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深圳市長(zhǎng)豐影像器材有限公司成立于2011年，總部設(shè)立在廣東深圳，是一家集產(chǎn)品研發(fā)、生產(chǎn)、銷售于一體的高新技術(shù)企業(yè)，多年來一直致力于影像器材以及聲音技術(shù)的開發(fā)制造。 長(zhǎng)豐公司長(zhǎng)期服務(wù)于攝影攝像和廣播電視行業(yè)，為主流媒體、傳媒工作室以及廣大的攝影攝像愛好者提供從影像穩(wěn)定系統(tǒng)到聲音輸入輸出系統(tǒng)的整體解決方案。公司目前擁有三個(gè)自主品牌：Saramonic楓笛、BOYA博雅、SEVENOAK七棵橡樹，自主研發(fā)和生產(chǎn)的產(chǎn)品銷往全球100多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。 經(jīng)過近10年的發(fā)展，目前長(zhǎng)豐擁有占地萬余平米的生產(chǎn)基地和產(chǎn)品研發(fā)中心，配備了國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)的研發(fā)測(cè)試設(shè)備和專業(yè)聲音實(shí)驗(yàn)室，建立了專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和完善的質(zhì)量管理體系。2013年，長(zhǎng)豐公司通過ISO9001質(zhì)量管理體系認(rèn)證，出口銷售的產(chǎn)品均獲得相應(yīng)的質(zhì)量認(rèn)證如CE、ROHS、FCC、NCC、KCC、TELEC、EN300等。經(jīng)過多年創(chuàng)新和沉淀，公司擁有百余項(xiàng)國(guó)內(nèi)外各類發(fā)明和創(chuàng)新專利，2018年，公司榮獲“國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)”認(rèn)證，并得到深圳市政府和科創(chuàng)委的大力扶持。

是新華醫(yī)療強(qiáng)大X線機(jī)研發(fā)團(tuán)隊(duì)專門為高校醫(yī)學(xué)影像專業(yè)教學(xué)設(shè)計(jì)的又一力作，本實(shí)驗(yàn)臺(tái)綜合了單個(gè)實(shí)驗(yàn)箱的實(shí)驗(yàn)功能，綜合性強(qiáng)，可使學(xué)生在比較中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，進(jìn)而提高學(xué)生綜合運(yùn)用知識(shí)的實(shí)驗(yàn)效果，讓學(xué)生親身體驗(yàn)，學(xué)以致用。主要實(shí)驗(yàn)?zāi)K包括：整流電路實(shí)驗(yàn)、高頻X線機(jī)逆變頻率電路實(shí)驗(yàn)、旋轉(zhuǎn)陽極啟動(dòng)與保護(hù)電路實(shí)驗(yàn)、磁飽合穩(wěn)壓電路實(shí)驗(yàn)、曝光限時(shí)電路實(shí)驗(yàn)、管電壓管電流測(cè)量實(shí)驗(yàn)、接地電阻測(cè)量實(shí)驗(yàn)、X線機(jī)發(fā)生器基本工作原理及控制實(shí)驗(yàn)等。

伴隨著虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，觸覺反饋技術(shù)以及智能機(jī)器人的出現(xiàn)，人們?cè)谝曈X和觸覺上有了越來越多不同的全新體驗(yàn)。例如，目前對(duì) 于機(jī)器人的操作方式一般是通過遙控裝置或是手動(dòng)觸控，這個(gè)使用者的操作帶來 很多不方便而且對(duì)于初學(xué)者來講也不是很好掌握，同時(shí)操作失誤率較高，因?yàn)槲覀儾荒苷媲械母惺艿綑C(jī)器人的世界。具備視覺與觸覺反饋的體感機(jī)器人采用體感交互裝置采集目標(biāo)人體肢體關(guān) 節(jié)信息，對(duì)目標(biāo)人體的姿態(tài)或動(dòng)作進(jìn)行分析識(shí)別;根據(jù)獲取到的分析識(shí)別結(jié)果產(chǎn) 生對(duì)應(yīng)的體感交互指令;將體感交互指令發(fā)送至機(jī)器人，機(jī)器人執(zhí)行體感交互指 令;同時(shí)機(jī)器人采集自己周圍環(huán)境信息，例如指尖壓力信息和周身圖像信息，通 過體感交互裝置反饋給目標(biāo)人體。通過上述方式不僅突破了傳統(tǒng)的對(duì)機(jī)器人的控 制方式，而且通過觸覺反饋的方式還有 3D 圖像的顯示，在大程度的讓使用者得 到沉浸式的操作體驗(yàn)。隨之而得到的不僅僅是方便的操作和大大降低的操作失誤 率，同時(shí)也給用戶帶來了更為生動(dòng)的操作體驗(yàn)。

