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以當今主流放療和影像設備為仿真對象，以 3D 場景仿真醫院放療和影像科室的工作實景及流程，將放療和醫學影像專業與信息化技術有機融合，將教學能動性發揮到最大。系統包括學習模式和考核模式，操作者可以通過鼠標的點擊操作，在三維模擬的醫院檢查環境下進行360°漫游，在整體上對相關檢查設備有所認識，每種設備檢查技術涵蓋實訓步驟不少于30步，包含設備開機檢查、開機、準備、登記、患者準備、去除異物、擺位、調整設備位置、設置參數、后處理、打印等全過程仿真操作及各仿真過程中知識點學習及考核，軟件為B/S架構，不限節點。

本發明涉及一種基于遙感影像值多元參量定標模型的自適應成像方法,其步驟包括建立成像系統電子學參數與遙感圖像的定量數學關系；獲取遙感成像系統的位置和姿態參數,并計算成像區域獲取成像區域地物覆蓋類型、地物反射光譜以及成像區域上空大氣和氣溶膠參數,根據輻射傳輸方程計算該成像區域對應的入瞳輻亮度；對每一景遙感影像入瞳輻亮度進行排序得到最大入瞳輻亮度值,并通過成像系統調節成像參數使其不超過成像系統最大輸出圖像值,然后驅動成像設備獲取遙感影像。

一種基于 LiDAR 點云輔助的立體影像密集匹配方法及系統，將投影獲取立體像對重疊范圍內的 LiDAR 點云并濾波處理；將濾波后的點云投影到核線立體像對上，確定后續密集匹配的視差范圍；建立 金字塔，從金字塔頂層開始，采用三角網約束改造代價矩陣，進行 SGM 密集匹配，并進行左右一致性 檢測，得到頂層最終的視差圖；將金字塔當前層的視差圖傳遞到下一層作為初始視差圖，根據當前層的 視差圖相應確定下一層的視差范圍，將下一層作為新的當前層；基于新的當前層，同樣處理得到當前層 最終的視差圖，直到金字塔的底層，輸出原始影像的視差圖，根據視差圖，得到立體像對的同名點，生 成密集匹配的點云。

多模態醫學影像信息處理與分析，具有重大的應用背景，是國家和社會當 前高度重視的研究領域之一。 本項目擬基于機器學習方法，主要研究醫學影像的特征描述、設備無關性 的特征評價與特征選擇、基于內容的多模態醫學影像檢索、醫學影像信息挖掘、 參考庫建設與算法輔助研究平臺的設計與開發等內容。研究目標為： （1）建立統一的特征描述模型，實現跨模態醫學影像的統一特征描述； （2）提出有效解決特征提取層面上醫學影像信息處理與分析算法的設備無 關性問題的通用框架； （3）在醫學影像標注數據有限、數據庫為海量等條件下，實現高效率單模 50 態影像檢索，有效提高多模態、跨模態醫學影像檢索的精度，實現用戶友好的 檢索結果展示； （4）從結構復雜的多模態醫學影像數據中，挖掘有用的知識，構建有效的 輔助診斷模型、實現個人疾病風險預警； （5）完成首期參考庫建設與算法輔助研發平臺的開發，為項目研究內容的 開展提供有效數據和環境支撐。本項目獲得國家自然科學基金重點項目資助，項目執行期 2013.1-2017.12。

常見腫瘤的前期診斷是目前的一個技術難點，也是目前急需解決的一個難題，目前最好的解決方法是分子熒光探測技術，這些技術的核心是小分子熒光探針的合成以及這種分子探針的腫瘤靶向特性，我們已經合成了可以進行部分腫瘤標記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了成功。同時我們也已經成功開發了活體熒光成像系統，可以進行分子熒光探針應用的相關研究。應用于醫療器械：腫瘤的前期診斷，獲發明專利2項，市場前景不可估量。 我們已經合成了可以進行部分腫瘤標記的近紅外分子探針，并在幾種腫瘤的前期診斷中獲得了

本發明公開了一種基于遙感影像的特征函數空間濾值回歸模型并行化方法，本發明針對遙感影像數 據回歸建模過程中變量空間自相關性對模型的影響，提出采用特征函數空間濾值方法，通過將影像進行 分塊，利用搭建的并行計算集群進行分布式計算，最后將分塊計算的結果返回給主節點匯總，通過對比 串行和并行分別得到的回歸模型擬合評價參數 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，驗證基于 遙感影像的特征函數空間濾值并行方法在空間統計回歸建模中能夠消除空間

