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強(qiáng)智AI一卡通綜合管理平臺(tái)，針對(duì)傳統(tǒng)校園一卡通運(yùn)營(yíng)弊端，以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能、人臉識(shí)別等為核心，搭建“一卡一碼一賬號(hào)”無(wú)感支付的新型一卡通平臺(tái)，對(duì)學(xué)校食堂消費(fèi)、水電繳費(fèi)、門禁管理、圖書(shū)館管理、校車服務(wù)、校內(nèi)醫(yī)療、自助文印等進(jìn)行一體化運(yùn)營(yíng)和管理，完善學(xué)校管控，為廣大師生提供便利的校園生活，實(shí)現(xiàn)更便捷、更開(kāi)放、更安全、更協(xié)同的現(xiàn)代化校園生活。

北京體育大學(xué)主導(dǎo)研發(fā)的全球首款基于AI圖像識(shí)別技術(shù)的三維運(yùn)動(dòng)解析系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別人體關(guān)鍵點(diǎn)，將不同攝像機(jī)拍攝到的同一運(yùn)動(dòng)畫(huà)面進(jìn)行三維合成和運(yùn)動(dòng)技術(shù)分析，獲得運(yùn)動(dòng)生物力學(xué)的詳盡參數(shù)。該系統(tǒng)利用AI 技術(shù)大大降低了人工解析時(shí)間，提高了三維解析效率，有效提高運(yùn)動(dòng)表現(xiàn)。

東北大學(xué)醫(yī)學(xué)影像智能計(jì)算教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)研發(fā)的肺部精準(zhǔn)診療醫(yī)學(xué)影像AI-VR 輔助診療系統(tǒng)適用于肺部醫(yī)療、肺部手術(shù)術(shù)前規(guī)劃、術(shù)中導(dǎo)航、教學(xué)、肺部CT圖像分割等醫(yī)學(xué)臨床領(lǐng)域。傳統(tǒng)的肺部醫(yī)療診斷中，主要是通過(guò)觀察肺部二維切片圖像去發(fā)現(xiàn)病原體，往往只能靠醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷，而具體病灶何在、幾何形狀、大小及周圍生物組織，是無(wú)法通過(guò)二維圖像去觀察，其術(shù)前分析與方案設(shè)計(jì)是借助二維肺部CT影像或計(jì)算機(jī)成像來(lái)觀察判斷，缺乏沉浸感、立體感和交互性。基于虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)并結(jié)合實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)與數(shù)據(jù)儲(chǔ)備優(yōu)勢(shì)，開(kāi)發(fā)了一套基于VR的AI肺部輔助手術(shù)系統(tǒng)，致力于肺部三維重建，為醫(yī)療人員更好地解決了醫(yī)生面對(duì)大型手術(shù)準(zhǔn)備不足的問(wèn)題。

全球近視病發(fā)病率逐年增加,到2050年全球人口近一半的人口將患近視病。角膜塑形鏡是-種非創(chuàng)傷性的近視治療技術(shù)，在全世界得到廣泛應(yīng)用。僅在中國(guó)每年就有超過(guò)100萬(wàn)病人接受角膜塑形鏡治療。在角膜望形鏡配鏡過(guò)程中,由于參數(shù)組合眾多,傳統(tǒng)辦法依賴于醫(yī)生經(jīng)驗(yàn),因此配鏡質(zhì)量難以控制、效率不高、費(fèi)時(shí)耗力。本成果是全球首個(gè)基于人工智能算法的角膜塑形配鏡解決方案,實(shí)現(xiàn)了擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的算法和芯片,比傳統(tǒng)方法提高效率10倍以上，同時(shí)極大保證了配鏡提高質(zhì)量。本成果與“愛(ài)爾眼科集團(tuán)”聯(lián)合開(kāi)發(fā),臨床測(cè)試的配鏡準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。

人工智能邊緣實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為標(biāo)準(zhǔn)的2.5U機(jī)架式設(shè)備，配置20塊FPGA開(kāi)發(fā)板(Cyclone® V SoC系列)，可供20位學(xué)員同時(shí)進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)、調(diào)試、下載及相關(guān)驗(yàn)證，并具備SoC網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA遠(yuǎn)程調(diào)試技術(shù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)為教學(xué)實(shí)驗(yàn)提供配套服務(wù)，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)驗(yàn)室的虛擬仿真技術(shù)。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone® V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

人工智能邊緣實(shí)驗(yàn)平臺(tái)為標(biāo)準(zhǔn)的2.5U機(jī)架式設(shè)備，配置20塊FPGA開(kāi)發(fā)板(Cyclone V SoC系列)，可供20位學(xué)員同時(shí)進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)、調(diào)試、下載及相關(guān)驗(yàn)證，并具備SoC網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和FPGA遠(yuǎn)程調(diào)試技術(shù)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)為教學(xué)實(shí)驗(yàn)提供配套服務(wù)，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)驗(yàn)室的虛擬仿真技術(shù)。AI Edge Platform is a standard 2.5U rack server,which is equipped with 20 FPGA Development Boards  (Cyclone V SoC  FPGA Series). It can be used by 20 students to design,debug,download and verify FPGA at the same time. It also has SoC network technology and FPGA remote debugging technology,and provides support for teaching experiments through the network;realizes the virtual simulation technology of online laboratory.

