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工業(yè)機(jī)器人智能制造生產(chǎn)線 工業(yè)機(jī)器人智能制造生產(chǎn)線是以小型的柔性制造系統(tǒng)為載體，主要特點(diǎn)是占地空間小、操作安全、師生容易上手； 工業(yè)機(jī)器人智能制造生產(chǎn)線 可作為大專院校、中高職學(xué)生自動(dòng)化專業(yè)、機(jī)電一體化專業(yè)、機(jī)器人專業(yè)、企業(yè)工程師進(jìn)行機(jī)器人、數(shù)控加工、 材料出入倉庫進(jìn)一體化組建工業(yè)4.0智能無人工廠培訓(xùn)，提高階段綜合性學(xué)習(xí)與訓(xùn)練。 采用了模塊化的設(shè)計(jì)，學(xué)生可以發(fā)揮自己的創(chuàng)新思維，對(duì)原有的生產(chǎn)流程進(jìn)行創(chuàng)新改造。在掌握基礎(chǔ)知識(shí)的前提下，進(jìn)一步提高學(xué)生的積極性、動(dòng)手能力和創(chuàng)新思維。 工業(yè)機(jī)器人智能制造生產(chǎn)線，是對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)大型設(shè)備進(jìn)行提煉和濃縮的一款小型智能制造生產(chǎn)線實(shí)訓(xùn)設(shè)備，專門為職業(yè)院校、教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)等而研制的，它適合機(jī)械制造及其自動(dòng)化、機(jī)電一體化、電氣工程及自動(dòng)化、控制工程、測(cè)控技術(shù)、計(jì)算機(jī)控制、自動(dòng)化控制等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)和培訓(xùn)。融合了數(shù)控機(jī)床加工、光、電、氣，包含了PLC、機(jī)器人、傳感器、氣動(dòng)、工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)與控制、計(jì)算機(jī)等諸多技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)柔性制 造技術(shù)的工作過程進(jìn)行研究，監(jiān)控系統(tǒng)、主控PLC和下位PLC通過網(wǎng)絡(luò)通訊技術(shù)構(gòu)成一個(gè)完整的多級(jí)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)，通過訓(xùn)練，使學(xué)生了解智能制造生產(chǎn)線的基本組成和基本原理，讓學(xué)生全面掌握機(jī)電一體化技術(shù)的應(yīng)用開發(fā)和集成技術(shù)，幫助學(xué)生從系統(tǒng)整體角度去認(rèn)識(shí)。為信息學(xué)院自動(dòng)化和電氣工程自動(dòng)化本科及其控制科學(xué)與工程研究生均提供了實(shí)驗(yàn)和科研的平臺(tái)。 工業(yè)機(jī)器人智能制造生產(chǎn)線組成簡(jiǎn)介 1、立體倉庫單元    立體倉庫單元的主要功能是為系統(tǒng)提供加工工件原材料和儲(chǔ)存成品件兩大倉儲(chǔ)功能，采用三層貨架儲(chǔ)存單元貨物，用相應(yīng)的物料搬運(yùn)設(shè)備進(jìn)行貨物入庫和出庫作業(yè)的倉庫。 2、環(huán)型流水線單元    環(huán)型流水線單元主要由鋁合金型材基體、環(huán)行傳輸線、自動(dòng)導(dǎo)向機(jī)構(gòu)、變頻調(diào)速系統(tǒng)、自動(dòng)定位機(jī)構(gòu)等組成。可完成對(duì)工件在不同速度下的輸送，不同工位的自動(dòng)定位，從而大大提高了自動(dòng)環(huán)形傳輸線的工作效率。3、數(shù)控車床加工中心單元    數(shù)控車床加工中心單元采用小型化，占地小，用于整個(gè)工件的軸類部份的加工，采用自動(dòng)門、自動(dòng)裝夾、四工位自動(dòng)刀架、并有工件冷卻加工系統(tǒng)，現(xiàn)實(shí)機(jī)加工件無人化DNC自動(dòng)加工，配置伺服電機(jī)、工業(yè)級(jí)數(shù)控系統(tǒng)，精度高。 4、立式數(shù)控銑床加工單元    立式數(shù)控銑床加工單元采用小型化，占地小，用于整個(gè)工件三軸聯(lián)動(dòng)。可用于雕刻、數(shù)控鉆、數(shù)控銑等加工工藝，采用自動(dòng)門、自動(dòng)裝夾等，現(xiàn)實(shí)機(jī)加工件無人化DNC自動(dòng)加工，工業(yè)級(jí)數(shù)控系統(tǒng)，精度高。 