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本發明公開了一種基于超聲 CT 的合成孔徑成像方法及系統， 所述方法包括如下步驟：S1、利用超聲 CT 環陣探頭采集超聲反射接 收的數據，獲取原始回波數據；S2、對所述原始回波數據進行合成孔 徑聚焦，獲取各成像點的值；S3、旋轉超聲 CT 的環陣探頭，重復步 驟 S1-S2，得到多組成像點的值；其中每次旋轉的角度小于相鄰兩個陣 元到環陣探頭圓心之間的夾角；S4、對所有成像點的值進行加權平均， 再依次進行包絡檢測、對數壓縮和灰度映射處理，得到最終的高分辨 率圖像。本發明還提供了實現上述方法的系統。本發

成果創新點 用于癌癥病人的早期篩查以及實時治療效果評價。 相比目前技術具有獨特的優勢： 1.可直接用于血清等復雜體系檢測不需要過分稀釋； 2.普適性較強，適用于不同序列的 microRNA 的檢測； 3.檢測靈敏度高； 4.應用于便攜式以及可穿戴式醫療設備。 技術成熟度 目前處于試驗階段 。 課題組已開發基于血清中 miRNA-21、miRNA-215 以及抑癌基因 let-

用于癌癥病人的早期篩查以及實時治療效果評價。 相比目前技術具有獨特的優勢： 1.可直接用于血清等復雜體系檢測不需要過分稀釋； 2.普適性較強，適用于不同序列的 microRNA 的檢測； 3.檢測靈敏度高； 4.應用于便攜式以及可穿戴式醫療設備 

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。應用范圍: 1、智能網關： 開發基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置服務器。 綜合接入能力： 包括有線傳感器和特定的無線傳感器、與現有系統的對接 有效感知能力： 實現基于圖像的AI視覺感知能力，重點研究基于小目標的圖像分類算法 安全傳輸能力： 提供4G、5G、NB-IOT的上行傳輸模塊化替換 提供安全的加密手段，保證數據安全 現場調試配置能力： 具有現場WiFi調試功能，方便安裝和運維人員現場配置和檢測 軟件和通信標準版本現場升級 2、AI模型管理系統 需要實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。 樣本管理能力 原始樣本管理、樣本實例庫分類和管理、檢測樣本管理等 模型計算和管理 算力管理：對算力的統籌，外部算力的對接等 算法管理：自主開發算法的管理和調動，外部算法的調用和對接 模型管理：包括模型的功能屬性和已經應用的情況的統計分析 設備管理 設備的AI模型配置能力、AI推演過程的監控、AI推演結果的跟蹤采集和分析 3、數據管理和標準化處理 數據有效性管理 監測數據是否按時上傳、上傳數據是否符合要求、是否為非法數據 告警輸出：把告警信息進行分類，并推送給相關的運維系統 數據質量評估 按照標準對現場采集數據進行多維度的質量分析，為后續數據應用提供參考依據 數據標準化 格式標準化：完善采集時間、地點、單位等屬性， 輸出標準化：按照標準協議與工業互聯網平臺數據池進行對接 數據安全 區域性部署：可以應用戶要求部署在其內網 并行部署：可以通過并行部署，網關上聯多個服務器，確保用戶的可靠性需求 數據回滾能力：可以應工業互聯網平臺要求對數據進行一定期限內的回滾，保證數據在一定時間段內不丟失 4、智能運維 開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提供效率、降低人員成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 運維人員管理 對運維人員的信息、定位、工作狀況管理 巡檢任務管理 對部署的硬件和相關工作環境定期巡查的任務制定、下發、執行過程和結果的記錄和管理 臨時故障處理 對系統自動告警和現場突發狀況的應急處理能力，包括人員調配、處理流程提示和建議、相關情況處置參考案例、后續統計追蹤等。網關核心板實物照片

基于大數據和 AI 的應用，可實現復雜場景下的網絡問題識別、多場景優化方案的協同策略方案的動態和自動化執行。可以構建智能網絡規劃及運維平臺，以實現極致性能和極簡運維，使能新業務的自動化覆蓋優化、移動性優化、負載均衡優化、節能優化、故障分析與定位。同樣可以基于無線數據和視頻數據融合的用戶個體及群體行為在多場景應用下，充分發揮5G的優勢，創造巨大的社會效益。

本項目研發了一套完整的現場數據采集服務支撐技術，提供了數據采集集成服務的商業運營新模式。針對工業互聯網建設過程中普遍存在的現場數據采集需求，整合了綜合感知、AI智能處理、網絡安全傳輸、數據質量管理和標準化輸出等多個環節，把經過質量分析和標準化處理后的實時數據，作為產品對接到工業互聯網應用平臺的數據池，供后續數據處理和應用分析。整套技術包括4大模塊：1）智能網關：基于具有AI能力CPU的智能網關，完成對多種傳感信息的有效采集，并安全傳輸給數據前置云服務器；重點研究基于小目標的AI圖像分類算法。2）AI模型管理系統：實現對智能網關中視覺AI感知中的模型計算和管理，該系統可以統一部署也可以部署的用戶指定的內網服務器中。3）數據管理和標準化處理：數據有效性管理、數據質量評估、數據標準化和數據安全機制。4）智能運維：開發一套基于移動APP的智能運維系統，為運維人員提供有效幫助，提高效率、降低成本、保證系統運行質量和數據的有效性。 如圖所示，項目完成了對于現場數據的傳感、傳輸、管理、輸出和設備運維等一系列工程實現。

