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項(xiàng)目成果/簡(jiǎn)介:高速細(xì)胞檢測(cè)一直是生物、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域非常有挑戰(zhàn)性的工作，而流式細(xì)胞檢測(cè)以其較大的 檢測(cè)通量成為高速細(xì)胞檢測(cè)的首選方案。本成果超高速流式成像分析儀靈活運(yùn)用了高速光纖通信、微波光子技術(shù)及光信號(hào)處理技術(shù)，結(jié)合高速數(shù)據(jù)處理和生物醫(yī)學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng) 細(xì)胞成像速度的巨大突破。與此同時(shí)，在獲取了海量的細(xì)胞圖像之后，根據(jù)具體應(yīng)用的需求 進(jìn)行快速數(shù)據(jù)壓縮、人工智能圖像分類處理、細(xì)胞特征提取等操作。通過細(xì)胞

成果簡(jiǎn)介：隨著國(guó)內(nèi)外對(duì)公共安全問題的重視，安全監(jiān)控在預(yù)防和制止危險(xiǎn) 行為和事件的發(fā)生上起著越來越重要的作用。然而傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控發(fā)展到今 天，主要采用回溯性模式，即在危險(xiǎn)發(fā)生后進(jìn)行分析和追查，這是因?yàn)閮H靠 人力去分析難以得到及時(shí)有效的處理。而智能化視覺監(jiān)控的應(yīng)用，使監(jiān)控從 回溯性轉(zhuǎn)變成預(yù)防性，利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析理解人的運(yùn)動(dòng)，并提供記錄和報(bào)警，有助于改善公共場(chǎng)所的安全監(jiān)控水平。本技術(shù)的研究致力于從最本質(zhì)的圖像運(yùn)動(dòng)信息出發(fā)，直接獲取高層人體行為信息，避免了中

微電子芯片結(jié)構(gòu)關(guān)鍵尺寸（CD）的測(cè)試，是保證以集成電路為代表的微電子芯片研制、加工等工藝實(shí)現(xiàn)能否滿足設(shè)計(jì)要求的關(guān)鍵測(cè)試/分析技術(shù)。該技術(shù)（OCD）的產(chǎn)業(yè)化在國(guó)內(nèi)還是空白，目前我們的系統(tǒng)研究可PK國(guó)際先進(jìn)水平，并已具備產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)移的能力。 

南京大學(xué)開發(fā)了基于新型納米材料的系列專利技術(shù)。通過利用含納米材料的檢測(cè)分析試劑，檢測(cè)的靈敏度，分析準(zhǔn)確度等指標(biāo)大大提高。應(yīng)用領(lǐng)域包括生物醫(yī)學(xué)檢測(cè)，環(huán)境保護(hù)檢測(cè)，食品安全檢測(cè)，法醫(yī)檢測(cè)等。該系列技術(shù)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)涵蓋納米材料的組成，應(yīng)用方法，規(guī)模化生產(chǎn)等各方面。 開發(fā)本系列技術(shù)的團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)人阮剛教授（現(xiàn)代工學(xué)院）是中組部國(guó)家青年千人專家，在美國(guó)的科技產(chǎn)業(yè)化工作已獲俄亥俄州立大學(xué)創(chuàng)業(yè)計(jì)劃大賽冠軍，俄亥俄州政府科技創(chuàng)業(yè)基金獎(jiǎng)勵(lì)，美國(guó)家自然科學(xué)基金委Innovation Corps pro

課題組基于計(jì)算電磁學(xué)技術(shù)，開發(fā)了具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的電大復(fù)雜目標(biāo)回波特性仿真分析平臺(tái)，可以實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)或靜止目標(biāo)的雷達(dá)回波特性仿真，并具備群體目標(biāo)仿真分析能力，可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜局域網(wǎng)環(huán)境下的信道確定性建模。 主要技術(shù)指標(biāo) 動(dòng)態(tài)雷達(dá)回波在 1 度窗口均值與實(shí)測(cè)誤差 <3dB 靜態(tài)雷達(dá)回波峰值誤差 <2dB，均值誤差 <3dB 相關(guān)成果 電磁信號(hào)傳輸及反射特性分析軟件

