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應用范圍 本發明大口徑光學鏡頭可以采用現有膠片式航攝儀的高精度大口徑鏡頭,配置本發明所述數字成像后背,使數字航攝儀滿足航攝作業、處理等要求。

根據航空信道只有兩條徑以及線性變化的特性，首先找出這兩條徑的位置，然后再把這兩條徑以外的其它徑置零。這不僅降低了噪聲對信道估計的影響，提高了估計的準確性，而且還減少了為估計大量信道參數的導頻數量。

本發明涉及一種數字航空攝影系統,包括一帶有可控快門的大口徑光學鏡頭和一內視場拼接數字成像后背內視場拼接數字成像后背包括單面散射光學器件、光電轉換模塊、多路數據存儲模塊和總控模塊單面散射光學器件置于大口徑光學鏡頭成像面處光電轉換模塊置于單面散射光學器件之后,包括CCD 成像傳感器陣列、脈沖發生器、驅動器和A/D 轉換器成像傳感器陣列還包括一個獨立的高速視頻圖像采集裝置總控模塊包括一核心控制器、多個成像控制器、人機界面設備、視頻切換單元、大口徑鏡頭快門觸發單元成像傳感器陣列的光電轉換與快門觸發單元聯動控制。

國標代碼：14515 四川招生代碼：5658 五年制招生代碼：51274 學院性質：全日制統招航空類高職院校 開設專業：空中乘務、民航空中安全保衛、直升機駕駛技術、定翼機駕駛技術、民航安全技術管理、飛行器制造技術、無人機應用技術、飛機機電設備維修、飛機電子設備維修、航空物流、民航運輸、高速鐵路客運乘務、國際郵輪乘務管理、工業設計、服裝陳列與展示設計、服裝與服飾設計。 招生對象： 三年制：參加當年全國普通高考的應、往屆高中畢業生 五年制：參加中考的四川省應屆初中畢業生(含中職三年、高職兩年) 四川西南航空職業學院是經四川省人民政府批準，國家教育部備案，直屬四川省教育廳管理的全日制航空高職院校，是由四川泛美教育投資集團投資10億元傾力打造的航空學院，擁有先進完善的航空專業實訓設備、經驗豐富的民航專家團隊和創新完善的航空人才培養模式。 四川西南航空職業學院位于成都市金堂大學城，占地500畝，總投資超過10億元，2013年被評為國家級AAA旅游景區。學院以"人文、科技、夢幻、經典"為建校思想，以英倫經典為建筑風貌，以歐式皇家園林為景觀之精髓，力求打造一所英倫經典的百年老校。2014年，學院在由四川日報報業集團全媒體中心以及其他川內主流媒體聯合發起的“我的大學，尋找四川最美校園——發現四川省內大學校園最美地標”活動中榮膺“四川最美大學”稱號。2016年5月，學院英倫風格校園在網絡走紅，并登上了中國日報海外版、中國新聞社、新華社等眾多國內外主流媒體焦點大圖，被譽為“童話城堡”。 學院實訓中心總投資3億元，具備學生培訓、區域航空院校集中實訓、民航單位入職員工初訓、在職員工復訓、社會體驗、旅游觀光六大功能。各類實訓設施設備總值達一億元，可滿足各類民航崗位的實訓需求，耗資五千余萬打造了先進完善的空乘實訓中心，包括定艙、動艙、水上訓練中心，空客和波音等多種機型設備，設施先進，配置齊全。所有設備均通過了中國民用航空局指定的第三方中國民航科技術研究院的評審，具備了為航空公司提供乘務培訓的資質。 學院開設了空中乘務、民航空中安全保衛、直升機駕駛技術、定翼機駕駛技術、民航安全技術管理、飛行器制造技術、無人機應用技術、飛機機電設備維修、飛機電子設備維修、航空物流、高速鐵路客運乘務、工業設計、服裝陳列與展示設計等特色專業。多年來，學院民航專家團隊已經積累得了豐富教育教學經驗，構建了“網絡教育、技能培養、課堂互動、素質養成”的四模塊人才培養模式，在全國率先提出并構建了“移動互聯網教育生態系統”，被列為四川省省級重點研究課題。學院還引進了“全日空”航空專業課程體系和國際航協IATA課程體系，培養面向全球航空用人單位的國際航空人才。 學院以優越的條件聘請了一百余名專家，其中五十余位專家來自民航企業或民航院校。學院把“服務員、戰友、導師、家人”四位一體作為師資隊伍建設的終極目標，秉承"用愛去教育，用心去工作"的工作理念，全體教師為教育甘為人梯，奮斗不止。 學院所屬的四川泛美教育投資集團與國內外數百家民航單位建立了緊密合作關系，為學生就業開辟了廣闊的就業渠道。人民大會堂，南方航空公司，首都國際機場，新疆機場集團，溫州機場等單位相繼建立了人才培養定點基地。每年培養上千名以上空乘人員上機，實現藍天夢想，畢業生就業率保持在96%以上，其中民航對口就業率超過90%。