本實(shí)用新型公開了一種分布式光感卡盤安全扳手，包括從上至下依次固定相連的手柄、上扳手體和 下扳手體，所述手柄上設(shè)有至少一個(gè)光感傳感器，所述下扳手體底部設(shè)有方形軸，所述下扳手體內(nèi)部設(shè) 有電源、控制器和蜂鳴器，所述方形軸內(nèi)底部設(shè)有光感傳感器，所述手柄上和方形軸內(nèi)光感傳感器的信 號(hào)均接入控制器，通過控制器接收信號(hào)判斷卡盤安全扳手所處狀態(tài)，來控制蜂鳴器是否報(bào)警。本實(shí)用新 型原理簡(jiǎn)單，使用、維護(hù)方便，可有效的

本項(xiàng)目深入分析了日常生活中暈車暈船等暈動(dòng)病的發(fā)病原因，開創(chuàng)性地從體感和視覺兩個(gè)方面對(duì)暈動(dòng)病進(jìn)行預(yù)防和緩解。通過設(shè)計(jì)一種基于自動(dòng)控制技術(shù)和圖像處理技術(shù)的嵌入式防暈動(dòng)平衡系統(tǒng)，以Intel Galileo和Bay Trail平臺(tái)為核心，同時(shí)控制三自由度平臺(tái)的平衡和穩(wěn)定攝像頭采集的圖像，實(shí)現(xiàn)了體感和視覺的雙平衡，從而屏蔽了外界傾斜和晃動(dòng)對(duì)乘客的影響。在一定程度上避免了暈動(dòng)病的發(fā)生，更為乘客帶來了娛樂舒適、豐富多彩的旅行體驗(yàn)。

“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(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對(duì)臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測(cè)”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(duì)這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)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(cè)等多個(gè)技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)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(duì)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(tuán)隊(duì)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(shí)檢測(cè)大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對(duì)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(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測(cè)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病（COVID-19）在全球開始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時(shí)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(shí)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(cè)工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)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(duì)病灶的定性和半定量描述，缺乏對(duì)病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測(cè)COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)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(diǎn)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(shí)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(shí)長(zhǎng)的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個(gè)中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個(gè)中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過自動(dòng)分割肺葉和半自動(dòng)分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個(gè)病灶。在對(duì)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(tuán)隊(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對(duì)篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個(gè)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(cè)價(jià)值。在外部測(cè)試隊(duì)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(jī)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(cè)所有6名患者的住院時(shí)間。 

中試階段/n該項(xiàng)目主要針對(duì)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(duì)心臟左心室、腫瘤等CT 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行全自動(dòng)分割，驗(yàn)證了所研制算法在該項(xiàng)目計(jì)算機(jī)輔助腫瘤智能診斷應(yīng)用中的有效性，為項(xiàng)目產(chǎn)業(yè)化實(shí)施奠定了方法基礎(chǔ)。成果的先進(jìn)性或獨(dú)特性：針對(duì)不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計(jì)針對(duì)性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法；國(guó)內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評(píng)估+驗(yàn)證”的科研方法對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)

考慮三維點(diǎn)云缺少顏色信息和光學(xué)影像缺少空間信息的互補(bǔ)特性，三維點(diǎn)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(diǎn)云和二維圖像融合的可視化結(jié)果，能夠增強(qiáng)三維場(chǎng)景真實(shí)感，相較于可見光圖像，融合后的三維點(diǎn)云可以實(shí)現(xiàn)多角度觀測(cè)，能夠更好的表達(dá)的空間特征。 相較于原始和偽彩色點(diǎn)云數(shù)據(jù)，融合后的三維點(diǎn)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(gè)三維場(chǎng)景更加的真實(shí)，也為后續(xù)識(shí)別、定位、重建等過程提供更多細(xì)節(jié)信息；同時(shí)克服了單一傳感器的局限性，充分發(fā)揮兩者的互補(bǔ)優(yōu)勢(shì)，大幅提升了探測(cè)設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時(shí)復(fù)雜場(chǎng)景的下目標(biāo)探測(cè)，具有很強(qiáng)的實(shí)用價(jià)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(diǎn)云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)均應(yīng)用視覺相機(jī)和激光雷達(dá)作為主傳感器進(jìn)行定位和環(huán)境感知，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別的高度自動(dòng)化駕駛。此外，在醫(yī)學(xué)影像、高精度工程測(cè)量、工業(yè)生產(chǎn)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域，三維點(diǎn)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(diǎn)云與光學(xué)影像融合效果