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石河子大學是國家“211工程”重點建設高校、國家西部重點建設高校和省部共建高校，是“中西部高校基礎能力建設工程”和“中西部高校綜合實力提升工程”(一省一校)入選高校。2017年學校入選國家“雙一流”建設一流學科建設高校，2018年入選 “部省合建”高校，納入教育部直屬高校排序。 學校前身誕生于1949年9月中國人民解放軍解放新疆的進軍途中，1996年4月由農業部部屬的石河子農學院、石河子醫學院、兵團師范專科學校和兵團經濟專科學校合并組建。 學校始終堅持“立足兵團、服務新疆、面向全國、輻射中亞”的辦學定位，堅持“以服務為宗旨，在貢獻中發展”的辦學理念，堅持“以兵團精神育人，為維穩戍邊服務”的辦學特色，成為維穩戍邊、建設邊疆的重要力量。 學校完整準確全面貫徹新時代黨的治疆方略，牢牢扭住社會穩定和長治久安總目標，始終堅持“立足兵團、服務新疆、面向全國、輻射中亞”的辦學定位和“以服務為宗旨，在貢獻中發展”的辦學理念，形成了“以兵團精神育人，為維穩戍邊服務”的辦學特色，成為教育戍邊、科技強邊、文化固邊的重要力量。目前，石河子大學正朝著建設西部一流、國際知名的有特色高水平大學目標邁進。 學校現有經濟學、法學、教育學、文學、歷史學、理學、工學、農學、醫學、管理學、藝術學、交叉學科12大學科門類。 學校有99個本科專業（招生專業90個）（28個國家一流專業建設點、20個省級一流專業建設點）、13個一級學科博士學位授權點（應用經濟學、生物學、化學、機械工程、化學工程與技術、農業工程、食品科學與工程、作物學、園藝學、畜牧學、基礎醫學、藥學、工商管理學）、2個博士專業學位授權點（機械、土木水利）、32個一級學科碩士學位授權點、36個碩士專業學位授權點。8個博士后科研流動站、2個博士后科研工作站。現有國家一流建設學科1個（化學工程與技術）、國家重點學科1個（作物栽培學與耕作學）、部省合建學科群2個（化學工程與技術、農業工程），兵團重點學科15個。臨床醫學、農業科學、化學、植物與動物科學、工程學、材料科學、環境/生態學、藥理學與毒理學8個學科進入ESI全球前1%。 學校緊密圍繞國家戰略和區域重大需求，深入實施創新驅動發展戰略，以深化科研體制機制改革為動力，強化基礎研究和應用研究，促進科技成果轉化，發揮大綜合、強應用的學科優勢，堅持產學研一體化道路，在“荒漠綠洲區高效農業與生態、動物遺傳改良與疾病控制、新疆地方與民族高發病防治、新疆農產品高效貯藏與深加工、新疆特種植物藥資源與開發、化工綠色工藝及新型材料技術、新疆特色農業生產機械化技術與裝備、干旱區節水灌溉理論與技術、新疆生物資源保護與利用、空間信息技術與3S應用、新疆綠洲經濟社會發展、新疆非物質文化遺產、中亞教育與人文交流、新疆少數民族教育發展與教育政策”等具有區位優勢和特色的研究領域取得了突破性進展。 近五年來，學校主動承擔國家、兵團重大科研任務，立項各級各類項目2703項，科研總經費近10.53億元。獲省部級以上獎勵32項，獲授權有效專利1424件，以技術轉讓、技術開發等形式實施知識產權成果轉化40件，技術交易額4900余萬元。獲教育部高等學校科學研究優秀成果獎（人文社會科學）三等獎2項，36項成果獲得自治區哲學社會優秀成果獎，其中一等獎5項、二等獎4項、三等獎8項、優秀獎19項，獲獎數居新疆高校前列。

