葡京娱乐场-富盈娱乐场开户_百家乐试玩_sz全讯网网址xb112 (中国)·官方网站

DR、CT、MRI 和 MRS 系列仿真實驗儀軟件可用于低成本批量化規(guī)范化仿真實驗教學(xué)，同時還可以在模型設(shè)計，系統(tǒng)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(lǐng)域樣本增廣方面有應(yīng)用。

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(zhì)適用尺寸3.5"-A4 一鍵彈出卷紙單元，實現(xiàn)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(shù)：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

本發(fā)明公開了一種具有立體視覺顯示的醫(yī)學(xué)影像工作站，所述 醫(yī)學(xué)影像工作站包括計算機主機、3D 顯示屏、輸入設(shè)備和軟件系統(tǒng)； 軟件系統(tǒng)包括一般醫(yī)學(xué)影像工作站所具備的軟件功能模塊，以及立體 視覺顯示模塊、3D 交互模塊、2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動模塊；立 體視覺顯示模塊用于實現(xiàn)含景深信息的立體視覺顯示；3D 交互模塊用 于從輸入設(shè)備接收用戶輸入的含景深信息的操作指令，并在 3D 顯示屏 上實時、同步顯示出操作結(jié)果；2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動模塊用于 實現(xiàn) 2D 顯示屏和 3D 顯示屏聯(lián)動，或 2D 顯示和立體視覺顯示之間切 換。本發(fā)明可以彌補現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)影像工作站在立體視覺顯示、3D 交互、 2D 顯示與立體視覺顯示聯(lián)動方面的不足，從而提高醫(yī)生的觀測效果和 工作效率。

一種基于矢量數(shù)據(jù)的 SAR 影像道路損毀信息提取方法，根據(jù)災(zāi)后的 SAR 影像的范圍，獲取對應(yīng)區(qū) 域的矢量數(shù)據(jù);將矢量數(shù)據(jù)投影到 SAR 影像的坐標系之后，將矢量數(shù)據(jù)配準到 SAR 影像上;提取 SAR 影像的疑似道路損毀區(qū)，包括利用道路檢測算子進行線檢測，將道路寬度信息與道路矢量數(shù)據(jù)進行形狀 水平集分割，融合得到疑似道路損毀區(qū);建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對疑似道路損毀區(qū)進行進一步判斷，提取 出道路損毀信息。本發(fā)明利用矢量數(shù)據(jù)作為先驗信息，輔助 SAR 影像道路變化檢測，檢測率高;提出 的線檢測與形狀水平集相結(jié)合的方法能夠很好的提取斷裂區(qū)，漏檢率低;建立的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有 效的剔除干擾信息，減少道路損毀提取的虛警。

本發(fā)明提出了一種醫(yī)學(xué)影像計算機輔助分析方法，包括以下步驟：通過紅外光源和紅外熱成像儀對醫(yī)學(xué)影像進行一次掃描，對一次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進行圖像分裂操作，得到一次圖像數(shù)據(jù)；通過可見光光源和感光元件對所述醫(yī)學(xué)影像進行二次掃描；對二次掃描圖像的體數(shù)據(jù)進行所述圖像分裂操作，得到二次圖像數(shù)據(jù)；將所述一次圖像數(shù)據(jù)和二次圖像數(shù)據(jù)綁定，與病理數(shù)據(jù)庫中已有的病理樣本相比對，比對過程具體為一次圖像數(shù)據(jù)互相比對，二次圖像數(shù)據(jù)互相比對。

等效負折射率平板透鏡又稱 DCT-plate，該技術(shù)通過光場重構(gòu)原理，將發(fā)散的光線在空中重新匯聚，從而形成不需要介質(zhì)承載的實像。根據(jù)場景需要，可設(shè)置不同的影像呈現(xiàn)角度，結(jié)合體感互動裝置實現(xiàn)人與實像的直接交互。該技術(shù)現(xiàn)處于世界領(lǐng)先地位！ 

本發(fā)明公開了一種遙感影像圓形油罐自動檢測方法，首先，對遙感影像進行 MHC 視覺顯著變換得 到視覺顯著圖，再經(jīng)過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)增強，得到增強視覺顯著圖，利用 hough 變換在增強視覺顯著圖上圓 檢測，得到疑似油罐區(qū)域；然后，對遙感影像進行 turbopixels 過分割，根據(jù)特征合并分割塊，根據(jù)似圓 特征，得到疑似油罐區(qū)域；最后，結(jié)合由 hough 檢測結(jié)果和似圓特征檢測結(jié)果，利用油罐圓心與半徑關(guān) 系和多特征進行 SVM 分類，過濾掉同心圓和非油

本發(fā)明提供一種核安全殼高分辨率影像采集系統(tǒng)，包括移動平臺、采集平臺和控制中心，所述移動 平臺包括框架，用于控制采集平臺豎直位置并擔(dān)負配重的電機總成，用于控制采集平臺距離安全殼殼壁 距離的推拉桿裝置，安裝于框架底部用于控制采集平臺及移動平臺水平位置的軌道輪，控制箱，無線網(wǎng) 橋，以及用于采集平臺上下移動限制控制的軌道繩；所述采集平臺包括框架，固定在框架兩側(cè)用于沿著 安全殼壁采集照片的相機，固定在框架中間位置的集控箱，固定在框架上沿的光控照明燈，以及

