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是新華醫(yī)療強大X線機研發(fā)團隊專門為高校醫(yī)學(xué)影像專業(yè)教學(xué)設(shè)計的又一力作，本實驗臺綜合了單個實驗箱的實驗功能，綜合性強，可使學(xué)生在比較中進行實驗，進而提高學(xué)生綜合運用知識的實驗效果，讓學(xué)生親身體驗，學(xué)以致用。主要實驗?zāi)K包括：整流電路實驗、高頻X線機逆變頻率電路實驗、旋轉(zhuǎn)陽極啟動與保護電路實驗、磁飽合穩(wěn)壓電路實驗、曝光限時電路實驗、管電壓管電流測量實驗、接地電阻測量實驗、X線機發(fā)生器基本工作原理及控制實驗等。

前瞻性隊列成員管理及問卷調(diào)查智能分析系統(tǒng)是針對新時期大型中心人群隊列的研究設(shè)計，體現(xiàn)了云 計算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的設(shè)計理念和時代特征

針對特定的故障現(xiàn)象（尤其是隨機故障、間歇性故障等），通過綜合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、FMEA、FTA等多種故障分析方法、融合多元故障相關(guān)信息（故障現(xiàn)象、故障案例、專家經(jīng)驗、故障模型等），進行系統(tǒng)深入的故障分析、找出可能的故障原因；利用智能化的方法（如遺傳算法、群智能算法等），結(jié)合強度和異常等測試?yán)砟睿詣由蓾M足多目標(biāo)（如各種覆蓋率、故障現(xiàn)象的匹配度等）的測試用例，借助自主構(gòu)建的通用嵌入式軟件仿真測試環(huán)境，實現(xiàn)故障的快速再現(xiàn)和基于貝葉斯的動態(tài)故障定位。 通過智能化的嵌入式軟件隨機故障分析再現(xiàn)與診斷，可以在故障分析、故障再現(xiàn)、故障定位等方面，利用智能化方法進行系統(tǒng)性、啟發(fā)式的故障診斷研究，形成一系列的智能故障診斷分析工具包、進而形成嵌入式軟件故障診斷分析專家系統(tǒng)，可有效提高故障診斷與定位分析的效率。

作為計算機視覺和模式識別領(lǐng)域中最為成功的應(yīng)用之一，生物特征識別技術(shù)一直受到學(xué)術(shù)界和業(yè)界非常高的重視，生物特征識別技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，比如法律執(zhí)行部門、軍事、政府部門、金融服務(wù)、游戲產(chǎn)業(yè)、醫(yī)療產(chǎn)業(yè)、高科技與電信產(chǎn)業(yè)、工業(yè)制造、零售業(yè)、旅游和運輸業(yè)等。

本項目研究面向成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)需求，尤其是對智能制造、公共安全場景提供高效的視頻流在線推理和管理平臺，研發(fā)了一個通用性的智能中臺架構(gòu)，支持視頻流和智能模型模塊化管理，支持全程可視化操作交互式界面，支持視覺智能感知模型在線推理快速部署，支持感知與識別結(jié)果實時推送、預(yù)警和報警。

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(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。基于有限的樣本量，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。 

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(dá)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(dá)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)。

鼻咽癌家系隊列成員管理及問卷調(diào)查智能分析系統(tǒng)是針對廣東地區(qū)異常高發(fā)的鼻咽癌特殊人群——有 2個及2個以上的鼻咽癌親屬的、以家庭為單位的鼻咽癌高發(fā)家系為主要研究對象的研究設(shè)計，體現(xiàn)了云計 算、互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的設(shè)計理念和時代特征。

XM-SM智能中醫(yī)舌診、面診圖象分析儀系統(tǒng) ? XM-SM智能中醫(yī)舌診、面診圖象分析儀系統(tǒng)采用一體化設(shè)計，將舌診儀、面診儀融于一體，可進行舌像采集分析與處理、面像采集分析處理等輔助診斷教學(xué)。 ? 一、舌像采集分析處理： ■ 計算機控制內(nèi)部相機進行自動對焦拍攝，操作簡單，圖像清晰，完全實現(xiàn)舌象采集自動化。 ■ 采用數(shù)字化舌象采集平臺與標(biāo)準(zhǔn)化方法還原，使舌象真實再現(xiàn)。 ■ 內(nèi)部攝像采用模擬自然光源并能進行光線調(diào)節(jié)，使采集環(huán)境保持穩(wěn)定。 ■ 在特定的光源環(huán)境下，采用攝像頭獲得舌像信息，對舌體圖像的顏色、紋理、輪廓進行特征提取，由計算機將這些特征值與特征數(shù)據(jù)庫中的閾值進行比對判斷，給出舌象分析結(jié)果。 ■ 可以隨時查詢病例報告。 ■ 可以分析舌質(zhì)顏色、舌苔顏色、舌形狀、舌態(tài)。 ■ 軟件可以根據(jù)實際舌象的瘀斑、點刺、齒痕、裂紋等癥狀用文字顯示舌象特征、臨床病癥以及飲食及用藥建議。 ? 二、面像采集分析處理： ■ 通過對病人面部圖像進行分割、人機病癥問診作答，結(jié)合醫(yī)生專業(yè)診斷，給出專業(yè)診斷結(jié)果并打印成報告，該系統(tǒng)能達(dá)到輔助中醫(yī)臨床診斷的作用，從數(shù)據(jù)庫中讀取面診以及問診信息數(shù)據(jù)，建立和編輯病例，建立中醫(yī)診斷報告。中醫(yī)面診檢測分析系統(tǒng)采用形狀模型實現(xiàn)對眼睛、鼻子等器官進行定位，提取出額頭、下頦和兩顴區(qū)等人臉區(qū)域。通過采用K-means算法對面部圖像的顏色進行提取，計算不同的顏色聚類中心的距離而進行面部顏色的分析；通過采用改進的2DPCA對面部圖像進行特征抽取，通過計算測試樣本特征與訓(xùn)練樣本特征之間的余弦距離，實現(xiàn)對面部圖像的光澤分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源環(huán)境下，采用高清晰攝像頭 獲得患者面部的圖像信息，將這些特征值與特征數(shù)據(jù)庫中的閾值進行比對，給出面色分析結(jié)果。可分析12種面色：青色、赤色、黃色、白色、黑色、正常、淡白、淡紅、紅、 深紅、暗紅、紫黑。 ■ 測試結(jié)果用表格顯示，簡潔易懂，并可以生成PDF文件保存以便查詢，也可以打印報告。