5、六自由度機(jī)器人單元    六自由度工業(yè)機(jī)器人、抓取機(jī)構(gòu)、氣爪等組成，主要完成對(duì)工件的提取及搬運(yùn)到各數(shù)控加工單元、AGV小車搬運(yùn)單元及工件視覺檢測(cè)單元等。包含旋轉(zhuǎn)（S軸），下臂（L軸）、上臂（U軸）、手腕旋轉(zhuǎn)（R軸）、手腕擺動(dòng)（B軸）和手腕回轉(zhuǎn)（T軸）,6個(gè)關(guān)節(jié)合成實(shí)現(xiàn)末端的6自由度動(dòng)作。 6、四軸坐標(biāo)機(jī)器人    四軸坐標(biāo)機(jī)器人主要負(fù)責(zé)立體倉庫的原材料入庫與出庫、成品零件的入庫。夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)控制的、可重復(fù)編程的、多功能的、多自由度的、運(yùn)動(dòng)自由度間成空間直角關(guān)系、多用途的操作機(jī)。他能夠搬運(yùn)物體、操作工具，以完成各種作業(yè)，具有高速性的最大化吞吐量,超長(zhǎng)的工作運(yùn)行時(shí)間,節(jié)省地面空間。 7、視覺檢測(cè)單元單元    檢測(cè)單元的主要功能是對(duì)工件的精度、外觀形狀品質(zhì)是否合格，通過攝像頭獲取工件的圖像，由圖像處理器完成工件合格與否的判斷，將不合格工件剔除，將合格的工件傳送至下一單元，而將不合格的工件推送至廢料槽。 8、RFID系統(tǒng)單元    RFID系統(tǒng)單元是一種非接觸式的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，它通過射頻無線信號(hào)自動(dòng)識(shí)別目標(biāo)對(duì)象，用于對(duì)工件材料的信息記錄，加工路徑記錄、產(chǎn)品追溯化管理，由RFID標(biāo)簽和RFID讀寫器組成，標(biāo)簽安裝在工件放置的工裝板上-記錄該工裝板上放置零件信息，RFID讀寫器安裝在工裝板經(jīng)過的每一個(gè)工位上，當(dāng)工件到達(dá)該工位時(shí)系統(tǒng)可通過讀寫器，識(shí)別到該工件的運(yùn)輸及加工途徑。每個(gè)傳輸工裝板上都安裝有RFID標(biāo)簽，在每個(gè)加工工位物料都需要進(jìn)行識(shí)讀操作，并將信息通過網(wǎng)絡(luò)傳輸給服務(wù)器，實(shí)時(shí)的跟蹤物料位置信息和倉儲(chǔ)位置信息，做到物料、成品、半成品的可追溯性管理。 9、AGV小車搬運(yùn)單元    AGV小車無人搬運(yùn)車由機(jī)器人輸送加工后的零件或從庫房特定庫架抓取零件，AGV智能小車并依據(jù)方位計(jì)劃運(yùn)動(dòng)途徑，運(yùn)行至裝卸站,準(zhǔn)停，主動(dòng)將零件放置到裝卸站緩沖區(qū)，由四軸坐標(biāo)機(jī)器人卸貨至立體倉庫成品區(qū)或原材料區(qū)。實(shí)現(xiàn)線邊設(shè)備和自動(dòng)倉儲(chǔ)的自動(dòng)上下料功能，采用激光通訊傳感器通訊，信號(hào)傳輸快捷方便；行走模組采用PLC控制，AGV的PLC通訊，PLC發(fā)送任務(wù)碼給機(jī)器人，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)位控制；主控通訊，AGV整體與主控PLC通訊。 10、PLC工作站單元    采用工業(yè)自動(dòng)化主流PLC，可隨意擴(kuò)展，配備觸摸屏、具備物聯(lián)網(wǎng)接口，鋁合金型材構(gòu)成，連接牢固。 11、總控臺(tái)     總控平臺(tái)主要由單相電網(wǎng)電壓指示、電源控制部分、控制主機(jī)、狀態(tài)指示燈、10.4英寸工業(yè)彩色觸摸屏S7-315主機(jī)，電腦等組成，主要完成監(jiān)視各分站的工作狀態(tài)并協(xié)調(diào)各站運(yùn)行，完成工業(yè)控制網(wǎng)絡(luò)的集成。它帶有電源總控制系統(tǒng)、視頻監(jiān)控系統(tǒng)，產(chǎn)線處的有數(shù)據(jù)均可從總控制臺(tái)收集獲取，可通過總控調(diào)度分配各個(gè)模塊的工作職能。電源系統(tǒng)實(shí)施強(qiáng)弱電分開管理，待機(jī)休息及檢修時(shí)要求強(qiáng)電關(guān)閉，控制、信號(hào)燈弱點(diǎn)部分完全獨(dú)立運(yùn)行。 12、零部件周轉(zhuǎn)拖盤     用于原材料及成品件的輸送周轉(zhuǎn)用，配合RFID系統(tǒng)及智能倉庫、環(huán)型流水線中應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)送料，取料，輸送周轉(zhuǎn)功能；實(shí)現(xiàn)智能化工作與管理，并對(duì)每個(gè)環(huán)節(jié)的時(shí)間點(diǎn)、責(zé)任人等關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，匯集到統(tǒng)一的信息平臺(tái)，最大限度的提高存儲(chǔ)貨物的能力。

