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本發(fā)明公開了一種遙感影像圓形油罐自動(dòng)檢測(cè)方法，首先，對(duì)遙感影像進(jìn)行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強(qiáng)，得到增強(qiáng)視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強(qiáng)視覺顯著圖上圓 檢測(cè)，得到疑似油罐區(qū)域；然后，對(duì)遙感影像進(jìn)行 turbopixels 過(guò)分割，根據(jù)特征合并分割塊，根據(jù)似圓 特征，得到疑似油罐區(qū)域；最后，結(jié)合由 hough 檢測(cè)結(jié)果和似圓特征檢測(cè)結(jié)果，利用油罐圓心與半徑關(guān) 系和多特征進(jìn)行 SVM 分類，過(guò)濾掉同心圓和非油

本發(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統(tǒng)，包括移動(dòng)平臺(tái)、采集平臺(tái)和控制中心，所述移動(dòng) 平臺(tái)包括框架，用于控制采集平臺(tái)豎直位置并擔(dān)負(fù)配重的電機(jī)總成，用于控制采集平臺(tái)距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺(tái)及移動(dòng)平臺(tái)水平位置的軌道輪，控制箱，無(wú)線網(wǎng) 橋，以及用于采集平臺(tái)上下移動(dòng)限制控制的軌道繩；所述采集平臺(tái)包括框架，固定在框架兩側(cè)用于沿著 安全殼壁采集照片的相機(jī)，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

一、所屬領(lǐng)域 人工智能，精密自動(dòng)化，生物分析與檢測(cè)，環(huán)境微生物檢測(cè)，工業(yè)微生物檢測(cè)，細(xì)胞組織分析檢測(cè)。 二、項(xiàng)目介紹 1. 痛點(diǎn)問題 微生物的識(shí)別、計(jì)數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方式勞動(dòng)強(qiáng)度比較大，且檢測(cè)主觀性強(qiáng)，標(biāo)準(zhǔn)難以統(tǒng)一，計(jì)數(shù)和檢測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確；在對(duì)環(huán)境的微生物監(jiān)測(cè)中，人工方法只能做到抽樣檢測(cè)，無(wú)法做到持續(xù)性檢測(cè)。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識(shí)別技術(shù)的微生物檢測(cè)設(shè)備，其結(jié)果來(lái)自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設(shè)備目前采用的光學(xué)顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進(jìn)行計(jì)數(shù)，如果要完成相關(guān)定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細(xì)胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對(duì)應(yīng)的有效視場(chǎng)只有200微米*200微米，對(duì)計(jì)數(shù)和活性統(tǒng)計(jì)分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國(guó)內(nèi)外設(shè)備均沒有解決好這個(gè)問題，對(duì)微生物進(jìn)行定性分析的準(zhǔn)確率低，無(wú)法滿足市場(chǎng)需求。 2. 解決方案 本項(xiàng)目針對(duì)微生物和細(xì)胞活體檢測(cè)中缺乏有效參照物的技術(shù)難點(diǎn)，根據(jù)顯微掃描設(shè)備的結(jié)構(gòu)，將全景化視域重構(gòu)技術(shù)和微米級(jí)電機(jī)結(jié)合，解決了鏡頭大幅平移過(guò)程中的自動(dòng)對(duì)焦難題和微生物溶液動(dòng)態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎(chǔ)上，獲得的有效視場(chǎng)增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過(guò)自動(dòng)化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結(jié)合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學(xué)習(xí)圖像識(shí)別的優(yōu)勢(shì)，小樣本高精度動(dòng)態(tài)完成微生物的類型識(shí)別，計(jì)數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)分析 與國(guó)內(nèi)外的主流檢測(cè)設(shè)備對(duì)比，本項(xiàng)目技術(shù)優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在： 1）獨(dú)創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構(gòu)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領(lǐng)域小樣本智能識(shí)別和智能檢測(cè)的難題； 3） 檢測(cè)目標(biāo)、檢測(cè)內(nèi)容、檢測(cè)流程和邏輯可通過(guò)自然語(yǔ)言定制，提高設(shè)備功能通用性； 4）計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率超過(guò)人工計(jì)數(shù)，準(zhǔn)確率超過(guò)國(guó)內(nèi)細(xì)胞計(jì)數(shù)儀器一個(gè)數(shù)量級(jí)； 5）第一臺(tái)按照國(guó)家微生物計(jì)數(shù)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)研制的微生物計(jì)數(shù)儀。 本項(xiàng)目的第一代產(chǎn)品樣機(jī)與國(guó)內(nèi)外同類產(chǎn)品對(duì)比，主要性能優(yōu)勢(shì)和技術(shù)優(yōu)勢(shì)如下： 在食品行業(yè)，本項(xiàng)目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關(guān)酵母菌種，針對(duì)生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實(shí)拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計(jì)數(shù)和出芽率算法識(shí)別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來(lái)設(shè)定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構(gòu)技術(shù)，構(gòu)建第一代檢測(cè)儀器，首先進(jìn)入門檻最低的食品微生物檢測(cè)市場(chǎng)，對(duì)啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測(cè)計(jì)數(shù)技術(shù)和設(shè)備； 2） 利用已有技術(shù)積累，進(jìn)入環(huán)境微生物檢測(cè)和高校實(shí)驗(yàn)室市場(chǎng)； 3）最后以食品和環(huán)境檢測(cè)市場(chǎng)為根據(jù)地，進(jìn)入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測(cè)市場(chǎng)，提供微生物檢測(cè)和組織檢測(cè)的相關(guān)設(shè)備。 5. 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況 已申請(qǐng)3項(xiàng)專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬(wàn)元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測(cè)領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測(cè)試環(huán)境。 四、團(tuán)隊(duì)介紹 科研團(tuán)隊(duì)： 1）周悅芝 博士 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系研究員，項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，在邊緣計(jì)算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學(xué)影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請(qǐng)或獲得多項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利。 2）黃權(quán)偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)圖像分割及細(xì)胞識(shí)別等相關(guān)算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，負(fù)責(zé)深度學(xué)習(xí)算法加速研究和實(shí)現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：[email protected] 成果編號(hào)：20230055

