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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

通過研究注意力機制、多尺度卷機和數據增強方法（隨 機掩蓋、真假數據融合等），解決醫學影像中個體差異大的 病灶或病例難以有效識別的難題，突破微小病灶或細胞等小 目標難以被識別的瓶頸。

技術分析(創新性、先進性、獨占性) 為了充分利用先進的人工智能的新技術，提高醫療影像輔助診斷的水平，使得智能醫療診斷技術提高臨床診斷的質量和效率，使其盡快走入家挺、社區，滿足人們的醫療健康的需要。研究臨床醫學影像的2D病灶精細分割和三維跨模態的影像三維重建技術。首先，通過建立多層感知的神經網路，對醫學影像的特征進行充分學習，得到影像的幾何映射的關系，從而實現對醫學影像的三維重建，克服了現有的三維重建技術中度量關鍵問題，關鍵技術對于醫學影像的精準度量，具有現實意義:其次，在2D病灶分割中，利用半監督學習技術，實現少標簽情況下的分割技術，半監督學習技術可以有效解決醫學影像中標簽難以獲取的問題。技術的研究成果的特點是醫學影像跨模態輔助診斷技術，對于超聲、CT以及核磁共振等影像都有效，并且攻克的神經網絡過于復雜的關鍵問題，所研究技術適用于臨床快速便捷輔助診斷。此外，在醫學度量方面的關鍵技術中，突破了人體腹腔及皮下脂肪的精細分割技術的關鍵技術，可以用于臨床輔助診斷中，在關鍵技術探索中，實現對腔內脂肪特征的精細學習，該技術僅需要少量的影像標準數據，就可以實現皮下脂肪的準確分割，并證明了關鍵技術的有效性。

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。

項目成果/簡介:醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾

智能身心反饋放松椅 一、初始狀態尺寸：沙發尺寸cm：高105 寬94 長103。 二、沙發整體組合材質：電動控制系統，靠背可進行100度-170意調節，腿部可進行90度-170度任意調節。 顏色：米白加果綠。凈重：55KG。開合次數：5萬次開合測試，無故障。 沙發組合材質：                                                                                                                                  1、高規格加粗木方做骨架2、加密字簧+進口牛皮筋+中軟海棉+無紡布+坐架布3、坐墊使用高密度海綿，靠背、扶手內膽填充3A公仔棉4、晨光龍機械架 三、體感系統配置： 控制器一臺：播放控制音量、振動大小調節，上下曲切換，播放模式等。 功率放大器一臺:播放模式：TF卡、藍牙、3.5MM音頻輸入；3.5MM音頻輸出至耳機，接收控制器輸入信號，音頻輸出至喇叭，并提取音頻中的10-150赫茲低頻經放大輸出至換能器。 低音頻體感振動換能器6個：8歐10瓦；沙發內置。 四、RV反饋放松訓練系統V2.0是一款基于心率變異性和新生物反饋技術的“雙心”健康管理系統。它根據對人體心率變異性及其頻域特征的分析來確定人的生理和心理狀態，并通過調節人體自主神經系統內的和諧與平衡，達到增強心理調節能力、提高生理健康水平的目的。 該系統采用紅外光電傳感器獲取心率變異信號，通過USB接口與電腦相連接。用戶可在電腦上看到自主平衡前后其心率變化、輸送比的變化，并可反復訓練，以達到消除緊張、疲勞、焦慮和提升個人表現的目的。該系統結合了生物反饋的新成果和技巧，添加了豐富多彩的訓練項目和放松引導來輔助訓練，用戶可以通過輕松有趣的互動體驗過程來調節自己的身心協調狀態。 五、硬件系統：（四核、8GB內存、128G固態硬盤、21.5寸液晶顯示器） 六、移動臺車：材質abs，尺寸：550mm*500mm*850mm

南開大學計算機學院程明明教授團隊與北京推想科技有限公司的聯合團隊，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發以來，相關技術人員深入湖北疫區合作醫院，將智能診斷技術用于新冠病毒的篩查。武漢同濟醫院過去幾周實際發生的475例疑似肺炎CT數據當中，人工智能(AI)對于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對于同時期140例有癥狀但是確認非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統為一線醫生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟醫院醫生正在使用CT影像AI篩查系統 初步實驗和應用結果表明，利用各級醫院普遍使用的CT影像獲取設備，以及人工智能在線篩查系統，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭分奪秒的戰役中取得先機。該項目目前已完成具有較強實用性的版本，可以為防疫工作提供實質性輔助。研究團隊還在積極探索更高的檢測精度和更細致的量化分析技術。 新冠肺炎AI系統具有三大重要功能：快速篩查及預警提示、數字化精準輔助診斷與病程監控、區域疫情實時監控。該系統已在國內包括疫區在內的40家醫院應用部署，數據累積8.1萬份，為進一步提升系統性能奠定了基礎。