南開大學計算機學院程明明教授團隊與北京推想科技有限公司的聯合團隊，在CT影像智能診斷方面有緊密的合作基礎，并在前期研究中取得豐富的成果。 自新冠肺炎疫情爆發以來，相關技術人員深入湖北疫區合作醫院，將智能診斷技術用于新冠病毒的篩查。武漢同濟醫院過去幾周實際發生的475例疑似肺炎CT數據當中，人工智能(AI)對于疑似肺炎CT的敏感度為98.32%，對于同時期140例有癥狀但是確認非肺炎患者的CT特異度為82.14%。該系統為一線醫生篩查提供了重要幫助。  武漢同濟醫院醫生正在使用CT影像AI篩查系統 初步實驗和應用結果表明，利用各級醫院普遍使用的CT影像獲取設備，以及人工智能在線篩查系統，有望為新冠病毒防控工作提供智能輔助的雙保險，極大提升篩查效率。在與新冠病毒爭分奪秒的戰役中取得先機。該項目目前已完成具有較強實用性的版本，可以為防疫工作提供實質性輔助。研究團隊還在積極探索更高的檢測精度和更細致的量化分析技術。 新冠肺炎AI系統具有三大重要功能：快速篩查及預警提示、數字化精準輔助診斷與病程監控、區域疫情實時監控。該系統已在國內包括疫區在內的40家醫院應用部署，數據累積8.1萬份，為進一步提升系統性能奠定了基礎。

北京航空航天大學生物與醫學工程學院生物光學影像實驗室長期開展熒光分子影像研究，在二維和三維熒光分子影像方面積累了豐富的技術基礎。在自有核心技術的支撐下，充分調研市場需求，自主研發了熒光分子影像儀產品Fluoracle。 熒光分子影像可直接在活體上提供細胞和分子水平上的二維和三維定量和特異性成像，突破了傳統的切片觀察手段的局限，為動植物疾病機理研究、藥物動力學和毒理評估、生物和醫用材料在體評估、疾病預測等領域提供了革命性的全新研究手段。 主要性能指標：三維定量和分析生物發光、熒光三維定量（~1mm高空間分辨率）和自動分析三維輪廓拓撲精度500um反射自發熒光扣除光譜分析算法自動扣除自發熒光干擾透射掃描均一成像自定義拓撲透射均一成像去除自發熒光干擾相機傳感器sCMOS量子效率500-700nm>85%； 400-900nm>30%成像像素2064x2056可檢測最小發光70 photons/s/sr/cm2視野3.9cmx3.9cm ~ 23x23 cm光源氙燈激發熒光濾光片8~16選配熒光濾光片8~16選配成像密室空間40x50x35cm（寬x深x高）成像系統空間120x60x90cm（寬x深x高）

量程：－80m/s2～80m/s2，分辨率0.4m/s2；可進行自由落體或超重失重實驗。

本項目旨在充分挖掘數字化超聲影像的醫學內涵，運用數據處理和超聲 圖像三維重構技術，深度探索胎兒健康相關指標之間的關聯性，采用定量分 析的科學方法在已有標準上進行優化，實現基于超聲影像的胎兒健康數字化篩 查的目標。 醫學圖像三維重建是通過計算機圖形學、數字圖像處理技術、計算機 可視化以及人機交互等技術，把二維的醫學圖像序列轉換為三維圖像在屏幕 上顯示出來，并根據需要為用戶提供交互處理手段的理論、方法和技術。在 進行醫學圖像三維重建之前，首先需要對醫學影像設備輸出的圖像數據按照 疾病診斷的需要進行必要的分割。圖像分割是將圖像中互不相交的區域分離 開來，被分離開來的每一個區域都必須滿足特定的區域一致性。進行圖像分 割的目的是為了定量定性分析的需要，提取出圖像中感興趣的區域，同時它 也是利用圖像進行三維可視化的基礎。通過分割技術提取出醫學圖像序列中 的感興趣的組織器官或病變體后，就可以通過三維重建技術重建出這些被提 取的組織器官或病變體。重建的圖像除外觀逼真、富有立體感外，還具有任 意角度旋轉、多種剖面顯示、透視內部結構功能，可以將醫療影像數據的真實 感官效果展示給診斷人員。市場及經濟效益分析： 如今國內外的圖像處理技術都比較成熟，對于圖像重構的技術也非常的 成熟，但大都是從二維圖像進行重構。對于將超聲影像結合圖像處理，再進 行三維重構的技術在國內的是領先的，二維醫學圖像已經不能滿足人們對測 量精準度、可預見性的需求了，此時用超聲圖像進行三維重構將面臨巨大的市 場。