本發明公開了一種無需 POS 輔助的低空遙感影像快速自動拼接方法，包括步驟:步驟 1，低空遙感 影像測區的全自動恢復;步驟 2，根據精匹配種子點對預處理后的影像進行精匹配獲得精匹配結果;步 驟 3，對精匹配結果進行自由網平差迭代獲得平差結果;步驟 4，根據差結果內插生成影像的數字地面 模型，根據平差結果獲取影像在自由網坐標系下的相對外方位元素，基于數字地面模型和相對外方位元 素對各影像進行正射糾正，同時生成測區的正射影像拼接圖。本發明無需 POS 數據輔助，可實現全自 動、快速生產正射影像拼圖，能滿足遙感影像準實時處理要求，適用于災害應急響應、軍事保障等領域。

 PACS（Picture Archiving and Communication Systems）是醫學影像計算機存檔與傳輸系統的簡稱，是近年來隨著數字成像技術、計算機技術和網絡技術的進步而迅速發展起來的、旨在全面解決醫學影像的獲取、顯示、存貯、傳送和管理的綜合系統。本設計方案完全遵循DICOM3.0國際標準（Digital Imaging and Communications in Medicine），符合醫院的工作流程習慣，并可根據醫院的實際需求提供整套的PACS解決方案，以滿足醫院實用、具有良好的擴展性和柔軟性。 以讀片診斷中心（PACS Station）為中心可組建PACS系統的各個模塊，如下圖所示。具體的PACS項目可根據醫院的規模和投資的大小構成，組建不同級別的PACS系統。   1、放射與核醫學影像中心 該模塊將醫院的CT、MR、DSA、CR、DR、RF等數字影像設備獲得的標準DICOM影像傳輸到PACS系統，進行存儲、管理，并通過讀片中心顯示和診斷。它遵循DICOM3.0國際標準，可以將所有滿足該標準的數字影像設備輕松地接入PACS系統，具有無限的可擴展性。 2、視頻設備 該模塊將超聲、內窺鏡、病理等視頻設備獲得的非DICOM影像通過DICOM網關轉換成DICOM影像，接入PACS系統。 3、登記與管理 該模塊完成病人及其檢查項目的登記、預約、病歷管理、科室管理和系統維護等功能。包括放射科登記、核醫學登記、超聲登記、內窺鏡登記、病理登記、急診登記等。 4、DICOM照相輸出 該模塊將PACS系統中病人的DICOM影像和診斷結果進行編輯，通過激光相機打印，輸出膠片。還可以將病人的膠片通過高精度掃描儀轉換成DICOM數字影像，輸入到PACS系統中。 5、診斷讀片報告中心 該模塊是PACS系統的核心部分，可以完成調閱病歷和查詢病人檢查狀態、閱讀各種檢查的影像資料、編輯診斷結論和審核等功能。診斷讀片工作站具有強大的影像處理功能，可以對圖像進行多模式調入、鎖定、調節窗位窗寬、放大/縮小、移動、旋轉、圖像測量、標注、動態播放、偽彩、濾波、均衡、反相、拷貝、導出等操作，支持雙屏瀏覽，內含放射影像描述專家系統，幫助醫生快速生成診斷報告。 6、PACS影像存儲中心 該模塊由PACS服務器和RAID磁盤陣列構成，實現PACS影像的海量存儲和自動備份管理。RAID磁盤陣列實現TB級的在線影像存儲，可管理醫院3－5年的影像資料。可外接CD－R、DVD－RW或磁帶機，實現歷史影像資料的離線存儲。所有在線和離線影像均由數據庫統一管理。     7、WEB發布與遠程診斷 該模塊通過WEB服務器實現B/S方式的影像資料的共享，醫生工作臺只需IE網絡瀏覽器而不需要安裝其他軟件，即可瀏覽影像資料和診斷結論，方便臨床和門診醫生。 8、HIS互連 該模塊可根據醫院現有HIS系統結構，實現PACS系統和HIS系統的互連。 本次開發包括上述的1至6模塊，7和8模塊作為本系統未來的可擴充功能。 讀片診斷工作站（PACS Station）是PACS系統中的核心模塊，其他的模塊都是為它服務的。它接受和管理所有數字影像設備送來的DICOM影像，從數據庫中獲取病人的信息，在高精度影像顯示器上顯示檢查的圖片資料，對病灶部位的重要影像進行一系列操作，并幫助醫生做出最后的診斷。系統結構如圖所示。 “管理工作站”負責將病人的基本信息、檢查申請和醫囑輸入PACS數據庫。