北京航空航天大學生物與醫學工程學院生物光學影像實驗室長期開展熒光分子影像研究，在二維和三維熒光分子影像方面積累了豐富的技術基礎。在自有核心技術的支撐下，充分調研市場需求，自主研發了熒光分子影像儀產品Fluoracle。 熒光分子影像可直接在活體上提供細胞和分子水平上的二維和三維定量和特異性成像，突破了傳統的切片觀察手段的局限，為動植物疾病機理研究、藥物動力學和毒理評估、生物和醫用材料在體評估、疾病預測等領域提供了革命性的全新研究手段。 主要性能指標：三維定量和分析生物發光、熒光三維定量（~1mm高空間分辨率）和自動分析三維輪廓拓撲精度500um反射自發熒光扣除光譜分析算法自動扣除自發熒光干擾透射掃描均一成像自定義拓撲透射均一成像去除自發熒光干擾相機傳感器sCMOS量子效率500-700nm>85%； 400-900nm>30%成像像素2064x2056可檢測最小發光70 photons/s/sr/cm2視野3.9cmx3.9cm ~ 23x23 cm光源氙燈激發熒光濾光片8~16選配熒光濾光片8~16選配成像密室空間40x50x35cm（寬x深x高）成像系統空間120x60x90cm（寬x深x高）

武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS。 一、項目分類 關鍵核心技術突破 二、成果簡介 武漢大學張永軍教授項目組在國際上首次提出攝影測量遙感的科學概念，構建了多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術體系，突破了匹配干擾地物快速智能分割、語義輔助幾何處理與大范圍影像鑲嵌合成、地物信息智能提取等關鍵技術，成功研制出我國首套多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理系統MIPS，相關技術理論《多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理技術及應用》2021年榮獲測繪科技進步特等獎。 技術特色： (1) 首次提出基于人工智能技術的多模態衛星影像語義分割與幾何處理融合新理論。創建了衛星影像跨域穩健語義分割技術，通過自適應增量優化提升深度分割網絡模型的遷移性和普適性，保證多類型地物語義分割的時效性、容錯性、穩定性和區域一致性。 (2) 通過語義分割結果全自動進行多源地理信息控制點粗差剔除，實現超大范圍多模態影像精準幾何處理；提出輻射不變特征變換算法進行多模態影像高可靠性匹配；單臺機器2.5分鐘可完成8000景衛星影像的并行區域網平差，大幅提高了自動化處理精度和效率。 (3) 突破了基于深度學習的多視遙感影像三維地形及大范圍合成影像智能生成技術，采用物方半全局優化提升困難區域的密集匹配精度，并在語義分割結果的輔助下進行大范圍遙感影像無縫鑲嵌合成。 (4) 基于深度學習進行建筑物、道路、農作物等典型地物目標語義信息智能提取；基于多尺度語義分割網絡融合經驗知識實現建筑物矢量邊緣精確提取；結合語義分割和多起點中心線追蹤優化提取道路網拓撲矢量；基于3D卷積和注意力機制實現多類農作物精細分類及其時空特征智能提取。 (5) 構建了全新的多模態衛星遙感影像幾何語義一體化智能處理技術體系，研制出我國首套自主產權的多模態衛星影像一體化攝影測量遙感智能處理軟件系統MIPS，其數據處理效果和效率均有明顯優勢，顯著提升了融合處理的精準度和智能化水平。 先進性 MIPS具備快速語義分割、語義輔助精準幾何處理、三維地形提取與多影像時序合成、地物語義信息智能提取等特色功能。系統采用最新的衛星影像攝影測量處理、多源影像融合、語義信息提取的相關理論與方法，結合先進的計算機技術、CPU/GPU兩級加速并行處理及深度學習技術，處理效果和效率均明顯優于國內外同類軟件。例如單機情況下19小時即可完成1551景2米分辨率衛星影像的全自動處理，包括云區檢測、影像融合、影像匹配、區域網平差、正射影像糾正等全部處理流程。語義分割結果約束的立體衛星影像區域網平差自動化程度和精度均顯著提升，例如在1:1萬基礎測繪產品DEM/DOM的輔助下，高分七號立體衛星影像的全自動處理高程精度從2.6米大幅提升至0.8米以內，鑲嵌接邊精度優于1像素。

技術成熟度：技術突破 本成套設備，以電供暖的各個電暖氣為控制對象，以建筑內不同房間不同區域的取暖溫度為控制參數，自下而上，組成了由單片機現場控制器（控制室單獨使用PLC控制器）、PLC中間層算法控制器、工控機為上位機構成監控界面的DCS控制系統，從而實現分散控制集中管理的控制系統。此系統的目的在于替換傳統水暖系統，利用合理科學的軟件算法，實現節能、環保、減排的效果。設備兼具教學、實驗、科研及實用的功能。 成果技術特點：本套裝置由四個單片機組成現場控制器，一個PLC組成的控制室控制器，與中間層面的S7-300PLC控制系統，以及頂層監控層的工控機裝置，統一安裝到了一個整體的平臺上。此平臺便于實地集中實驗、研究，也有利于集中編程與項目演示。 圖1 設備實物圖 圖2 為智能控制系統電腦操作界面