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“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。 

中試階段/n該項目主要針對開源CT 醫學影像數據和多中心合作單位提供的多模醫學影像數據，采用人工智能技術和自主研制的深度學習算法對心臟左心室、腫瘤等CT 影像數據進行全自動分割，驗證了所研制算法在該項目計算機輔助腫瘤智能診斷應用中的有效性，為項目產業化實施奠定了方法基礎。成果的先進性或獨特性：針對不同類型的醫學影像感知設備，設計針對性強的機器學習智能算法；國內同類研究中首次采用“雙盲評估+驗證”的科研方法對影像數據進

考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，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據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，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 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。 圖1.三維點云與光學影像融合效果

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

本發明公開了一種無需 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 影像測區的全自動恢復;步驟 2，根據精匹配種子點對預處理后的影像進行精匹配獲得精匹配結果;步 驟 3，對精匹配結果進行自由網平差迭代獲得平差結果;步驟 4，根據差結果內插生成影像的數字地面 模型，根據平差結果獲取影像在自由網坐標系下的相對外方位元素，基于數字地面模型和相對外方位元 素對各影像進行正射糾正，同時生成測區的正射影像拼接圖。本發明無需 POS 數據輔助，可實現全自 動、快速生產正射影像拼圖，能滿足遙感影像準實時處理要求，適用于災害應急響應、軍事保障等領域。

 PACS（Picture Archiving and Communication Systems）是醫學影像計算機存檔與傳輸系統的簡稱，是近年來隨著數字成像技術、計算機技術和網絡技術的進步而迅速發展起來的、旨在全面解決醫學影像的獲取、顯示、存貯、傳送和管理的綜合系統。本設計方案完全遵循DICOM3.0國際標準（Digital Imaging and Communications in Medicine），符合醫院的工作流程習慣，并可根據醫院的實際需求提供整套的PACS解決方案，以滿足醫院實用、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系統的各個模塊，如下圖所示。具體的PACS項目可根據醫院的規模和投資的大小構成，組建不同級別的PACS系統。   1、放射與核醫學影像中心 該模塊將醫院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等數字影像設備獲得的標準DICOM影像傳輸到PACS系統，進行存儲、管理，并通過讀片中心顯示和診斷。它遵循DICOM3.0國際標準，可以將所有滿足該標準的數字影像設備輕松地接入PACS系統，具有無限的可擴展性。 2、視頻設備 該模塊將超聲、內窺鏡、病理等視頻設備獲得的非DICOM影像通過DICOM網關轉換成DICOM影像，接入PACS系統。 3、登記與管理 該模塊完成病人及其檢查項目的登記、預約、病歷管理、科室管理和系統維護等功能。包括放射科登記、核醫學登記、超聲登記、內窺鏡登記、病理登記、急診登記等。 4、DICOM照相輸出 該模塊將PACS系統中病人的DICOM影像和診斷結果進行編輯，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換成DICOM數字影像，輸入到PACS系統中。 5、診斷讀片報告中心 該模塊是PACS系統的核心部分，可以完成調閱病歷和查詢病人檢查狀態、閱讀各種檢查的影像資料、編輯診斷結論和審核等功能。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入、鎖定、調節窗位窗寬、放大/縮小、移動、旋轉、圖像測量、標注、動態播放、偽彩、濾波、均衡、反相、拷貝、導出等操作，支持雙屏瀏覽，內含放射影像描述專家系統，幫助醫生快速生成診斷報告。 6、PACS影像存儲中心 該模塊由PACS服務器和RAID磁盤陣列構成，實現PACS影像的海量存儲和自動備份管理。RAID磁盤陣列實現TB級的在線影像存儲，可管理醫院3－5年的影像資料。可外接CD－R、DVD－RW或磁帶機，實現歷史影像資料的離線存儲。所有在線和離線影像均由數據庫統一管理。     7、WEB發布與遠程診斷 該模塊通過WEB服務器實現B/S方式的影像資料的共享，醫生工作臺只需IE網絡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論，方便臨床和門診醫生。 8、HIS互連 該模塊可根據醫院現有HIS系統結構，實現PACS系統和HIS系統的互連。 本次開發包括上述的1至6模塊，7和8模塊作為本系統未來的可擴充功能。 讀片診斷工作站（PACS Station）是PACS系統中的核心模塊，其他的模塊都是為它服務的。它接受和管理所有數字影像設備送來的DICOM影像，從數據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，并幫助醫生做出最后的診斷。系統結構如圖所示。 “管理工作站”負責將病人的基本信息、檢查申請和醫囑輸入PACS數據庫。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網關PACS Station的DICOM服務器。DICOM服務器將資料存入工作站的影像文件庫的同時，通知數據庫影像的位置和修改工作流（Workflow）的狀態。最后，醫生通過讀片診斷工作站（PACS Station）主程序，從數據庫讀取病人信息，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入、調窗、放大、縮小、移動、旋轉、測量（長度/角度/面積）、標注等一系列的操作，鍵入診斷結論并輸出。 適合于中小型醫院、縣級醫院、醫學院和大學的附屬醫院等。 主要技術指標：  PACS Station的主要技術指標如下： 1、PACS Station支持的醫學影像的分辨率和灰階值 醫學影像模式 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、調窗：支持鼠標快速調窗；精細調窗；窗寬調節等。 4、影像大小調節：支持 l  無級縮放：縮放倍數無限可調； l  放大鏡：在鼠標所在處出現一個方框，方框可自由移動，框內圖像被放大一倍； l  圖像滿幅顯示：恢復到圖像被載入時的初始狀態； 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：支持 l  圖像移動：用鼠標按住圖像，直接拖動； l  圖像翻轉：可水平鏡像和垂直鏡像翻轉； l  圖像旋轉：可按順時針或逆時針方向0－360度任意旋轉。 6、圖像測量：支持以下方式 l  點測量：顯示鼠標所在點的CT值（或灰度值）以及坐標； l  長度測量：顯示鼠標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，并顯示測量區域CT值的最大、最小、均值等統計參數。 7、圖像標注：可用一條標注斜線和矩形方框指向一圖像區域，在方框中可輸入標注文字。 8、圖像動態播放：可按鍵：“播放”、“暫停”、“首幀”、“前一幀”、“后一幀”等連續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，按一定的映射關系轉成彩色，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，增強細節； l  反相：顯示負片效果的圖像。 與國內外技術水平及價格比較： 成果鑒定認為，該PACS系統的各項技術指標已經達到了國際同類產品的先進水平。而系統造價只有進口產品的五分之一到十分之一。 市場應用前景： 根據市場權威部門統計，我國縣級以上醫院每年用于PACS系統的投資都在50億人民幣以上，并且平均每年以20％的速度遞增。市場前景非常客觀。

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

一種基于路徑追蹤的遙感影像 Bowtie 效應糾正方法，包括進行插值，使經緯度數據與原始影像具 有相同的分辨率；根據衛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 在插值后的經緯度格網中的位置，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 像的重疊現象。本方法計算效率好，充分利用原始影像信息，是一種嚴格的高精度中低

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真實驗儀軟件可用于低成本批量化規范化仿真實驗教學，同時還可以在模型設計，系統問題（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域樣本增廣方面有應用。