一、所屬領(lǐng)域 人工智能，精密自動化，生物分析與檢測，環(huán)境微生物檢測，工業(yè)微生物檢測，細胞組織分析檢測。 二、項目介紹 1. 痛點問題 微生物的識別、計數(shù)和定性分析一直是食品、醫(yī)藥和生物行業(yè)的重要一環(huán)。傳統(tǒng)的人工檢測方式勞動強度比較大，且檢測主觀性強，標準難以統(tǒng)一，計數(shù)和檢測結(jié)果不準確；在對環(huán)境的微生物監(jiān)測中，人工方法只能做到抽樣檢測，無法做到持續(xù)性檢測。 近兩年行業(yè)巨頭們（如GE，安捷倫，賽默飛等）開始推出圖像識別技術(shù)的微生物檢測設(shè)備，其結(jié)果來自直觀影像，分辨率高，操作難度低。但是這些設(shè)備目前采用的光學(xué)顯微鏡倍數(shù)都在800倍以下，只能進行計數(shù)，如果要完成相關(guān)定性分析，需要在800倍以上的放大倍數(shù)獲得單細胞微生物的清晰圖像（如酵母菌，大腸桿菌）。但800倍放大倍數(shù)對應(yīng)的有效視場只有200微米*200微米，對計數(shù)和活性統(tǒng)計分析又不具備足夠的采樣數(shù)量。目前國內(nèi)外設(shè)備均沒有解決好這個問題，對微生物進行定性分析的準確率低，無法滿足市場需求。 2. 解決方案 本項目針對微生物和細胞活體檢測中缺乏有效參照物的技術(shù)難點，根據(jù)顯微掃描設(shè)備的結(jié)構(gòu)，將全景化視域重構(gòu)技術(shù)和微米級電機結(jié)合，解決了鏡頭大幅平移過程中的自動對焦難題和微生物溶液動態(tài)環(huán)境中的影像拼接難題，在保證1000倍放大的基礎(chǔ)上，獲得的有效視場增加到10毫米*10毫米的范圍；再通過自動化圖像采集和拼接，得到完整的微生物圖像；然后結(jié)合傳統(tǒng)的圖像分割以及深度學(xué)習(xí)圖像識別的優(yōu)勢，小樣本高精度動態(tài)完成微生物的類型識別，計數(shù)，活性，死亡率，出芽率等定量定性分析。 3. 競爭優(yōu)勢分析 與國內(nèi)外的主流檢測設(shè)備對比，本項目技術(shù)優(yōu)勢主要體現(xiàn)在： 1）獨創(chuàng)的微生物影像全景化視域重構(gòu)技術(shù)，實現(xiàn)0.5微米的分辨率和20*25毫米的超大視角； 2） 解決微生物影像領(lǐng)域小樣本智能識別和智能檢測的難題； 3） 檢測目標、檢測內(nèi)容、檢測流程和邏輯可通過自然語言定制，提高設(shè)備功能通用性； 4）計數(shù)準確率超過人工計數(shù)，準確率超過國內(nèi)細胞計數(shù)儀器一個數(shù)量級； 5）第一臺按照國家微生物計數(shù)檢測標準開發(fā)研制的微生物計數(shù)儀。 本項目的第一代產(chǎn)品樣機與國內(nèi)外同類產(chǎn)品對比，主要性能優(yōu)勢和技術(shù)優(yōu)勢如下： 在食品行業(yè)，本項目獲得了青島啤酒北京密云分廠的啤酒原液和相關(guān)酵母菌種，針對生產(chǎn)用酵母菌采集了大量實拍圖像數(shù)據(jù)，優(yōu)化后的酵母菌計數(shù)和出芽率算法識別率均在95%以上。 4. 發(fā)展規(guī)劃 按照三步走的方式來設(shè)定發(fā)展規(guī)劃： 1）基于全景化視域重構(gòu)技術(shù)，構(gòu)建第一代檢測儀器，首先進入門檻最低的食品微生物檢測市場，對啤酒和發(fā)酵乳企業(yè)提供酵母菌檢測計數(shù)技術(shù)和設(shè)備； 2） 利用已有技術(shù)積累，進入環(huán)境微生物檢測和高校實驗室市場； 3）最后以食品和環(huán)境檢測市場為根據(jù)地，進入門檻最高的生物醫(yī)藥檢測市場，提供微生物檢測和組織檢測的相關(guān)設(shè)備。 5. 知識產(chǎn)權(quán)情況 已申請3項專利。 三、合作需求 1）尋求500-800萬元天使投資； 2）尋找高校研究所，食品工業(yè)和環(huán)境檢測領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴； 3）尋找生物醫(yī)藥，醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域的客戶、渠道伙伴和產(chǎn)品測試環(huán)境。 四、團隊介紹 科研團隊： 1）周悅芝 博士 清華大學(xué)計算機系研究員，項目負責(zé)人，在邊緣計算和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域有豐富的開發(fā)經(jīng)驗和杰出的研究成果，在面向醫(yī)學(xué)影像的AI圖像分析方面曾發(fā)表多篇論文，申請或獲得多項國家發(fā)明專利。 2）黃權(quán)偉 清華大學(xué)計算機系碩士，負責(zé)圖像分割及細胞識別等相關(guān)算法研發(fā)。 3）梁志偉 清華大學(xué)計算機系碩士，負責(zé)深度學(xué)習(xí)算法加速研究和實現(xiàn)。 五、聯(lián)系方式 E-mail：ott@tsinghua.edu.cn 成果編號：20230055

拉普拉斯域光學(xué)乳腺影像系統(tǒng)（LD－DOT）是一種基于漫反射光成像原理的功能成像手段。有別于基于形態(tài)學(xué)進行診斷的傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)成像手段，它利用不同病變的乳腺組織對光的漫反射程度的不同，通過得到雙乳全局血管微循環(huán)特征參數(shù)的定量分布來診斷組織病理屬性（正常/良性/惡性）以及分布范圍，探測深度可達6厘米以上，掃描過程安全快速，結(jié)果直接客觀，是一種經(jīng)濟高效的診斷乳腺病變的無創(chuàng)方法。