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大型空分設備全工況模擬及操作仿真系統
大型空分設備是利用氧、氮、氬組分沸點的不同在精餾塔中使氣、液接觸，進行質熱交換，從空氣中分離出氧、氮、氬和稀有氣體等產品。如何降低空分生產電耗、提高空分裝置運行經濟性和操作人員的操作水平一直是鋼鐵和化工行業關注的重要問題之一。所開發大型空分設備全工況模擬及操作仿真系統具有如下特點：提出了一種考慮主導產品地位的空分產品能耗分攤比例計算方法，解決了國內外長期以來由于氧、氮、氬互為副產品而帶來的單個產品能耗無法確定的問題；可進行空分全工況的數值模擬計算和分析；實現了大型空分裝置的操作仿真，為空分設備的變工況運行分析與預測、操作人員培訓、事故與故障的再現分析、掌握設備運行的極限操作參數提供平臺。該系統已在國內眾多大中型企業得到推廣應用。
北京科技大學
2021-04-13
離心空柱管(2毫升)，5微米孔徑
產品詳細介紹商品描述：本離心空柱管每套包含2毫升容量外管、1毫升容量內管和5微米孔徑混纖篩板各一個。外管和內管采用高純度聚丙烯材質(和各種常用的EP管材質相同)，對各種生物分子的吸附極低。其中的篩板厚度約為1.0毫米，采用以玻璃纖維為主要原料的混合纖維制成，孔徑均勻，不宜產生氣泡。整個離心空柱管由于其材質的特殊性，可以耐受酸堿和大部分有機溶劑，對大部分生物分子沒有吸附作用。可以用于固液相的快速分離，去除樣品中的固相雜質，裝填蛋白、核酸或小分子純化柱等。離心空柱管本身可以耐受12,000g的離心力。產品詳情地址：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2719.htm 上海化科實驗器材有限公司主要生產經營：實驗室器材，玻璃儀器，實驗室耗材，生物耗材，化學試劑，微生物試劑，樣品瓶，包裝瓶，實驗室設備，儀器儀表等。廣泛服務于：科研，制藥，生物，生命科學，教育，污水處理，食品與飲料，電子，輕工業，礦業，石油天然氣，石油化學工業，工業品儀器，環保工程等行業。公司網站：http://www.shhk.com.cn訂單郵箱：sales@shhk.com.cn（推薦）咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應：離心空柱管(2毫升) 5微米孔徑。
上海化科實驗器材有限公司
2021-08-23
親和層析柱空柱管30ml
產品詳細介紹親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質。產品地址：http://www.shhk.com.cn/product_detail-2618.htm 本親和層析柱空柱管采用高純度聚丙烯材質(和各種常用的EP管材質相同)，對各種生物分子的吸附極低。其中的篩板采用高純度的超高分子量聚乙烯(UHWMPE)為原料經過特殊工藝加工而成，吸附低、不宜產生氣泡并具有良好的親水性，同時孔徑均勻(約50微米)，可以用于裝填鎳柱(Ni-NTA)、Protein A agarose、Protein G agarose、Protein A+G agarose等等各種常見親和層析介質，適用于含His-tag等不同標簽的蛋白、抗體、生物素或地高辛標記蛋白或核酸等各種適合親和層析的蛋白、核酸等物質的分離純化。篩板的適當孔徑保證了在使用重力法進行親和層析操作時的流速約為1-2毫升每分鐘或1-2滴每秒；也可以在層析柱的下管口接蠕動泵以精確控制流速。通常把親和層析介質裝填在兩個篩板之間。親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質。上海化科實驗器材有限公司主要生產經營：實驗室器材，玻璃儀器，實驗室耗材，生物耗材，化學試劑，微生物試劑，樣品瓶，包裝瓶，實驗室設備，儀器儀表等。廣泛服務于：科研，制藥，生物，生命科學，教育，污水處理，食品與飲料，電子，輕工業，礦業，石油天然氣，石油化學工業，工業品儀器，環保工程等行業。公司網站：http://www.shhk.com.cn訂單郵箱：sales@shhk.com.cn（推薦）咨詢電話：021-67652117，57602161QQ 在線：1152028600。大量供應：親和層析柱空柱管30ml，10套/包，用于裝填鎳柱等常見親和層析介質。
上海化科實驗器材有限公司
2021-08-23
新冠肺炎影像學AI智能輔助診斷研究
“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。
復旦大學
2021-04-10
基于AI 機器學習的影像組學模型研究