納米分子探針是一類能準確回答生物醫學問題的功能性物質, 它介于藥物與傳統醫療器械之間，具有 “看得早、準、全”特征，是可視化探測分子細胞水平異常的利器，對于檢測早期的腫瘤病變、老年退行 性病變（阿茲海默癥）有重要的潛在價值。已有多種模態的腫瘤分子探針問世, 它們可通過分子成像對腫 瘤多種惡性表型特征進行檢測, 為腫瘤精準治療提供依據。本項成果利用對生物組織高穿透能力的近紅外 激光照射源，激發磁光熱三模態納米探針，使其通過分子影像方式提供早期腫瘤病變形態及其分子生物學 信息，并在診斷的同時進行光熱-光動力學聯合協同治療，實現早期腫瘤的安全及時診治。上述多模態納 米探針采用特殊的納米組裝技術制備，在探針的特異性腫瘤靶標掛接、診治效率提升及納米毒性控制三個 關鍵環節都取得了良好的成果，為推動這項探針新技術的臨床前應用打下了堅實的基礎。

該系統采用B/S架構設計，內置8大人體系統700多個影像教學病例和近2萬道影像學專業題庫，實現對影像PBL教學、題庫練習、影像學考試、智能統計分析等主要功能，豐富老師教學手段，激發學生學習興趣。

本發明提供一種加深X光影像背景的方法，包括以下步驟：提供一影像至一打印工作系統，所述影像包括載有特定影像信息的特定影像部分和不包括特定影像信息的背景部分；所述打印工作系統以第一色階曲線生成定義所述X光影像的一第一指令數據；所述打印工作系統以第二色階曲線生成定義所述X光影像的一第二指令數據，所述第二指令數據中過濾所述特定影像部分的信息；將所述第一指令數據和第二指令數據疊加后，驅動一打印機打印所述X光影像。本發明還涉及一種X光影像打印系統和X光影像打印方法，加深X光影像的背景，并降低打印成本。

成果完成年份：2011年9月 成果簡介：本項目是基于windows系統的智能六子棋博弈系統。本項目由學生自主開發并且參加2011年全國大學生計算機博弈錦標賽獲得冠軍（一等獎）。 項目來源：自行開發 技術領域：人工智能領域 應用范圍：人機對弈及智能推演 現狀特點：國內領先 技術創新：pvs搜索+vcf探測勝負 所在階段：研發完成 市場狀況及效益分析：該項目已經是國內六子棋計算機博弈系

它能夠自動化地讀取心臟CT、MRI影像，重建人體心臟各組織的立體結構, 計算任意部位的體積以及心功能參數，將醫生從繁重的人工分析中解放出來，節 省計算時間，提高計算精度，輔助臨床醫生進行快速精確的診斷。本系統可以讀 取存儲在醫學影像數據管理平臺中的DIC0M格式及mha, nii等圖像，自動去除 隱私信息，三維重建，并返回關鍵性的診斷指標和三維打印模型。本系統主要服 務于心臟疾病輔助診斷，醫學教育和心臟知識健康教育，心臟醫療器械研發等。動態心臟影像重構云計算系統的核心價值：醫生參考重構模型進行手術設計、手術模擬、手術會診、術中對照等一系列 操作，突破現有影像工作站對于對超聲、CT斷面、MR斷面均存在視角盲區的局 限。解決了臨床心臟病診療中依靠醫生從二維平面推斷病員三維心臟結構的難 題。2） 醫院無需增加額外設備，無需改變現有治療流程，通過云服務的方式無 縫融合到現有的診療流程。3） 基于300例中國人臨床影像經過深度學習而構建，重構精度達到3mm。4）高性能的并行計算集群和專業的3D醫用打印機，1.5小時獲得計算結果，12 小時實現心臟模型直達。市場及經濟效益分析：本項目市場規模巨大。按照《中國心血管病報告2017 （概要）》最新發布, 心血管病死亡占居民疾病死亡構成40%以上，中國心血管病患病率及死亡率仍處 于上升階段。推算心血管病現患人數2. 9億，其中腦卒中1300萬，冠心病1100 萬，肺原性心臟病500萬，心力衰竭450萬，風濕性心臟病250萬，先天性心臟 病200萬，高血壓2. 7億。在各類心臟病診治中，獲取心臟的精細結構是必不可 少的一個步驟。由于技術難度受限，本領域目前尚無主導型產品。本項目產生的直接效益：按照全國2232個三級醫院的10%來計算，每天10人次, 平均每例利潤20元等保守估計，每年產生持續穩定的直接效益為1600萬元，尚 不計算本系統對于心臟診治療的深度服務。且本系統具有大數據和云計算平臺的 核心優勢，運營成本低，無需醫院添加任何設備。