病人在CT（或者MR、DSA、RF、CR、DR等）做完檢查后，檢查的影像資料通過DICOM網關PACS Station的DICOM服務器。DICOM服務器將資料存入工作站的影像文件庫的同時，通知數據庫影像的位置和修改工作流（Workflow）的狀態。最后，醫生通過讀片診斷工作站（PACS Station）主程序，從數據庫讀取病人信息，從影像文件庫讀取檢查影像并顯示，使用該工作站提供的工具對影像資料進行調入、調窗、放大、縮小、移動、旋轉、測量（長度/角度/面積）、標注等一系列的操作，鍵入診斷結論并輸出。 適合于中小型醫院、縣級醫院、醫學院和大學的附屬醫院等。 主要技術指標：  PACS Station的主要技術指標如下： 1、PACS Station支持的醫學影像的分辨率和灰階值 醫學影像模式 分辨率 灰階值 X射線 2048x2048 12 CT 512x512 12-16 DA或DF 512x512 8-12 1024x0124 2048x2048 MRI 256x256 12 NMI 64x64 8-16 128x128 256x256 US 64x64 16-32 128x128 2、影像分割模式：有1x1，1x2，2x2，2x3等四種模式（用戶可自定義）。 3、調窗：支持鼠標快速調窗；精細調窗；窗寬調節等。 4、影像大小調節：支持 l  無級縮放：縮放倍數無限可調； l  放大鏡：在鼠標所在處出現一個方框，方框可自由移動，框內圖像被放大一倍； l  圖像滿幅顯示：恢復到圖像被載入時的初始狀態； l  原始大小顯示：被選中的圖像以實際物理大小顯示。 5、圖像移動與翻轉：支持 l  圖像移動：用鼠標按住圖像，直接拖動； l  圖像翻轉：可水平鏡像和垂直鏡像翻轉； l  圖像旋轉：可按順時針或逆時針方向0－360度任意旋轉。 6、圖像測量：支持以下方式 l  點測量：顯示鼠標所在點的CT值（或灰度值）以及坐標； l  長度測量：顯示鼠標給定的兩點間的長度； l  面積測量：可按矩形、橢圓形和任意多邊形顯示和測量面積，并顯示測量區域CT值的最大、最小、均值等統計參數。 7、圖像標注：可用一條標注斜線和矩形方框指向一圖像區域，在方框中可輸入標注文字。 8、圖像動態播放：可按鍵：“播放”、“暫停”、“首幀”、“前一幀”、“后一幀”等連續顯示一個序列的圖像。 9、圖像處理：支持 l  圖像偽彩：對原始黑白灰度的圖像，按一定的映射關系轉成彩色，增強顯示效 果； l  圖像增強：通過對比度的線性展寬，提升高灰階值像素的灰度，抑制低灰階值 像素的灰度，達到增加對比度的效果； l  中指濾波：顯示中指濾波后的圖像； l  直方圖均衡：顯示直方圖均衡后的圖像，增強原圖像中較暗的部分，增強細節； l  反相：顯示負片效果的圖像。 與國內外技術水平及價格比較： 成果鑒定認為，該PACS系統的各項技術指標已經達到了國際同類產品的先進水平。而系統造價只有進口產品的五分之一到十分之一。 市場應用前景： 根據市場權威部門統計，我國縣級以上醫院每年用于PACS系統的投資都在50億人民幣以上，并且平均每年以20％的速度遞增。市場前景非常客觀。

本發明提供一種基于區域變化率的遙感影像接縫線優化方法，包括步驟：計算待優化接縫線涉及的 左、右數字正射影像間重疊區域像素的差值矩陣；分別對待優化接縫線涉及的左、右數字正射影像的重 疊區域進行影像分割，并獲得各分割區域的變化率；根據各分割區域的變化率確定待優化接縫線的優選 區域，并根據確定的待優化接縫線的優選區域優化重疊區域像素的差值矩陣；根據優化后的重疊區域像 素的差值矩陣以及待優化接縫線的起點和終點，對待優化接縫線進行優化。本發明適用于數字正

一種基于路徑追蹤的遙感影像 Bowtie 效應糾正方法，包括進行插值，使經緯度數據與原始影像具 有相同的分辨率；根據衛星的升降軌方向和掃描方向確定第一個糾正像元的搜索起點，設定對糾正影像 進行重采樣的順序，依次采用路徑追蹤的方式定位糾正影像的每個像元在原始影像中的位置，即搜索其 在插值后的經緯度格網中的位置，獲得與糾正影像像元最鄰近的若干個采樣點用于灰度重采樣來去除影 像的重疊現象。本方法計算效率好，充分利用原始影像信息，是一種嚴格的高精度中低