2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開始蔓延。報道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時間為10天，而武漢患者在發病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時間是COVID-19臨床預后的重要指標之一。 目前，CT影像學已成為COVID-19肺炎的診斷和監測工具，主要表現為磨玻璃影、實變及混合密度影。然而，現階段的影像學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定量監測COVID-19肺炎病程，團隊假設在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預后轉歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮江、臨夏5家新冠肺炎定點醫院，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RT-PCR證實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檢查無肺炎表現患者），并將10天作為住院時長的二分類閾值。基于有限的樣本量，團隊將4個中心作為訓練隊列，另外一個中心作為驗證隊列。通過自動分割肺葉和半自動分割病灶，31名患者中累計分割出72個病灶。在對病灶圖像預處理后，提取影像組學特征并篩選。為了研究影像組學特征的穩定性，團隊使用了Logistics回歸模型和隨機森林模型對篩選的特征分別進行建模和驗證。?結果發現，6個篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現出良好的預測價值。在外部測試隊列中，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模型可以正確預測所有6名患者的住院時間。
東南大學
2021-04-10
多模態醫學影像智能協診系統TPAID
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
武漢大學
2021-01-12
三維點云與光學影像融合裝備
考慮三維點云缺少顏色信息和光學影像缺少空間信息的互補特性，三維點云與光學影像多光融合裝備可以提升數據的信息量，基于三維點云和二維圖像融合的可視化結果，能夠增強三維場景真實感，相較于可見光圖像，融合后的三維點云可以實現多角度觀測，能夠更好的表達的空間特征。
相較于原始和偽彩色點云數據，融合后的三維點云有了色彩紋理信息，目標的形態和邊緣都更加明顯，整個三維場景更加的真實，也為后續識別、定位、重建等過程提供更多細節信息；同時克服了單一傳感器的局限性，充分發揮兩者的互補優勢，大幅提升了探測設備的環境適應性，適用于全天時復雜場景的下目標探測，具有很強的實用價值。在無人駕駛領域，譬如智能導航、環境感知、高精度地圖的構建等，都依賴于可見光圖像和點云的融合處理。大家所熟知的百度 Apollo、谷歌 Waymo 自動駕駛系統均應用視覺相機和激光雷達作為主傳感器進行定位和環境感知，目前已經實現 L4 級別的高度自動化駕駛。此外，在醫學影像、高精度工程測量、工業生產、虛擬現實等領域，三維點云和可見光圖像融合技術也有著廣泛應用。
圖1.三維點云與光學影像融合效果
北京理工大學
2022-12-12
醫學影像云診斷思維訓練與考核系統
該系統基于各級醫療系統的影像科研臨床應用基礎及各類院校影像教學大 綱而開發，貼合各級診療機構日常診療習慣和院校教學大綱需求，方便教師對各 類影像圖片的展示和教學，能更好的讓學生全面對各類影像進行閱片、報告書寫 練習，以及熟悉臨床應用及診療流程，有利于訓練學生的影像技能操作能力及就業。
山東新華醫療器械股份有限公司
2022-11-08
一種基于全息波導的頭戴式顯示器件
本發明公開了一種基于全息波導的頭戴式顯示器件，該器件包括入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導（５）；入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、貼附于矩形波導（５）的上表面或下表面；入耦合光柵（１）、左視場偏折光柵（２）、右視場偏折光柵（３）、出耦合光柵（４）、矩形波導（５）貼于上表面或下表面由出入瞳光線設計方向決定。本發明利用光瞳重塑方式解決了傳統二維擴瞳方式產生的大視場角情況下的視場分離。
東南大學
2021-04-11
一種使用共面倒 F 天線的激光全息 RFID 標簽
本實用新型公開了一種激光全息RFID標簽，包括RFID標簽（50）和貼在其上的激光全息膜（10），其中，該 RFID 標簽（50）包括共面倒 F 天線（510）、基板（520）和 RFID 芯片（530），所述共面倒 F 天線（510）制作在基板（520）上，所述 RFID 芯片（530）貼裝在該共面倒 F 天線（510）上。本實用新型的激光全息 RFID 標簽能夠適用于超高頻和微波頻段，其中的激光全息膜可采用金屬反射層或非金屬反射層，形狀和尺寸大小不受限制，與 RFID 標簽的復合方法簡單方便。
華中科技大學
2021-01-12