航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣是一種復(fù)雜薄壁零件，其加工變形問題是我國航空發(fā)動(dòng)機(jī)制造的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。機(jī)匣毛坯組織結(jié)構(gòu)的均勻性是影響機(jī)匣加工變形的主要原因之一。鎳基高溫合金具有優(yōu)異的高溫強(qiáng)度，良好的抗氧化和抗熱腐蝕性能，是航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣的主要原料。鎳基高溫合金鑄、鍛件組織結(jié)構(gòu)的無損檢測(cè)與定量評(píng)價(jià)是實(shí)現(xiàn)組織結(jié)構(gòu)均勻性檢測(cè)與評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)，有助于準(zhǔn)確判斷毛坯制造質(zhì)量，表征制造工藝改進(jìn)的有效性，降低機(jī)匣加工變形概率。 超聲檢測(cè)具有穿透能力強(qiáng)，靈敏度和分辨率高、可定位和定量檢測(cè)等優(yōu)點(diǎn)，在航空發(fā)動(dòng)機(jī)大規(guī)格高溫合金構(gòu)件制造質(zhì)量檢測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。超聲檢測(cè)信號(hào)特征值與材料組織結(jié)構(gòu)變化、二次相或沉淀物的形成相關(guān)，具備有效評(píng)價(jià)鎳基高溫合金的組織結(jié)構(gòu)的能力。現(xiàn)有鎳基高溫合金鑄、鍛件組織結(jié)構(gòu)的超聲檢測(cè)以噪聲波高為主要判據(jù)，指標(biāo)簡(jiǎn)單、閾值設(shè)置嚴(yán)格、誤判率高，無法適應(yīng)不斷改進(jìn)的制造工藝。 組織結(jié)構(gòu)超聲定量評(píng)價(jià)技術(shù)的核心是確定微觀組織特征參數(shù)與超聲檢測(cè)特征參數(shù)之間的定量關(guān)系模型，其本質(zhì)是以模型待定系數(shù)為決策變量，以評(píng)價(jià)準(zhǔn)確性為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題。超聲波在鎳基高溫合金中傳播時(shí)，受到晶界、相界、孿晶等復(fù)雜組織結(jié)構(gòu)的綜合作用，若采用聲速、衰減系數(shù)、非線性系數(shù)等單一超聲檢測(cè)參數(shù)對(duì)組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模與評(píng)價(jià)，會(huì)因信息量的缺失而導(dǎo)致評(píng)價(jià)誤差大；若增加檢測(cè)參數(shù)規(guī)模，則會(huì)導(dǎo)致所對(duì)應(yīng)優(yōu)化問題的困難性大幅增加。 本研究以鎳基高溫合金組織結(jié)構(gòu)定量評(píng)價(jià)為主要研究對(duì)象，圍繞如何利用協(xié)同進(jìn)化算法求解定量評(píng)價(jià)的大規(guī)模優(yōu)化問題、以及如何同時(shí)利用多種微觀組織特征參數(shù)對(duì)鎳基高溫合金進(jìn)行綜合表征展開研究。科研成果為航空發(fā)動(dòng)機(jī)機(jī)匣鎳基高溫合金毛坯制造質(zhì)量檢測(cè)、評(píng)價(jià)、性能預(yù)測(cè)提供技術(shù)支持，為制造工藝改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支持，也可進(jìn)一步推廣至其它高溫合金、鈦合金等材料中。

該系統(tǒng)是一個(gè)GPS車載智能終端平臺(tái)，能實(shí)現(xiàn)對(duì)不同層次用戶對(duì)車輛定位、調(diào)度、追蹤、安全運(yùn)輸?shù)裙芾淼男枨蟆榭蛻籼峁┮惶妆阌诠δ苌?jí)、模塊可互換、適應(yīng)不同車輛環(huán)境下的高性價(jià)比的模塊式GPS車載智能終端的解決方案，滿足不同客戶的個(gè)性化需求。該系統(tǒng)具有車輛定位跟蹤功能，車輛監(jiān)視功能，報(bào)警功能，拍照功能，調(diào)度功能，車輛控制功能，對(duì)講監(jiān)聽功能，碰撞檢測(cè)功能，黑匣子記錄功能，業(yè)務(wù)及增值業(yè)務(wù)功能。