一、肺部MRI圖像分析與處理項(xiàng)目背景肺癌是一種常見的惡性腫瘤，在全球范圍內(nèi)發(fā)病率、死亡率極高。磁共振成像（MRI）對(duì)人體沒有輻射，且具有多模態(tài)信息，其在肺癌早期檢測(cè)與診斷中應(yīng)用逐漸受到關(guān)注。研究成果：基于顯著性檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的肺腫塊檢測(cè)、基于多尺度標(biāo)記點(diǎn)約束的圖像配準(zhǔn)、基于深度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)肺腫塊分割二、乳腺X線圖像分析與處理項(xiàng)目背景乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤，基于乳腺X線圖像的乳腺癌檢測(cè)可獲取定量的分析結(jié)果，減少醫(yī)生自身和相互間的差異，提高閱片的一致性，有助于乳腺癌早期檢測(cè)。項(xiàng)目成果：基于Anchor-Free YOLOv3的乳腺腫塊檢測(cè)方法、基于雙邊分析的乳腺腫塊檢測(cè)方法三、腦電信號(hào)分析與處理項(xiàng)目背景癲癇是世界第二大神經(jīng)系統(tǒng)疾病，基于腦電的癲癇診斷、治療與健康管理是科學(xué)界研究的焦點(diǎn)。研究成果：（1）基于人工智能的癇樣腦電在線檢測(cè)/預(yù)測(cè)方法（2）用于癇樣腦電在線檢測(cè)的超低功耗小波變換芯片——癲癇診斷（3）面向癲癇發(fā)作檢測(cè)的可穿戴人工智能芯片——癲癇治療

項(xiàng)目簡(jiǎn)介運(yùn)用有限元方法開展汽車及零部件的結(jié)構(gòu)靜動(dòng)態(tài)特性研究，可進(jìn)行的研究有：（ 1）結(jié)構(gòu)靜態(tài)分析；（ 2）結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)分析，包括模態(tài)分析、頻響分析、譜分析、疲勞分析等；性能指標(biāo)仿真分析的精度能夠滿足工程需要所處階段成熟

本發(fā)明公開了一種直線感應(yīng)電機(jī)穩(wěn)態(tài)特性分析方法，包括如下 步驟：（1）建立直線感應(yīng)電機(jī)的一維磁密分布模型；（2）根據(jù)一維 磁密分布模型，計(jì)算 y 軸磁通密度；（3）利用磁障面特性，由 y 軸磁 通密度得到電場(chǎng)強(qiáng)度；（4）計(jì)算正常磁密行波、入端磁密反射波和出 端磁密反射波的幅值的復(fù)數(shù)形式；（5）計(jì)算正常磁密行波阻抗、入端 磁密反射波阻抗和出端磁密反射波阻抗；（6）計(jì)算直線感應(yīng)電機(jī)單相 電路的總阻抗；（7）對(duì)直線感應(yīng)電機(jī)在不同穩(wěn)定狀態(tài)下的性能參數(shù)進(jìn) 行分析。本方法明顯降低了直線感應(yīng)電機(jī)電磁特性的分析難度和

1.痛點(diǎn)問題 在臨床醫(yī)學(xué)實(shí)踐過程中，會(huì)產(chǎn)生醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、生命組學(xué)等多種類型的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)能夠從不同角度對(duì)患者的病情進(jìn)行刻畫。因此實(shí)現(xiàn)多模態(tài)臨床醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化和智能化分析，有利于推動(dòng)國(guó)家健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，助力“健康中國(guó)”戰(zhàn)略的實(shí)施。 我國(guó)不同地區(qū)醫(yī)療水平差異較大，醫(yī)療資源在空間上分配不均。某些科室如影像科、病理科有較大的醫(yī)師缺口，供需矛盾突出。這種供需不匹配的問題也造成了醫(yī)生工作負(fù)擔(dān)加重，患者等待檢查結(jié)果周期變長(zhǎng)等諸多問題。在當(dāng)前情況下，短期內(nèi)無法通過培養(yǎng)更多的新醫(yī)生來緩解醫(yī)療資源供需緊張的問題。 為緩解上述問題，目前已有企業(yè)推出了基于人工智能的輔助診療產(chǎn)品，但這些產(chǎn)品大都針對(duì)單一模態(tài)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)，無法從整體的視角進(jìn)行輔助診斷和決策，輔助診斷的準(zhǔn)確性仍有較大的提升空間。 基于以上痛點(diǎn)問題和產(chǎn)業(yè)機(jī)遇，我們希望通過技術(shù)創(chuàng)新，研發(fā)出一套有效的多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析系統(tǒng)，應(yīng)用“多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)+人工智能”的技術(shù)模式，緩解當(dāng)前醫(yī)療資源供需緊張的社會(huì)問題。 2.解決方案 本項(xiàng)目旨在研發(fā)對(duì)多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效整合分析的人工智能方法。處理的數(shù)據(jù)類型包括：患者的醫(yī)學(xué)圖像、電子病歷、生命組學(xué)等多種模態(tài)的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，構(gòu)建目標(biāo)檢測(cè)與分割、特征提取、相似圖片檢索等智能化算法；針對(duì)電子病歷數(shù)據(jù)，構(gòu)建分詞、醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別和標(biāo)準(zhǔn)化算法；針對(duì)生命組學(xué)數(shù)據(jù)，研究基因突變致病性預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)算法。上述多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析技術(shù)為基礎(chǔ)，研發(fā)多模態(tài)醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)智能分析的系列軟件產(chǎn)品，為醫(yī)院提供人工智能輔助診斷等應(yīng)用產(chǎn)品。 3.合作需求 尋求與醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備耗材企業(yè)、遠(yuǎn)程病理運(yùn)營(yíng)企業(yè)開展相應(yīng)的合作。