拉普拉斯域光學(xué)乳腺影像系統(tǒng)（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學(xué)進(jìn)行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對(duì)光的漫反射程度的不同，通過(guò)得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數(shù)的定量分布來(lái)診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測(cè)深度可達(dá)6厘米以上，掃描過(guò)程安全快速，結(jié)果直接客觀，是一種經(jīng)濟(jì)高效的診斷乳腺病變的無(wú)創(chuàng)方法。

本發(fā)明的調(diào)制方法為：將待發(fā)送數(shù)據(jù)分為多流進(jìn)行SSK調(diào)制，每一流采用不同的固定調(diào)制信號(hào)來(lái)區(qū)分，調(diào)制完成的多流數(shù)據(jù)按順序依次疊加，通過(guò)特定的調(diào)制符號(hào)選取準(zhǔn)則及疊加算法，使得多流信息疊加后不會(huì)出現(xiàn)發(fā)送信號(hào)的碰撞，使每一流數(shù)據(jù)都能承載log2Ntbits的傳輸數(shù)據(jù)，其中Nt為發(fā)送天線數(shù)。本發(fā)明還公開了適用于上述調(diào)制方法的解調(diào)方法。本發(fā)明的調(diào)制方法在不改變SSK系統(tǒng)天線配置的前提下通過(guò)增加多個(gè)傳輸流，極大提高了SSK系統(tǒng)的頻譜效率，并在相同頻譜效率的情況下，能獲得比傳統(tǒng)VBLAST系統(tǒng)以及增強(qiáng)型SSK系統(tǒng)更低的誤碼率。

燃煤電廠SCR 脫硝催化劑在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)伴隨有副反應(yīng)的發(fā)生，硫酸銨鹽是其中的產(chǎn)物之一。生成的硫酸銨鹽的粘性較大，會(huì)引起催化劑失活；易造成飛灰在空預(yù)器中低溫段空預(yù)器受熱面沉積，引起下游的設(shè)備和管道的堵塞和腐蝕。結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際工況，通過(guò)大量的試驗(yàn)篩選及表征，確定在試驗(yàn)條件下能夠滿足性能要求的防污堵控制劑，減緩因硫酸銨鹽引起的脫硝系統(tǒng)運(yùn)行障礙，使用劑量為（30～60 ）g/萬(wàn)m3。

