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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(lái)一直致力于影像器材以及聲音技術(shù)的開(kāi)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(ài)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(shù)，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(guò)近10年的發(fā)展，目前長(zhǎng)豐擁有占地萬(wàn)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(guò)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(guò)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(mén)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(yáng)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。

青少年膝關(guān)節(jié)成角畸形是一組較為常見(jiàn)的下肢發(fā)育異常，一般包括冠狀面成角和矢狀面成角，兩者可同時(shí)存在。本技術(shù)采用了鉸鏈的形式使固定螺釘不會(huì)因?yàn)楣堑幕罱Y(jié)構(gòu)有向外的力，增加穩(wěn)定性。可以根據(jù)患者的骨骺線兩側(cè)的畸形的不對(duì)稱進(jìn)行多種組合。本項(xiàng)目還設(shè)計(jì)了和 8 字板配套的成套專用工具。

成果簡(jiǎn)介國(guó)內(nèi)十字軸式萬(wàn)向聯(lián)軸器制造企業(yè)都具有相對(duì)穩(wěn)定的產(chǎn)品種類， 其日常設(shè)計(jì)的主要方式是基于基型產(chǎn)品的修改設(shè)計(jì)。 為了實(shí)現(xiàn)十字軸式萬(wàn)向聯(lián)軸器產(chǎn)品的快速設(shè)計(jì)、 提高其設(shè)計(jì)質(zhì)量和節(jié)省設(shè)計(jì)成本， 我們采用先進(jìn)的軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)， 在產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)的支持下， 開(kāi)發(fā)了一套面向十字軸式萬(wàn)向聯(lián)軸器的智能參數(shù)化 CAD 系統(tǒng)， 可以完成產(chǎn)品關(guān)鍵零部件的參數(shù)化 CAD 圖紙的自動(dòng)繪制功能， 并可對(duì)產(chǎn)品圖檔信息進(jìn)行有效地管理。成熟程度和所需建設(shè)條件本項(xiàng)目已經(jīng)成功應(yīng)用于泰爾重工股份有限公

“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(lái)評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)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(wú)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(lái)越大，因此模型通過(guò)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(yáng)解釋道。“不過(guò)，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說(shuō)，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(guò)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(wèn)題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過(guò)程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無(wú)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(lái)源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過(guò)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(lái)，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(kāi)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(wú)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(guò)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(kāi)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(jiàn)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(guò)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(wú)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(jiàn)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(jué)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(jiàn)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(jí)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(kāi)發(fā)，貼合各級(jí)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(duì)各 類影像圖片的展示和教學(xué)，能更好的讓學(xué)生全面對(duì)各類影像進(jìn)行閱片、報(bào)告書(shū)寫(xiě) 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)明提出了一種復(fù)合十字形縫隙頻率選擇表面,是一種低插入損耗、寬頻帶、具有空間和頻率帶通濾波性能的頻率選擇表面(FSS)結(jié)構(gòu)。本發(fā)明包含單層和雙層頻率選擇表面結(jié)構(gòu)。其中，單層頻率選擇表面分層結(jié)構(gòu)從上到下依次是：覆銅層、基板層、介質(zhì)層，覆銅層為周期性金屬貼片單元由四腿加載縫隙單元和十字縫隙單元組合而成，單元結(jié)構(gòu)為正方形周期結(jié)構(gòu)；雙層頻率選擇表面分層結(jié)構(gòu)從上到下依次是：覆銅層、基板層、介質(zhì)層、基板層、覆銅層，覆銅層貼片單元以及周期結(jié)構(gòu)與單層頻率選擇表面金屬貼片相同。該頻率選擇表面在結(jié)構(gòu)上具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、便于加工和實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。