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，一旦各城市的公交車和出租車項(xiàng)目啟動(dòng)，特別是長(zhǎng)途運(yùn)輸車輛的應(yīng)用實(shí)施，車載導(dǎo)航市場(chǎng)將出現(xiàn)爆發(fā)性增長(zhǎng)的勢(shì)頭其應(yīng)用市場(chǎng)需求迫切，潛力巨大。本系統(tǒng)先后在北京市、浙江省、江蘇省、廣東省等全國各地區(qū)30余家用戶的推廣使用，已經(jīng)銷售了4204臺(tái)，營(yíng)業(yè)額達(dá)到了1217萬元，產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益。本產(chǎn)品的主要客戶有：江西長(zhǎng)運(yùn)股份有限公司、廣東省江門市汽運(yùn)集團(tuán)，蘇州雙牛電子有限公司，揚(yáng)州中興通訊設(shè)備有限公司，金華青年汽車制造有限公司，東美實(shí)業(yè)有限公司撫州公司，東風(fēng)汽車公司撫州銷售技術(shù)服務(wù)站，贛州新世紀(jì)汽運(yùn)有限公司，贛州車圣導(dǎo)航科技有限公司等。2007年該項(xiàng)目榮獲江西省科技進(jìn)步貳等獎(jiǎng)。

該項(xiàng)目主要應(yīng)用于車輛安全輔助駕駛領(lǐng)域，可以在車輛有危險(xiǎn)趨勢(shì)時(shí)及時(shí)向駕駛員提供警告信息，減少或避免可能發(fā)生的交通事故，也可以應(yīng)用于車輛的輔助駕駛和智能自動(dòng)導(dǎo)航領(lǐng)域。該項(xiàng)目利用灰度圖像中道路邊緣處存在的灰度特征、梯度特征作為識(shí)別道路的特征，運(yùn)用群智能算法實(shí)現(xiàn)對(duì)道路邊界的快速識(shí)別，最終得到車輛行駛道路信息。根據(jù)道路識(shí)別結(jié)果，利用前方車輛在圖像中底部邊緣存在灰度特征、方差特征和梯度特征，運(yùn)用魚群算法實(shí)現(xiàn)對(duì)前方多車的快速識(shí)別。項(xiàng)目采用轉(zhuǎn)向動(dòng)力學(xué)連續(xù)模型，車輛前輪轉(zhuǎn)角和道路曲率作為系統(tǒng)輸入，根據(jù)系統(tǒng)的采樣頻率將連續(xù)模型離散化，運(yùn)用Kalman濾波理論設(shè)計(jì)狀態(tài)觀察器，實(shí)時(shí)觀測(cè)前方車輛側(cè)向速度和橫擺角速度，從而獲得車輛運(yùn)動(dòng)軌跡，為安全輔助駕駛系統(tǒng)提供準(zhǔn)確信息。     該項(xiàng)目對(duì)車輛安全輔助駕駛系統(tǒng)提供信息的頻率在5Hz之內(nèi)。在復(fù)雜情況下通過使用本項(xiàng)目研究的系統(tǒng)進(jìn)行車道識(shí)別，其準(zhǔn)確率大于95%。該項(xiàng)技術(shù)于2009年初成功應(yīng)用于新疆冰雪災(zāi)害防護(hù)系統(tǒng)的養(yǎng)護(hù)車輛智能輔助駕駛系統(tǒng)中，該系統(tǒng)由北京中交國通智能交通系統(tǒng)技術(shù)有限公司負(fù)責(zé)建設(shè)，采用該技術(shù)大大提高了復(fù)雜冰雪環(huán)境下道路識(shí)別和前方車輛識(shí)別的可靠性和實(shí)時(shí)性，同時(shí)增強(qiáng)了在不同光照等復(fù)雜環(huán)境下的適應(yīng)性。該技術(shù)應(yīng)用后，有利于避免和減少道路交通事故發(fā)生的可能性，保障車輛行駛安全，取得了良好的社會(huì)效益。

成果描述：本發(fā)明公開了一種智能感溫太陽能汽車換氣降溫系統(tǒng),由太陽能板及其伸縮收納機(jī)構(gòu)構(gòu)成，底盤(12)通過真空吸盤(11)與汽車頂部聯(lián)接，底盤上通過電機(jī)底座(3)連接有電機(jī)(2)，絲杠(5)通過聯(lián)軸器(4)與電機(jī)主軸聯(lián)接；絲杠(5)上設(shè)置有一對(duì)互為反向絲扣的螺母對(duì)(6)。通過中控臺(tái)上的總開關(guān)控制開啟控制盒內(nèi)部的溫控開關(guān)，溫控開關(guān)檢測(cè)車內(nèi)溫度，由含有溫控開關(guān)的邏輯電路控制電機(jī)動(dòng)作，電機(jī)帶動(dòng)絲桿螺母運(yùn)動(dòng)將“M”形的太陽能電池板機(jī)構(gòu)撐開，將太陽能轉(zhuǎn)換成電能，給移動(dòng)空調(diào)和整個(gè)電路供電，通過移動(dòng)空調(diào)實(shí)現(xiàn)降溫?fù)Q氣。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了夏季高溫時(shí)候，車輛停放時(shí)車內(nèi)的降溫?fù)Q氣，操作簡(jiǎn)單，安裝方便，能量轉(zhuǎn)換效率高。市場(chǎng)前景分析：新能源科技領(lǐng)域。與同類成果相比的優(yōu)勢(shì)分析：技術(shù)先進(jìn)，性價(jià)比較高。