（一）項(xiàng)目背景 空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)是“科技創(chuàng)新 2030 重大項(xiàng)目”，它將融合多個(gè)獨(dú)立低軌道衛(wèi)星星座與地面網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成綜合互聯(lián)網(wǎng)，提供全球移動(dòng)通信與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。其重要特征在于為天基、空基、海基、偏遠(yuǎn)地域用戶提供通信與算力服務(wù)，為地面移動(dòng)通信系統(tǒng)及互聯(lián)網(wǎng)提供承載服務(wù)，為森林、江河、路軌、電力傳輸?shù)陌踩\(yùn)維提供物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。路由器是空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部件，為網(wǎng)絡(luò)資源的高效調(diào)度、業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)部署提供支撐。 面臨的挑戰(zhàn)之一是：高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量之間的矛盾。作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，該網(wǎng)絡(luò)須提供與地面網(wǎng)絡(luò)相比擬的服務(wù)質(zhì)量，讓天基、空基、海基、偏遠(yuǎn)地域用戶愿意使用，提升網(wǎng)絡(luò)用戶量。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的資源利用率高，降低網(wǎng)絡(luò)的建造與運(yùn)維成本，支持網(wǎng)絡(luò)的自我發(fā)展。空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)差異較大，直接應(yīng)用地面網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)的資源 -15- 利用率與 QoS 保障水平均會(huì)下降，基于此，提出了空天地一體化網(wǎng)絡(luò)時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器解決方案，旨在解決高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量之間的矛盾，在大規(guī)模動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中保障業(yè)務(wù)時(shí)延，該方案亦適用于斷續(xù)連通網(wǎng)絡(luò)，且與 Ipv6 網(wǎng)絡(luò)兼容。該技術(shù)為大規(guī)模時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供理論與技術(shù)支撐。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)傳統(tǒng)路由技術(shù)難以兼顧高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量的問題，探索其背后的科學(xué)問題，提出了空天地一體化網(wǎng)絡(luò)時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器解決方案，研制了星載路由器原理樣機(jī)。主要部件及性能如下所述。  1）提出具有時(shí)間屬性的路由算法。在網(wǎng)絡(luò)表征中引入了時(shí)間屬性，設(shè)計(jì)了具有時(shí)間屬性的路由算法，解決了傳統(tǒng)路由算法缺乏時(shí)間屬性，易造成網(wǎng)絡(luò)擁塞和分組丟失，時(shí)間確定性難保障；  2）提出了基于傳輸資源與存儲(chǔ)資源關(guān)聯(lián)調(diào)度方法，適應(yīng)業(yè)務(wù)隨機(jī)性與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臅r(shí)變性出提出了表征網(wǎng)絡(luò)時(shí)變特征； 3）設(shè)計(jì)了自適應(yīng)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)與維護(hù)機(jī)制，能以較低負(fù)荷維護(hù)網(wǎng)絡(luò)時(shí)變拓?fù)湫畔ⅲ?4）提出了低負(fù)荷的移動(dòng)管理機(jī)制，避免衛(wèi)星移動(dòng)引入的大量移動(dòng)管理負(fù)荷，保障了服務(wù)時(shí)延； 5）提出了基于時(shí)間屬性的數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)方法，保障敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)耐瑫r(shí)，提升了網(wǎng)絡(luò)資源利用率； 6）提出 DTN 網(wǎng)絡(luò)與 IP 網(wǎng)絡(luò)兼容方案，支持?jǐn)嗬m(xù)連通網(wǎng)絡(luò)路由構(gòu)建與分組的托管傳輸； 7）研制了時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器原理樣機(jī)，支持相關(guān)算法與協(xié)議的在線驗(yàn)證； 8）開發(fā)了大規(guī)模空天地一體化網(wǎng)絡(luò)鏈路模擬系統(tǒng)，在線模擬網(wǎng)絡(luò)時(shí)變鏈路，支持路由器、路由協(xié)議在規(guī)模化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中驗(yàn)證。 （三）關(guān)鍵技術(shù) 時(shí)變網(wǎng)絡(luò)多維資源的圖模型表征與多維資源聯(lián)合調(diào)度技術(shù)。課題組拓展了時(shí)變圖理論，解決了傳輸資源與存儲(chǔ)資源的關(guān)聯(lián)調(diào)度問題，提升了傳輸資源利用率；設(shè)計(jì)了基于時(shí)間屬性的路由算法，在時(shí)變的天地一體化網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建了具有時(shí)間屬性的端到端路徑，解決了傳統(tǒng)路由技術(shù)難以保障端到端時(shí)延的問題。