成果概述：   基于人工智能技術(shù)，對(duì)來自全市公交車輛的車載視頻進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)計(jì)算出這些公交車量的實(shí)際承運(yùn)人數(shù)目，提供給上海市公交中心數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。基于現(xiàn)有公交車載一體機(jī)的攝像系統(tǒng)獲取的車內(nèi)運(yùn)行的實(shí)時(shí)視頻信息，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)（4G、5G、LORA）匯集來自當(dāng)前運(yùn)行的公交車輛的當(dāng)前視頻圖片，利用基于GPU云并行計(jì)算分析支撐技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了基于人工智能技術(shù)的大規(guī)模公交車輛乘客數(shù)目狀態(tài)的實(shí)時(shí)分析方法，實(shí)現(xiàn)了支持上萬臺(tái)公交車輛乘客數(shù)目的實(shí)時(shí)評(píng)估的能力，構(gòu)建了超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)接上海交通數(shù)據(jù)中心，提供實(shí)時(shí)的全市公交車輛運(yùn)行乘客狀態(tài)的大規(guī)模采集分析系統(tǒng)。目前已經(jīng)在上海逐步展開應(yīng)用。“公交視頻智能分析系統(tǒng)”已經(jīng)率先在99路成功試點(diǎn)。支持整個(gè)上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個(gè)大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實(shí)時(shí)處理2萬至3萬個(gè)車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)根本無法實(shí)現(xiàn)。陳慶奎教授團(tuán)隊(duì)的“視頻圖像實(shí)時(shí)分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金的支持、10余項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)、2項(xiàng)上海技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。目前，國(guó)內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報(bào)導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況：申請(qǐng)2項(xiàng)發(fā)明專利。 技術(shù)的成熟度:    陳慶奎教授團(tuán)隊(duì)的“視頻圖像實(shí)時(shí)分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金的支持、10余項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)、2項(xiàng)上海技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。目前，國(guó)內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報(bào)導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。 相關(guān)技術(shù)指標(biāo)：   支持整個(gè)上海市約有1萬3千余輛公交車，若想在整個(gè)大城市推廣這一系統(tǒng)，那么至少要實(shí)時(shí)處理2萬至3萬個(gè)車載攝像頭的“海量”信息，利用傳統(tǒng)的視頻分析技術(shù)根本無法實(shí)現(xiàn)。精度達(dá)95%。 技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)： 1、大規(guī)模視頻信息匯集系統(tǒng)； 2、公交車輛視頻圖片預(yù)處理系統(tǒng)； 3、基于人工智能技術(shù)的公交車運(yùn)行乘客數(shù)目計(jì)算模型； 4、基于多攝像源信息的車輛乘客數(shù)目評(píng)估系統(tǒng)； 5、基于物聯(lián)通信的大規(guī)模信息匯集系統(tǒng)； 7、基于GPU集群的大規(guī)模視頻特征計(jì)算技術(shù)； 8、基于GPU集群的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大規(guī)模視頻特征識(shí)別系統(tǒng)； 9、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。 知識(shí)產(chǎn)權(quán)情況： 申請(qǐng)2項(xiàng)發(fā)明專利。 技術(shù)的成熟度:    陳慶奎教授團(tuán)隊(duì)的“視頻圖像實(shí)時(shí)分析技術(shù)”，該技術(shù)曾獲得過2項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金的支持、10余項(xiàng)國(guó)家發(fā)明專利授權(quán)、2項(xiàng)上海技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)。目前，國(guó)內(nèi)包括新華社、文匯、上觀、新浪等各大媒體均報(bào)導(dǎo)此上海十大惠民應(yīng)用。