視頻剪輯是一項(xiàng)簡(jiǎn)單卻繁瑣的工作，需要投入大量的人力。而且人力完成的視頻剪輯，剪輯結(jié)果有著很強(qiáng)的主觀色彩。通過(guò)采集大量各類體育賽事數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的自主學(xué)習(xí)能力，采用Centernet作為多目標(biāo)檢測(cè)能力的實(shí)現(xiàn)框架，同時(shí)利用Transformer重構(gòu)目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行連鎖，二次捕捉目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確性。CenterNet和Transformer的融合，實(shí)現(xiàn)了端到端的目標(biāo)檢測(cè)，在準(zhǔn)確性提升的基礎(chǔ)上滿足實(shí)時(shí)處理視頻的要求。綜合應(yīng)用多目標(biāo)檢測(cè)跟蹤以及多模式識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)短視頻的智能化剪輯，極大程度減少了人工工作量，同時(shí)也增加了短視頻剪輯的客觀性，在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

“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(lái)評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)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(wú)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(lái)越大，因此模型通過(guò)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(yáng)解釋道。“不過(guò)，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說(shuō)，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(guò)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(wèn)題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過(guò)程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無(wú)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(lái)源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過(guò)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。

2019年12月以來(lái)，由SARS-CoV-2病毒感染導(dǎo)致的新型冠狀病毒疾病（COVID-19）在全球開(kāi)始蔓延。報(bào)道顯示，SARS-CoV-2感染患者的中位住院時(shí)間為10天，而武漢患者在發(fā)病10天后癥狀有可能加重。因此，住院時(shí)間是COVID-19臨床預(yù)后的重要指標(biāo)之一。 目前，CT影像學(xué)已成為COVID-19肺炎的診斷和監(jiān)測(cè)工具，主要表現(xiàn)為磨玻璃影、實(shí)變及混合密度影。然而，現(xiàn)階段的影像學(xué)研究主要集中于對(duì)病灶的定性和半定量描述，缺乏對(duì)病灶的全定量分析。因此，基于前期提出的CT定量監(jiān)測(cè)COVID-19肺炎病程，團(tuán)隊(duì)假設(shè)在CT病灶背后的高通量影像特征“隱藏”了患者預(yù)后轉(zhuǎn)歸的“秘密”。 本研究納入了蘭州、安康、麗水、鎮(zhèn)江、臨夏5家新冠肺炎定點(diǎn)醫(yī)院，自2020年1月23日到2月8日期間住院患者的臨床資料和首次CT資料，所有患者經(jīng)RT-PCR證實(shí)SARS-CoV-2病毒感染。至2月20日，研究共納入31例治愈出院的患者（排除14例未出院患者和7例首次CT檢查無(wú)肺炎表現(xiàn)患者），并將10天作為住院時(shí)長(zhǎng)的二分類閾值。基于有限的樣本量，團(tuán)隊(duì)將4個(gè)中心作為訓(xùn)練隊(duì)列，另外一個(gè)中心作為驗(yàn)證隊(duì)列。通過(guò)自動(dòng)分割肺葉和半自動(dòng)分割病灶，31名患者中累計(jì)分割出72個(gè)病灶。在對(duì)病灶圖像預(yù)處理后，提取影像組學(xué)特征并篩選。為了研究影像組學(xué)特征的穩(wěn)定性，團(tuán)隊(duì)使用了Logistics回歸模型和隨機(jī)森林模型對(duì)篩選的特征分別進(jìn)行建模和驗(yàn)證。?結(jié)果發(fā)現(xiàn)，6個(gè)篩選出的二階特征在兩種不同分類器中均表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)價(jià)值。在外部測(cè)試隊(duì)列中，Logistics回歸模型的AUC為0·97(95%CI 0·83-1·0), 敏感性 1·0, 特異性0·89；隨機(jī)森林模型的AUC為0·92 (95%CI 0·67-1·0),敏感性 0·75, 特異性1·0。隨后，研究又納入了2月20日-28日新出院的6名患者，利用已建立的影像組學(xué)模型可以正確預(yù)測(cè)所有6名患者的住院時(shí)間。 

中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布“電子信息領(lǐng)域優(yōu)秀科技論文（2020）遴選活動(dòng)”入選論文。東南大學(xué)尤肖虎、張川、談曉思、金石、鄔賀銓聯(lián)合署名的論文《AI for 5G: research