（一）項(xiàng)目背景 空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)是“科技創(chuàng)新 2030 重大項(xiàng)目”，它 將融合多個(gè)獨(dú)立低軌道衛(wèi)星星座與地面網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)成綜合互聯(lián)網(wǎng)，提供全球移動(dòng)通信與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)。其重要特征在于為天基、空基、海基、偏遠(yuǎn)地域用戶提供通信與算力服務(wù)，為地面移動(dòng)通信系統(tǒng)及互聯(lián)網(wǎng)提供承載服務(wù)，為森林、江河、路軌、電力傳輸?shù)陌踩\(yùn)維提供物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。路由器是空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵部件，為網(wǎng)絡(luò)資源的高效調(diào)度、業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)部署提供支撐。 面臨的挑戰(zhàn)之一是：高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量之間的矛盾。作為網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，該網(wǎng)絡(luò)須提供與地面網(wǎng)絡(luò)相比擬的服務(wù)質(zhì)量，讓天基、空基、海基、偏遠(yuǎn)地域用戶愿意使用，提升網(wǎng)絡(luò)用戶量。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的資源利用率高，降低網(wǎng)絡(luò)的建造與運(yùn)維成本，支持網(wǎng)絡(luò)的自我發(fā)展。空天地一體化信息網(wǎng)絡(luò)與地面網(wǎng)絡(luò)差異較大，直接應(yīng)用地面網(wǎng)絡(luò)路由技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)的資源利用率與 QoS 保障水平均會(huì)下降，基于此，提出了空天地一體化網(wǎng)絡(luò)時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器解決方案，旨在解決高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量之間的矛盾，在大規(guī)模動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中保障業(yè)務(wù)時(shí)延，該方案亦適用于斷續(xù)連通網(wǎng)絡(luò)，且與 Ipv6 網(wǎng)絡(luò)兼容。該技術(shù)為大規(guī)模時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供理論與技術(shù)支撐。 （二）項(xiàng)目簡(jiǎn)介 面向空天地一體化網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)傳統(tǒng)路由技術(shù)難以兼顧高資源利用率與高服務(wù)質(zhì)量的問題，探索其背后的科學(xué)問題，提出了空天地一體化網(wǎng)絡(luò)時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器解決方案，研制了星載路由器原理樣機(jī)。主要部件及性能如下所述。 1）提出具有時(shí)間屬性的路由算法。在網(wǎng)絡(luò)表征中引入了時(shí)間屬性，設(shè)計(jì)了具有時(shí)間屬性的路由算法，解決了傳統(tǒng)路由算法缺乏時(shí)間屬性，易造成網(wǎng)絡(luò)擁塞和分組丟失，時(shí)間確定性難保障； 2）提出了基于傳輸資源與存儲(chǔ)資源關(guān)聯(lián)調(diào)度方法，適應(yīng)業(yè)務(wù)隨機(jī)性與衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臅r(shí)變性出提出了表征網(wǎng)絡(luò)時(shí)變特征； 3）設(shè)計(jì)了自適應(yīng)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)與維護(hù)機(jī)制，能以較低負(fù)荷維護(hù)網(wǎng)絡(luò)時(shí)變拓?fù)湫畔ⅲ?4）提出了低負(fù)荷的移動(dòng)管理機(jī)制，避免衛(wèi)星移動(dòng)引入的大量移動(dòng)管理負(fù)荷，保障了服務(wù)時(shí)延； 5）提出了基于時(shí)間屬性的數(shù)據(jù)面轉(zhuǎn)發(fā)方法，保障敏感業(yè)務(wù)傳輸?shù)耐瑫r(shí)，提升了網(wǎng)絡(luò)資源利用率； 6）提出 DTN 網(wǎng)絡(luò)與 IP 網(wǎng)絡(luò)兼容方案，支持?jǐn)嗬m(xù)連通網(wǎng)絡(luò)路由構(gòu)建與分組的托管傳輸； 7）研制了時(shí)間確定網(wǎng)絡(luò)路由器原理樣機(jī)，支持相關(guān)算法與協(xié)議的在線驗(yàn)證； 8）開發(fā)了大規(guī)模空天地一體化網(wǎng)絡(luò)鏈路模擬系統(tǒng)，在線模擬網(wǎng)絡(luò)時(shí)變鏈路，支持路由器、路由協(xié)議在規(guī)模化的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中驗(yàn)證。 路由器、鏈路模擬器及路由協(xié)議驗(yàn)證界面 （三）關(guān)鍵技術(shù) 時(shí)變網(wǎng)絡(luò)多維資源的圖模型表征與多維資源聯(lián)合調(diào)度技術(shù)。課題組拓展了時(shí)變圖理論，解決了傳輸資源與存儲(chǔ)資源的關(guān)聯(lián)調(diào)度問題，提升了傳輸資源利用率；設(shè)計(jì)了基于時(shí)間屬性的路由算法，在時(shí)變的天地一體化網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建了具有時(shí)間屬性的端到端路徑，解決了傳統(tǒng)路由技術(shù)難以保障端到端時(shí)延的問題。

