOM3.0國際標(biāo)準(zhǔn)，可以將所有滿足該標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)字影像設(shè)備輕松地接入PACS系統(tǒng)，具有無限的可擴展性。 2、視頻設(shè)備 該模塊將超聲、內(nèi)窺鏡、病理等視頻設(shè)備獲得的非DICOM影像通過DICOM網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)換成DICOM影像，接入PACS系統(tǒng)。 3、登記與管理 該模塊完成病人及其檢查項目的登記、預(yù)約、病歷管理、科室管理和系統(tǒng)維護等功能。包括放射科登記、核醫(yī)學(xué)登記、超聲登記、內(nèi)窺鏡登記、病理登記、急診登記等。 4、DICOM照相輸出 該模塊將PACS系統(tǒng)中病人的DICOM影像和診斷結(jié)果進行編輯，通過激光相機打印，輸出膠片。還可以將病人的膠片通過高精度掃描儀轉(zhuǎn)換成DICOM數(shù)字影像，輸入到PACS系統(tǒng)中。 5、診斷讀片報告中心 該模塊是PACS系統(tǒng)的核心部分，可以完成調(diào)閱病歷和查詢病人檢查狀態(tài)、閱讀各種檢查的影像資料、編輯診斷結(jié)論和審核等功能。診斷讀片工作站具有強大的影像處理功能，可以對圖像進行多模式調(diào)入、鎖定、調(diào)節(jié)窗位窗寬、放大/縮小、移動、旋轉(zhuǎn)、圖像測量、標(biāo)注、動態(tài)播放、偽彩、濾波、均衡、反相、拷貝、導(dǎo)出等操作，支持雙屏瀏覽，內(nèi)含放射影像描述專家系統(tǒng)，幫助醫(yī)生快速生成診斷報告。 6、PACS影像存儲中心 該模塊由PACS服務(wù)器和RAID磁盤陣列構(gòu)成，實現(xiàn)PACS影像的海量存儲和自動備份管理。RAID磁盤陣列實現(xiàn)TB級的在線影像存儲，可管理醫(yī)院3－5年的影像資料?？赏饨覥D－R、DVD－RW或磁帶機，實現(xiàn)歷史影像資料的離線存儲。所有在線和離線影像均由數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管理。     7、WEB發(fā)布與遠(yuǎn)程診斷 該模塊通過WEB服務(wù)器實現(xiàn)B/S方式的影像資料的共享，醫(yī)生工作臺只需IE網(wǎng)絡(luò)瀏覽器而不需要安裝其他軟件，即可瀏覽影像資料和診斷結(jié)論，方便臨床和門診醫(yī)生。 8、HIS互連 該模塊可根據(jù)醫(yī)院現(xiàn)有HIS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)PACS系統(tǒng)和HIS系統(tǒng)的互連。 本次開發(fā)包括上述的1至6模塊，7和8模塊作為本系統(tǒng)未來的可擴充功能。 讀片診斷工作站（PACS Station）是PACS系統(tǒng)中的核心模塊，其他的模塊都是為它服務(wù)的。它接受和管理所有數(shù)字影像設(shè)備送來的DICOM影像，從數(shù)據(jù)庫中獲取病人的信息，在高精度影像顯示器上顯示檢查的圖片資料，對病灶部位的重要影像進行一系列操作，并幫助醫(yī)生做出最后的診斷。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖所示。 “管理工作站”負(fù)責(zé)將病人的基本信息、檢查申請和醫(yī)囑輸入PACS數(shù)據(jù)庫。病人在CT（或者MR、DSA、RF、CR、DR等）做完檢查后，檢查的影像資料通過DICOM網(wǎng)關(guān)PACS Station的DICOM服務(wù)器。DICOM服務(wù)器將資料存入工作站的影像文件庫的同時，通知數(shù)據(jù)庫影像的位置和修改工作流（Workflow）的狀態(tài)。最后，醫(yī)生通過讀片診斷工作站（PACS Station）主程序，從數(shù)據(jù)庫讀取病人信息，從影像文件庫讀取檢查影像并顯示，使用該工作站提供的工具對影像資料進行調(diào)入、調(diào)窗、放大、縮小、移動、旋轉(zhuǎn)、測量（長度/角度/面積）、標(biāo)注等一系列的操作，鍵入診斷結(jié)論并輸出。 適合于中小型醫(yī)院、縣級醫(yī)院、醫(yī)學(xué)院和大學(xué)的附屬醫(yī)院等。 主要技術(shù)指標(biāo)：  PACS Station的主要技術(shù)指標(biāo)如下： 1、PACS Station支持的醫(yī)學(xué)影像的分辨率和灰階值 醫(yī)學(xué)影像模式 分辨率 灰階值 X射線 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式：有1x1，1x2，2x2，2x3等四種模式（用戶可自定義）。 3、調(diào)窗：支持鼠標(biāo)快速調(diào)窗；精細(xì)調(diào)窗；窗寬調(diào)節(jié)等。 4、影像大小調(diào)節(jié)：支持 l  無級縮放：縮放倍數(shù)無限可調(diào)； l  放大鏡：在鼠標(biāo)所在處出現(xiàn)一個方框，方框可自由移動，框內(nèi)圖像被放大一倍； l  圖像滿幅顯示：恢復(fù)到圖像被載入時的初始狀態(tài)； l  原始大小顯示：被選中的圖像以實際物理大小顯示。 5、圖像移動與翻轉(zhuǎn)：支持 l  圖像移動：用鼠標(biāo)按住圖像，直接拖動； l  圖像翻轉(zhuǎn)：可水平鏡像和垂直鏡像翻轉(zhuǎn)； l  圖像旋轉(zhuǎn)：可按順時針或逆時針方向0－360度任意旋轉(zhuǎn)。 6、圖像測量：支持以下方式 l  點測量：顯示鼠標(biāo)所在點的CT值（或灰度值）以及坐標(biāo)； l  長度測量：顯示鼠標(biāo)給定的兩點間的長度； l  面積測量：可按矩形、橢圓形和任意多邊形顯示和測量面積，并顯示測量區(qū)域CT值的最大、最小、均值等統(tǒng)計參數(shù)。 7、圖像標(biāo)注：可用一條標(biāo)注斜線和矩形方框指向一圖像區(qū)域，在方框中可輸入標(biāo)注文字。 8、圖像動態(tài)播放：可按鍵：“播放”、“暫?！?、“首幀”、“前一幀”、“后一幀”等連續(xù)顯示一個序列的圖像。 9、圖像處理：支持 l  圖像偽彩：對原始黑白灰度的圖像，按一定的映射關(guān)系轉(zhuǎn)成彩色，增強顯示效 果； l  圖像增強：通過對比度的線性展寬，提升高灰階值像素的灰度，抑制低灰階值 像素的灰度，達到增加對比度的效果； l  中指濾波：顯示中指濾波后的圖像； l  直方圖均衡：顯示直方圖均衡后的圖像，增強原圖像中較暗的部分，增強細(xì)節(jié)； l  反相：顯示負(fù)片效果的圖像。 與國內(nèi)外技術(shù)水平及價格比較： 成果鑒定認(rèn)為，該PACS系統(tǒng)的各項技術(shù)指標(biāo)已經(jīng)達到了國際同類產(chǎn)品的先進水平。而系統(tǒng)造價只有進口產(chǎn)品的五分之一到十分之一。 市場應(yīng)用前景： 根據(jù)市場權(quán)威部門統(tǒng)計，我國縣級以上醫(yī)院每年用于PACS系統(tǒng)的投資都在50億人民幣以上，并且平均每年以20％的速度遞增。市場前景非?？陀^。

