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 PACS（Picture Archiving and Communication Systems）是醫學影像計算機存檔與傳輸系統的簡稱，是近年來隨著數字成像技術、計算機技術和網絡技術的進步而迅速發展起來的、旨在全面解決醫學影像的獲取、顯示、存貯、傳送和管理的綜合系統。本設計方案完全遵循DICOM3.0國際標準（Digital Imaging and Communications in Medicine），符合醫院的工作流程習慣，并可根據醫院的實際需求提供整套的PACS解決方案，以滿足醫院實用、具有良好的擴展性和柔軟性。 以讀片診斷中心（PACS Station）為中心可組建PACS系統的各個模塊，如下圖所示。具體的PACS項目可根據醫院的規模和投資的大小構成，組建不同級別的PACS系統。   1、放射與核醫學影像中心 該模塊將醫院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等數字影像設備獲得的標準DICOM影像傳輸到PACS系統，進行存儲、管理，并通過讀片中心顯示和診斷。它遵循DICOM3.0國際標準，可以將所有滿足該標準的數字影像設備輕松地接入PACS系統，具有無限的可擴展性。 2、視頻設備 該模塊將超聲、內窺鏡、病理等視頻設備獲得的非DICOM影像通過DICOM網關轉換成DICOM影像，接入PACS系統。 3、登記與管理 該模塊完成病人及其檢查項目的登記、預約、病歷管理、科室管理和系統維護等功能。包括放射科登記、核醫學登記、超聲登記、內窺鏡登記、病理登記、急診登記等。 4、DICOM照相輸出 該模塊將PACS系統中病人的DICOM影像和診斷結果進行編輯，通過激光相機打印，輸出膠片。還可以將病人的膠片通過高精度掃描儀轉換成DICOM數字影像，輸入到PACS系統中。 5、診斷讀片報告中心 該模塊是PACS系統的核心部分，可以完成調閱病歷和查詢病人檢查狀態、閱讀各種檢查的影像資料、編輯診斷結論和審核等功能。診斷讀片工作站具有強大的影像處理功能，可以對圖像進行多模式調入、鎖定、調節窗位窗寬、放大/縮小、移動、旋轉、圖像測量、標注、動態播放、偽彩、濾波、均衡、反相、拷貝、導出等操作，支持雙屏瀏覽，內含放射影像描述專家系統，幫助醫生快速生成診斷報告。 6、PACS影像存儲中心 該模塊由PACS服務器和RAID磁盤陣列構成，實現PACS影像的海量存儲和自動備份管理。RAID磁盤陣列實現TB級的在線影像存儲，可管理醫院3－5年的影像資料。可外接CD－R、DVD－RW或磁帶機，實現歷史影像資料的離線存儲。所有在線和離線影像均由數據庫統一管理。     7、WEB發布與遠程診斷 該模塊通過WEB服務器實現B/S方式的影像資料的共享，醫生工作臺只需IE網絡瀏覽器而不需要安裝其他軟件，即可瀏覽影像資料和診斷結論，方便臨床和門診醫生。 8、HIS互連 該模塊可根據醫院現有HIS系統結構，實現PACS系統和HIS系統的互連。 本次開發包括上述的1至6模塊，7和8模塊作為本系統未來的可擴充功能。 讀片診斷工作站（PACS Station）是PACS系統中的核心模塊，其他的模塊都是為它服務的。它接受和管理所有數字影像設備送來的DICOM影像，從數據庫中獲取病人的信息，在高精度影像顯示器上顯示檢查的圖片資料，對病灶部位的重要影像進行一系列操作，并幫助醫生做出最后的診斷。系統結構如圖所示。 “管理工作站”負責將病人的基本信息、檢查申請和醫囑輸入PACS數據庫。病人在CT（或者MR、DSA、RF、CR、DR等）做完檢查后，檢查的影像資料通過DICOM網關PACS Station的DICOM服務器。DICOM服務器將資料存入工作站的影像文件庫的同時，通知數據庫影像的位置和修改工作流（Workflow）的狀態。最后，醫生通過讀片診斷工作站（PACS Station）主程序，從數據庫讀取病人信息，從影像文件庫讀取檢查影像并顯示，使用該工作站提供的工具對影像資料進行調入、調窗、放大、縮小、移動、旋轉、測量（長度/角度/面積）、標注等一系列的操作，鍵入診斷結論并輸出。 適合于中小型醫院、縣級醫院、醫學院和大學的附屬醫院等。 主要技術指標：  PACS Station的主要技術指標如下： 1、PACS Station支持的醫學影像的分辨率和灰階值 醫學影像模式 分辨率 灰階值 X射線 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式：有1x1，1x2，2x2，2x3等四種模式（用戶可自定義）。 3、調窗：支持鼠標快速調窗；精細調窗；窗寬調節等。 4、影像大小調節：支持 l  無級縮放：縮放倍數無限可調； l  放大鏡：在鼠標所在處出現一個方框，方框可自由移動，框內圖像被放大一倍； l  圖像滿幅顯示：恢復到圖像被載入時的初始狀態； l  原始大小顯示：被選中的圖像以實際物理大小顯示。 5、圖像移動與翻轉：支持 l  圖像移動：用鼠標按住圖像，直接拖動； l  圖像翻轉：可水平鏡像和垂直鏡像翻轉； l  圖像旋轉：可按順時針或逆時針方向0－360度任意旋轉。 6、圖像測量：支持以下方式 l  點測量：顯示鼠標所在點的CT值（或灰度值）以及坐標； l  長度測量：顯示鼠標給定的兩點間的長度； l  面積測量：可按矩形、橢圓形和任意多邊形顯示和測量面積，并顯示測量區域CT值的最大、最小、均值等統計參數。 7、圖像標注：可用一條標注斜線和矩形方框指向一圖像區域，在方框中可輸入標注文字。 8、圖像動態播放：可按鍵：“播放”、“暫停”、“首幀”、“前一幀”、“后一幀”等連續顯示一個序列的圖像。 9、圖像處理：支持 l  圖像偽彩：對原始黑白灰度的圖像，按一定的映射關系轉成彩色，增強顯示效 果； l  圖像增強：通過對比度的線性展寬，提升高灰階值像素的灰度，抑制低灰階值 像素的灰度，達到增加對比度的效果； l  中指濾波：顯示中指濾波后的圖像； l  直方圖均衡：顯示直方圖均衡后的圖像，增強原圖像中較暗的部分，增強細節； l  反相：顯示負片效果的圖像。 與國內外技術水平及價格比較： 成果鑒定認為，該PACS系統的各項技術指標已經達到了國際同類產品的先進水平。而系統造價只有進口產品的五分之一到十分之一。 市場應用前景： 根據市場權威部門統計，我國縣級以上醫院每年用于PACS系統的投資都在50億人民幣以上，并且平均每年以20％的速度遞增。市場前景非常客觀。