產(chǎn)品詳細(xì)介紹親和層析柱空柱管50ml，10套/包產(chǎn)品詳情：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2726.htm本親和層析柱空柱管采用高純度聚丙烯材質(zhì)(和各種常用的EP管材質(zhì)相同)，對(duì)各種生物分子的吸附極低。其中的篩板采用高純度的超高分子量聚乙烯(UHWMPE)為原料經(jīng)過(guò)特殊工藝加工而成，吸附低、不宜產(chǎn)生氣泡并具有良好的親水性，同時(shí)孔徑均勻(約50微米)，可以用于裝填鎳柱(Ni-NTA)、Protein A agarose、Protein G agarose、Protein A+G agarose等等各種常見親和層析介質(zhì)，適用于含His-tag等不同標(biāo)簽的蛋白、抗體、生物素或地高辛標(biāo)記蛋白或核酸等各種適合親和層析的蛋白、核酸等物質(zhì)的分離純化。 篩板的適當(dāng)孔徑保證了在使用重力法進(jìn)行親和層析操作時(shí)的流速約為1-2毫升每分鐘或1-2滴每秒；也可以在層析柱的下管口接蠕動(dòng)泵以精確控制流速。通常把親和層析介質(zhì)裝填在兩個(gè)篩板之間。親和層析柱空柱管50ml，10套/包：  公司網(wǎng)站：www.shhk.com.cn訂單郵箱：[email protected]咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應(yīng)：親和層析柱空柱管50ml，10套/包。

四川大學(xué)華西醫(yī)院2020年3月13日對(duì)“肺部多病變CT影像AI篩查與輔助診斷系統(tǒng)”進(jìn)行測(cè)試，該系統(tǒng)能迅速高效地對(duì)患者胸部CT影像做出分析，發(fā)現(xiàn)具有“肺結(jié)節(jié)、肺癌、結(jié)核、病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎”等病癥的影像特征。 該技術(shù)依托于“疾病流行病學(xué)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)”，在華西生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)中心的牽頭下，匯聚近20家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的醫(yī)學(xué)研究支持，基于人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，數(shù)據(jù)來(lái)自臨床確診病例，數(shù)據(jù)的遴選、標(biāo)注由華西醫(yī)院放射科影像專家完成。技術(shù)研發(fā)到測(cè)試用時(shí)不到30天。CT影像是臨床診斷包括新冠肺炎在內(nèi)的肺部病變的重要依據(jù)，但一名患者的肺部CT影像數(shù)量在500張左右，導(dǎo)致醫(yī)生診斷過(guò)程中工作量很大。 查看原文