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北京星航機電裝備有限公司始建于1960年4月。隸屬于中國航天科工集團公司，是承擔國防裝備研制與制造企業，國家大型高科技企業。 本公司具有武器裝備生產許可證書，是國家一級保密資格認證單位、國軍標質量體系認證單位、國家職業安健康體系認證和EMS環境管理體系認證單位，是北京市高新技術企業。資產總值近20億元，年銷售收入達20億。 本公司以國防防務產品的研制與生產任務為主業。先后承擔了國家多個重點防務產品的研制生產任務，填補了我國國防裝備領域的多項空白。按照“軍民融合、良性互動、轉型升級、跨越發展”的總體思路，在突出軍品主業的同時，大力推動軍民融合，大力推進企業民用產業的科技創新和結構升級，著力推動特色民用產業，努力構建軍民兩業互動協調發展新格局。本公司已成為一個集航天防務產品、民用產品研發生產于一體的軍民結合型企業。 本公司擁有1500多人的職工隊伍，其中，具有高級技術職稱以上的科研、管理人員150多人；博士、碩士研究生及大學以上學歷500余人；有特級、高級技師近30余人，中高級技術工人占工人總數的50% 以上。公司多人次獲得全國勞動模范稱號，20余人獲得全國技術能手、國防工業技術能手等榮譽稱號。

星皇亞太企業（博羅）化工有限公司是一家集研發、生產、銷售為一體的高端化妝品專業企業，坐落于風景秀麗的南國海濱城市——廣東惠州，所處的工業區交通發達，環境優美，周邊良好的生態環境有利于化妝品的研發和生產。 (主要產 品包括：美容護膚、洗護發、面膜、彩妝、香水等)。本企業作風嚴謹、正直，在原材料的選擇上嚴格要求，堅決杜絕了防腐劑和添加劑等存在安全隱患的成分原料。 10萬級GMP制藥標準的無菌化妝品生產車間、全自動電加熱真空乳化鍋、多條現代化的生產包裝和自動灌裝線等先進硬件設置的配備，連同研發實驗室嚴格按照美國CTFA和歐盟COLIPA標準進行檢測和管理，使得企業在設備清潔、生產操作、現場品管、質量檢測、衛生安全等各個方面均建立起一整套嚴格的標準操作流程及制度。為求產 品達到安全無害、品質優良、效果優異，企業保證每個單品在上市前均會進行一系列檢驗分析，最終帶給消費者舒心的使用過程、靚麗的肌膚和愉快的心情。 星皇亞太企業（博羅）化工有限公司擁有強大的技術實力、先進的硬件設備、盡心的服務團隊、優質的管理系統，秉持信任誠實和富有責任感的經營理念，必定能為消費者和客戶提供最放心的優質產 品。 工廠前臺 我們秉承“為合作伙伴創造價值”的核心價值觀，并以“誠實、寬容、創新、服務”為企業精神，通過自主創新和真誠合作為電子商務及信息服務行業創造價值。   

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“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?！靶颖緦W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?！毖ο蜿柦忉尩馈！安贿^，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?！彼硎荆斢龅綑C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。

2019年12月以來，由SARS-CoV-2病毒感染導致的新型冠狀病毒疾?。–OVID-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。 

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