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產品詳細介紹數字高清網絡視頻解碼器（萬能解碼器）產品介紹MS33高清數字網絡視頻解碼器是煕昂電子憑借在流媒體應用領域豐富的專業技術，推出的基于Linux操作系統開發的高清網絡視頻解碼器。產品集成1路高清解碼，支持二路高清BNC（HD-SDI接口），接口可依據需要改裝成HDMI接口。MS33支持高清1080p高清網絡視頻的解碼輸出；支持ONVIF網絡接口協議、多種碼流的傳輸方式，為遠程網絡攝像頭信號大型電視墻解碼服務提供強有力的支持。產品優勢SD/HD-SDI接口支持，支持AES/EBU 內嵌音頻支持模擬音頻（Line-in）輸入和模擬音頻輸出（Line-out）支持1080p24/25/30、1080i60/50、720p60/50、480i/p、576i/p等多種輸出格式兼容H.264 base line/main profile/high profile；支持H.264分片壓縮的解碼特有優化的緩沖技術和解碼技術，可控制緩沖+解碼的延時低于100毫秒，達到業界領先水平圖像增強與容錯技術，抗誤碼能力強，具有優秀的畫質表現和音質表現支持雙向語音對講，RS-485信令透傳和報警量透傳符合標準的RTP/RTSP媒體傳輸協議，可與市面上大多數編碼器產品、IP Camera 產品、DVR產品及流媒體服務器產品兼容對接基于WEB的操作界面安裝使用簡單、維護方便可擴展的WIFI無線傳輸模塊產品參數視頻輸出：2路BNC（HD-SDI接口），可以把其中一路改為HDMI接口模擬音頻輸入：1*工業接線端子，非平衡連接模擬音頻輸出：1*工業接線端子，非平衡連接報警信號量：1*工業接線端子RS-485：1*工業接線端子網絡：1*RJ-45，以太網連接SDI信號幅度：0.8Vp-pSDI阻抗：75歐SDI耦合類型：AC輸出信號類型：SD-SDI(270Mbps)、HD-SDI(1.485Gbps)支持格式：1080p24/25/30、1080i60/50、720p60/50、480i/p、576i/p視頻壓縮標準：H.264 base line/main profile/high profile；Slice encoding（分片壓縮）技術兼容音頻壓縮標準：AAC-LC；G.711解碼延時：≤100ms支持視頻碼率范圍：512Kbps ~ 40Mbps自適應支持音頻碼率范圍：8Kbps-128Kbps媒體傳輸協議：RTP/RTSP，兼容RTP over TCP傳輸模式信令透傳協議：TCP網絡管理協議：HTTP管理界面：Web遠程管理：支持遠程固件升級：支持運行溫度：0℃ ~ 80℃相對濕度：20 ~90%RH（無凝結）電源：DC 12V, 2A（外置）整機功耗：6W

面向全球腦科學研究的尖端挑戰和我國老齡化帶來對退行疾病臨床的巨大需求，構建基于人工智能、大數據挖掘等技術的腦影像組學模型，編碼與疾病對應的指紋信息，開發Brain Label (SAAS)云，精度比肩國際領先的FSL（牛津大學）和FreeSurfer（哈佛大學）。該平臺已在國內神經科排名前十的三甲醫院（宣武、天壇等）使用，成為宣武國家臨床研究中心的唯一影像大數據技術，為其500余家聯盟醫院（含深圳市）提供智能化分析服務，也

一、項目簡介 磁共振成像以其具有多模態成像、高分辨及無輻射傷害等優點，在臨床醫學影像中具有無可替代的地位。然而較慢的成像速度及易受各種偽影干擾是其主要缺點。另一方面，隨著臨床上對磁共振成像需求的急劇增長，診斷醫生的缺口越來越大，并嚴重影響病人得到及時、準確的診斷。因此，在磁共振成像中引入以深度學習為代表的智能技術，一方面用于加速成像采集速度及提高成像質量，另一方面用于進行智能診斷，解決臨床醫生人力不足、誤診率較高的問題。 二、前期研究基礎 基于我們在磁共振成像方法設計、超分辨率重建及臨床應用等方面的跨學科研究優勢，我們利用深度學習技術對磁共振成像的各個方面進行整合優化設計，并取得許多重要的初步成果，具有良好的前期工作基礎。 三、應用技術成果 我們在深度學習與超快速磁共振成像方面的結合進行了深度研究，并取得許多重要成像。我們研究了基于深度學習的超快速多參數磁共振成像重建，并取得良好的效果，如圖1所示。我們還研究了利用深度學習對磁共振成像進行無參考掃描的扭曲校正，如圖2所示。

本發明公開了一種抗誤碼和丟包的信源編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：把圖像劃分成互不重疊的子塊；對每個子塊進行 JPEG-LS 編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行 RS(m,n)糾錯編碼；對檢糾錯碼流按 c*m 字節分成等長的數據包；在壓縮碼流前加入每幀的壓縮幀頭，而在其壓縮碼流后加入每幀的壓縮幀尾。地面解碼步驟：采用距離最小化準則從碼流中搜索壓縮幀頭，并提取一幀的壓縮碼流；在幀頭中

本發明公開了一種具有抗誤碼機制的幀間無損編碼與智能解碼方法，包括：星上編碼步驟：獲取序列圖像 f；把圖像 fk,k＝1,2,...劃分成互不重疊的子塊；令第 3j+1,j＝0,1,...幀圖像為參考幀圖像，進行分塊 JPEG-LS 編碼；而第 3j+2 和 3j+3 幀圖像參考第 3j+1 幀圖像進行幀間無損編碼；每 K 個子塊后插入一組 EDC 信息形成檢錯碼流；進行RS(m,n)糾錯編碼；在壓縮碼流中加入每幀的壓縮幀頭和幀尾。

“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。

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

? 規格尺寸：600*400mm；材質：亞克力板。? 主要展示器件安裝于兩塊亞克力前后板上；前板為5mm厚透明亞克力板，后板5mm厚白色亞克力板；產品文字說明及圖片，采用不低于絲網印刷技術UV印制的背景圖，彩色圖片須平板打印到背板上，保證不能因受潮褪色；前后板可用6顆50mm的工藝螺釘固定于墻體上；儀器整體具有防塵和安全防護裝置。? ? 原理說明：琴弦振蕩頻率較高，我們人的眼睛看不清琴弦振動的情形，但當轉桶旋轉時，白色條文的閃動可使人們對琴弦的振蕩情形有所了解。?

  超敏感是自然界的一個神奇性質，在諸如機體發育、細胞應激、胰島素響應等復雜生物過程（圖1）中發揮著關鍵作用。該論文揭示了可逆共價修飾（圖2）這一基本生化反應是產生高度可調的超敏感的根源；并將敏感性的調節分解為兩種正交的模式。論文指出，雖然串擾始終存在，這兩種模式可通過一個簡單的方法實現近似解耦，從而使得生命體能夠舉重若輕地實現復雜的調控。

光學相干層析技術(OCT)是一種基于光學相干特性的在體、實時、高分辨率的三維斷層成像技術，以其非侵入性及高分辨率等特點，在視網膜疾病的研究及臨床診斷中日趨體現出巨大的潛力。近年來團隊以OCT成像方式為主，結合自適應光學、光致超聲、自發熒光等多種成像手段，研究具有國際先進水平的眼底多模態成像系統。新型的多模態成像方式可以同時反映視網膜的散射特性及光吸收特性，并同步獲取眼底的結構與功能圖像。該研究可以對由眼底視網膜病變所帶來的眼底組織結構及功能上的變化進行觀測和估計，實現相關疾病的早期準確診斷。