本發明提供一種基于區域變化率的遙感影像接縫線優化方法，包括步驟：計算待優化接縫線涉及的 左、右數字正射影像間重疊區域像素的差值矩陣；分別對待優化接縫線涉及的左、右數字正射影像的重 疊區域進行影像分割，并獲得各分割區域的變化率；根據各分割區域的變化率確定待優化接縫線的優選 區域，并根據確定的待優化接縫線的優選區域優化重疊區域像素的差值矩陣；根據優化后的重疊區域像 素的差值矩陣以及待優化接縫線的起點和終點，對待優化接縫線進行優化。本發明適用于數字正

一種基于路徑追蹤的遙感影像 Bowtie 效應糾正方法，包括進行插值，使經緯度數據與原始影像具 有相同的分辨率；根據衛星的升降軌方向和掃描方向確定第一個糾正像元的搜索起點，設定對糾正影像 進行重采樣的順序，依次采用路徑追蹤的方式定位糾正影像的每個像元在原始影像中的位置，即搜索其 在插值后的經緯度格網中的位置，獲得與糾正影像像元最鄰近的若干個采樣點用于灰度重采樣來去除影 像的重疊現象。本方法計算效率好，充分利用原始影像信息，是一種嚴格的高精度中低

愛普生微壓電打印頭 新一代愛普生UltraChromeD6r-S墨水 更廣泛的介質適用尺寸3.5"-A4 一鍵彈出卷紙單元，實現輕松上紙 17秒首張快速輸出模式*1 輸出速度360張/小時*1（4"x6"inch） 最高分辨率：1440x720dpi 最小墨滴：2.5pl 打印速度：標準模式：10s(4'x6') 噴頭技術：Epson微壓電打印頭 顏色：青色，洋紅色，黃色，淡青色，淡洋紅色，黑色 墨水：愛普生“活的色彩D6r-S”染料墨水

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真實驗儀軟件可用于低成本批量化規范化仿真實驗教學，同時還可以在模型設計，系統問題（偽影）分析和解決，放療模擬定位，提高磁共振掃描效率，人工智能影像診斷領域樣本增廣方面有應用。

同濟大學上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關NCP-GIS團隊研發的新冠肺炎疫情地理信息系統（Tongji NCP-GIS）。 

天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術股份有限公司聯合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優勢是“快”，可在15分鐘內檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。新型試劑盒正在加緊臨床驗證，在獲得相關部門檢驗審批后有望用于疫情的快速檢測和早期診斷，縮短疑似病例的篩查時間，助力新冠病毒疫情的防控。天津大學生命科學學院科研團隊正在加緊進行新型冠狀病毒早期感染抗體檢測、新型生物防治制劑的研發工作，目前進展順利，有望近期取得可用性成果。

該研究通過生物學分析發現武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結構相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，從而感染宿主的上皮細胞。因此， ACE2分子是武漢新型冠狀病毒感染的關鍵分子，通過結合ACE2分子有可能影響武漢新型冠狀病毒感染人體細胞的過程。ACE2是腎素-血管緊張素-醛固酮系統（RAS）的關鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內的多種人體細胞表面表達的重要分子之一。2003年，ACE2被鑒定為SARS冠狀病毒的功能性受體。2020年1月25日， 北京大學基礎醫學院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發的人工智能藥靶篩選系統，重點針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進行了藥物篩選， 發現了多種潛在的ACE2結合劑，有望用于武漢新型冠狀病毒感染的治療，其中包含了氨溴索（CAS號：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤滑祛痰藥，能促使呼吸道表面活性物質的形成，調節漿液性與黏液性物質的分泌，促進代謝，還可改善纖毛運動，增強呼吸道分泌物的消除作用。

新冠肺炎疑似病例基數龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，面臨嚴峻挑戰。由清華大學精密儀器系尤政院士、臨床醫學院董家鴻院士領導研發的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統成功通過應用測試，進入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統可同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數據分析，使用人工智能算法深度學習該疾病的CT影像特征，實現對新型冠狀病毒肺炎影像的智能識別。臨床診斷模塊則依據衛健委發布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》，結合影像與流行病學、癥狀及關鍵檢驗數據等臨床信息，實現智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數，“自適應”判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。董家鴻談到，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。