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“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、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(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”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)，還是測試評估數(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(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)測價(jià)值。在外部測試隊(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：針對不同類型的醫(yī)學(xué)影像感知設(shè)備，設(shè)計(jì)針對性強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法；國內(nèi)同類研究中首次采用“雙盲評估+驗(yàn)證”的科研方法對影像數(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，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)三維場景更加的真實(shí)，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(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，大幅提升了探測設(shè)備的環(huán)境適應(yīng)性，適用于全天時(shí)復(fù)雜場景的下目標(biāo)探測，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

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(jī)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(jìn)行閱片、報(bào)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)。

本發(fā)明公開了一種基于極點(diǎn)對稱模態(tài)分解和非局部均值方法的心電信號濾波算法，該方法包括以下幾個(gè)步驟：首先對心電信號進(jìn)行極點(diǎn)對稱模態(tài)分解，得到一序列本征模態(tài)函數(shù) IMF，然后對各 IMF 進(jìn)行非局部均值濾波，再對各階 IMF 與殘差項(xiàng)進(jìn)行疊加，最后對疊加信號進(jìn)行非局部均值平滑處理，得到心電信號最終降噪結(jié)果。本發(fā)明由于采用了極點(diǎn)對稱模態(tài)分解和非局部均值濾波方法的有機(jī)結(jié)合，有效改善了傳統(tǒng)非局部均值算法在噪聲污染程度較高時(shí)易產(chǎn)生的信號削弱問題，可在有效抑制心電信號噪聲的同時(shí)很好地保護(hù)信號的尖峰等細(xì)節(jié)信息。

一中心是全校教學(xué)數(shù)據(jù)交換中心，教師教學(xué)空間平臺、學(xué)生學(xué)習(xí)空間平臺等覆蓋教與學(xué)全過程，教師端、學(xué)生端、小組屏、教師屏等搭建強(qiáng)交互教學(xué)場景，輕交互教學(xué)平臺覆蓋智慧教室外的教學(xué)場景，實(shí)現(xiàn)全校智慧教學(xué)。

SGA3550 礦用汽車適用于冶金礦山、露天煤礦、水利電力建設(shè)工地等場所運(yùn)輸散裝物料，屬于重型自卸車輛。適合在堅(jiān)實(shí)路面上行使，要求路面承載能力不小于 30t，最小轉(zhuǎn)彎直徑不小于 15m，最大坡度不大于 10%。

SGA3550礦用汽車適用于冶金礦山、露天煤礦、水利電力建設(shè)工地等場所運(yùn)輸散裝物料，屬于重型自卸車輛。適合在堅(jiān)實(shí)路面上行使，要求路面承載能力不小于30t，最小轉(zhuǎn)彎直徑不小于15m，最大坡度不大于10%。主要技術(shù)參數(shù)如下： 驅(qū)動(dòng)型式                 4×2    最大裝載質(zhì)量             32000 kg 最大超載質(zhì)量             35000 kg     整車整備質(zhì)量             20000 kg    最大總質(zhì)量               55000 kg    外形尺寸(長×寬×高)     7850×3890×3570 mm    舉升后最大高度           7160 mm    軸距                     3650 mm    前輪距                   3100 mm    后輪距                   2554 mm    最高車速                  51 km/h    最大制動(dòng)距離              11.4 m(Vo=30km/h) 適用范圍：用于冶金礦山、露天煤礦、水利電力建設(shè)工地等場所運(yùn)送散裝物料。