南京航空航天大學金城學院是南京航空航天大學聯合社會力量于1999年經原中國航空工業總公司和江蘇省教育委員會批準成立的公有民辦二級學院，2004年經教育部批準，學校改制為獨立學院。 學校所依托的南京航空航天大學是一所具有航空、航天、民航特色，以工為主，工、管、理、經、文、法、藝等多學科協調發展，國家“211工程”建設和建有研究生院的全國重點大學。南京航空航天大學對金城學院的教學質量負責，對學校的辦學方向、學科專業建設、師資隊伍建設、學生教育管理進行指導和幫助。 學校坐落于南京市江寧經濟開發區，距離南京祿口國際機場約3公里，毗鄰正在建設的地鐵6號線。學校基本建設規劃科學，各種設施配套齊全。校園占地856畝，總建筑面積超30萬平方米，在校生13000余人。學校擁有技術先進、設施一流的25000多平方米實驗室，實驗設備6300臺(套)。新建成28700平方米功能完善、藏書豐富、智能化、現代化的圖書館，能夠容納6000名學生同時閱讀和學習。 學校設有機電工程與自動化學院、信息工程學院、航空運輸與工程學院、國際商學院、藝術與傳媒學院、基礎教學部6個教學單位，30個本科專業及專業方向。學校師資力量雄厚，聘請南京航空航天大學及國內外著名高校的教授作為學科專業帶頭人，引進培養一批專職教師，建立一支以南京航空航天大學教師為骨干，專兼職相結合、教學水平高的優秀師資隊伍。學校基礎與專業教學實驗設備先進，工、經、管、文各類實驗室功能齊全，各專業依托南航，辦學基礎雄厚。學校重視國際學術交流和教學合作，與美國、英國及澳大利亞等國家的大學長期開展校際交流。 學校以區域發展和行業發展需求為導向，創新育人模式，強化實踐教學環節，推動教學改革，培養高素質應用型人才。實施因材施教、分層次(機類、電類工科基礎強化班、高等數學和大學英語分級教學)、多渠道的人才培養模式，為學生豐富知識、培養才干、鍛煉能力提供充分的空間和舞臺。學校教育教學質量高，針對優秀生的各種培養措施得力，學生在各類國家、省級學科專業競賽與創新制作大賽中成績優秀，獲獎人數和獎項等級，以及畢業生的就業率、考研率、出國深造率均在同類院校中名列前茅，在社會上享有良好聲譽。我校畢業生年終就業率連續三年超過98%，2017屆畢業生就業率為98.65%，協議就業率98.56%。 學校的辦學成果也得到了社會的認可：2010年，南航金城學院獲得全國“首屆中國創新榜樣”榮譽稱號和全國“先進獨立學院”榮譽稱號。2011年11月，南航金城學院獲得江蘇省“最受歡迎的獨立學院”榮譽稱號。2012年4月，作為江蘇26所獨立學院的杰出代表，中國民辦教育研究院江蘇分院落戶南航金城學院。2015年2月，南航金城學院獲得江蘇省江蘇省民政廳授予的“5A級社會組織”，是唯一一家獲得5A級的全省性民辦非企業單位，也是全省第一所獲此殊榮的獨立學院。2015年5月，南航金城學院被授予“江蘇省五一勞動獎狀”，這也是迄今為止江蘇省第一所被授予此殊榮的獨立學院。2017年11月，2017新華教育論壇暨新華網第八屆“大國教育之聲”頒獎盛典上榮獲“2017年度社會影響力獨立學院”。

研制了大型折展機構、自重構機構及空間機器人系統，提出“機-電-熱-控”多重耦合動力學建模、“結構-驅動-控制”相融、自主軌跡規劃與智能控制等理論及方法，解決了惡劣太空環境下漂浮基、大撓性、強耦合、變拓撲復雜系統設計、建模與控制等關鍵難題，為航天器在軌組裝與維修維護、軌道垃圾清理等提供技術支撐。成果用于航天型號，獲國家技術發明二等獎1項、省技術發明一等獎1項、軍隊科技進步一等獎2項，出版專著3部。

本發明涉及一種數字航空攝影系統,包括一帶有可控快門的大口徑光學鏡頭和一內視場拼接數字成像后背內視場拼接數字成像后背包括單面散射光學器件、光電轉換模塊、多路數據存儲模塊和總控模塊單面散射光學器件置于大口徑光學鏡頭成像面處光電轉換模塊置于單面散射光學器件之后,包括CCD 成像傳感器陣列、脈沖發生器、驅動器和A/D 轉換器成像傳感器陣列還包括一個獨立的高速視頻圖像采集裝置總控模塊包括一核心控制器、多個成像控制器、人機界面設備、視頻切換單元、大口徑鏡頭快門觸發單元成像傳感器陣列的光電轉換與快門觸發單元聯動控制。 本發明成像光路示意圖

“現階段醫生需要在大量影像數據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、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標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域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾病（COVID-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，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學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定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，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檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，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。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，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。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。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模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。