本發(fā)明提供一種基于區(qū)域變化率的遙感影像接縫線優(yōu)化方法，包括步驟：計算待優(yōu)化接縫線涉及的 左、右數(shù)字正射影像間重疊區(qū)域像素的差值矩陣；分別對待優(yōu)化接縫線涉及的左、右數(shù)字正射影像的重 疊區(qū)域進行影像分割，并獲得各分割區(qū)域的變化率；根據(jù)各分割區(qū)域的變化率確定待優(yōu)化接縫線的優(yōu)選 區(qū)域，并根據(jù)確定的待優(yōu)化接縫線的優(yōu)選區(qū)域優(yōu)化重疊區(qū)域像素的差值矩陣；根據(jù)優(yōu)化后的重疊區(qū)域像 素的差值矩陣以及待優(yōu)化接縫線的起點和終點，對待優(yōu)化接縫線進行優(yōu)化。本發(fā)明適用于數(shù)字正

一種基于路徑追蹤的遙感影像 Bowtie 效應(yīng)糾正方法，包括進行插值，使經(jīng)緯度數(shù)據(jù)與原始影像具 有相同的分辨率；根據(jù)衛(wèi)星的升降軌方向和掃描方向確定第一個糾正像元的搜索起點，設(shè)定對糾正影像 進行重采樣的順序，依次采用路徑追蹤的方式定位糾正影像的每個像元在原始影像中的位置，即搜索其 在插值后的經(jīng)緯度格網(wǎng)中的位置，獲得與糾正影像像元最鄰近的若干個采樣點用于灰度重采樣來去除影 像的重疊現(xiàn)象。本方法計算效率好，充分利用原始影像信息，是一種嚴(yán)格的高精度中低

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真實驗儀軟件可用于低成本批量化規(guī)范化仿真實驗教學(xué)，同時還可以在模型設(shè)計，系統(tǒng)問題（偽影）分析和解決，放療模擬定位，提高磁共振掃描效率，人工智能影像診斷領(lǐng)域樣本增廣方面有應(yīng)用。