新冠肺炎疑似病例基數(shù)龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫(yī)院缺乏經(jīng)驗(yàn)，面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。由清華大學(xué)精密儀器系尤政院士、臨床醫(yī)學(xué)院董家鴻院士領(lǐng)導(dǎo)研發(fā)的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統(tǒng)成功通過應(yīng)用測(cè)試，進(jìn)入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統(tǒng)董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統(tǒng)可同步實(shí)現(xiàn)智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統(tǒng)包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對(duì)新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數(shù)據(jù)分析，使用人工智能算法深度學(xué)習(xí)該疾病的CT影像特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)新型冠狀病毒肺炎影像的智能識(shí)別。臨床診斷模塊則依據(jù)衛(wèi)健委發(fā)布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》，結(jié)合影像與流行病學(xué)、癥狀及關(guān)鍵檢驗(yàn)數(shù)據(jù)等臨床信息，實(shí)現(xiàn)智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數(shù)，“自適應(yīng)”判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴(yán)重程度。董家鴻談到，該系統(tǒng)可在短時(shí)間內(nèi)完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據(jù)指南進(jìn)行臨床與影像相結(jié)合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫(yī)師及影像醫(yī)師的工作負(fù)荷。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)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(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對(duì)臨床的現(xiàn)實(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測(cè)”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細(xì)菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對(duì)這些需求，團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)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(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測(cè)等多個(gè)技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對(duì)較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團(tuán)隊(duì)采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)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(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時(shí)檢測(cè)大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對(duì)應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測(cè)試。