本發明公開一種補償粒子速度影像儀球面像差的方法，所述方法為：在粒子速度影像儀提取極電極板添加跳變電壓，以在聚焦電場的基礎上添加發散電場，從而補償原有靜電聚焦透鏡球面像差。本發明還提供一種補償粒子速度影像儀球面像差的裝置，所述裝置包括與粒子速度影像儀提取極電極板連接的跳變電壓控制單元，用于在提取極電極板上產生跳變電壓。本發明可補償粒子速度影像儀補償原有靜電聚焦透鏡球面像差，實施本發明無需改變原有裝置結構，實施簡便、成本低、成像分辨率高。

本發明公開了一種利用激光點云輔助的可量測全景影像生成方法，包括：步驟 1，將全景影像進行 虛擬成像獲得多幅框幅式影像；步驟 2，選取初始點對，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步驟 3， 以初始點對中所有激光點到對應框幅式影像上的投影誤差的和最小為條件方程，調整外方位元素初始值， 獲得精確的外方位元素值；步驟 4，構建激光點云的空間索引，在空間索引中選取以曝光中心為球心的 球形鄰域，球形鄰域內激光點云即全景影像的鄰域點云；步驟 5，計算鄰域點云中各激光點的法向量， 獲得鄰域點云的特征；步驟 6，將鄰域點云的深度和特征投影到全景影像。采用本發明生產的可量測全 景影像具有較高精度，可廣泛運用于測量領域及資產調查。 

醫療內窺鏡是目前常用的一種臨床診斷工具，尤其對于消化科的醫生而言，他們通過內窺鏡能直接觀察到人體消化器官內部的病變情況，如潰瘍、腫瘤等，甚至還可以利用內窺鏡進行微創的外科手術，在醫學界應用廣泛。與放射科的閱片相比，消化內鏡是消化道病變篩查和診斷的金標準，也是微創和無創治療的主要手段。 由一款圍棋人工智能程序AlphaGo(阿爾法圍棋)開始，人工智能開始走進大眾的視野。世界范圍內對其的廣泛討論預示著人工智能時代已經到來。隨著深度學習算法不斷發展、日益成熟，人工智能已逐步用于醫療影像分析領域。近年來，關于內窺鏡影像在AI領域的發明成果如潮水般涌現。 在內鏡檢查中，操作醫師將抓取的圖像和視頻保存到內鏡報告系統中，再由診斷醫生根據這些抓取的影像出具診斷報告。由目前公開的內窺鏡影像收集歸納系統中，尚未利用深度學習的方法來進行胃、腸的內窺鏡影像學習，進而構建一個較為全面的內窺鏡影像的樣本庫。目前的方法不利于簡化醫生的操作且不具有數據歸一化處理和轉換能力，無法根據數據適用范圍的不同對數據進行管理和提供智能的數據分析功能。 一種人工智能掃描內窺影像樣本庫管理系統包括以下模塊：圖像輸入模塊，用于收集內窺鏡圖片；按官方標準，將胃部或者腸部內鏡視野分成多個部位，通過人工智能系統對從醫院內窺鏡系統采集的圖像進行預分類，并將影像數據上傳至系統指定文件目錄；登陸模塊，用于在注冊醫生登錄系統進入當前功能菜單后，對圖片進行評圖，確認該圖片類別是否正確；系統主控界面，用于進行人機交互，并對圖像進行顯示；業務功能模塊，包括：圖像分類單元、視頻庫單元、病灶標記單元、我的任務單元、用戶信息單元；系統設置模塊，用于管理用戶與權限。本發明界面美觀友好、信息查詢靈活方便；對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定。 本系統產生的價值在于： 一、界面美觀友好、信息查詢靈活方便； 二、對上傳影像數據智能分類，減少醫生操作，只需最終確定； 三、數據庫管理模塊，具有數據歸一化處理和轉換能力，根據數據適用范圍的不同對數據進行管理，提供智能的數據分析功能； 四、集成第三方標記工具，標記過程簡單清晰，結果數據穩定可靠； 五、用戶權限設置合理，系統安全級別高； 六、防錯退出模式，保證系統安全穩定運行。

一種基于圖割能量優化的影像間最優拼接線尋找方法及系統，進行待拼接影像數據準備，獲得各待 拼接影像之間所有重疊區域及相應重疊度;對待拼接影像進行預處理，綜合考慮顏色、梯度以及紋理信 息確定圖割全局能量函數，圖割全局能量函數包括數據項和平滑項，平滑項能量權重設置，采用圖割能 量優化方法，對總能量進行優化，獲取最優拼接線。本發明所得拼接線盡量避免通過色差過大、紋理復 雜區域以及明顯地物的邊緣，從而最大程度上保證了拼接線的最優化，解決了多影像多度重疊區域拼接 線聯合優化的問題，適用性廣。