一种基于 LiDAR 点云辅助的立体影像密集匹配方法及系统，将投影获取立体像对重叠范围内的 LiDAR 点云并滤波处理；将滤波后的点云投影到核线立体像对上，确定后续密集匹配的视差范围；建立 金字塔，从金字塔顶层开始，采用三角网约束改造代价矩阵，进行 SGM 密集匹配，并进行左右一致性 检测，得到顶层最终的视差图；将金字塔当前层的视差图传递到下一层作为初始视差图，根据当前层的 视差图相应确定下一层的视差范围，将下一层作为新的当前层；基于新的当前层，同样处理得到当前层 最终的视差图，直到金字塔的底层，输出原始影像的视差图，根据视差图，得到立体像对的同名点，生 成密集匹配的点云。

多模态医学影像信息处理与分析，具有重大的应用背景，是国家和社会当 前高度重视的研究领域之一。 本项目拟基于机器学习方法，主要研究医学影像的特征描述、设备无关性 的特征评价与特征选择、基于内容的多模态医学影像检索、医学影像信息挖掘、 参考库建设与算法辅助研究平台的设计与开发等内容。研究目标为： （1）建立统一的特征描述模型，实现跨模态医学影像的统一特征描述； （2）提出有效解决特征提取层面上医学影像信息处理与分析算法的设备无 关性问题的通用框架； （3）在医学影像标注数据有限、数据库为海量等条件下，实现高效率单模 50 态影像检索，有效提高多模态、跨模态医学影像检索的精度，实现用户友好的 检索结果展示； （4）从结构复杂的多模态医学影像数据中，挖掘有用的知识，构建有效的 辅助诊断模型、实现个人疾病风险预警； （5）完成首期参考库建设与算法辅助研发平台的开发，为项目研究内容的 开展提供有效数据和环境支撑。本项目获得国家自然科学基金重点项目资助，项目执行期 2013.1-2017.12。

常见肿瘤的前期诊断是目前的一个技术难点，也是目前急需解决的一个难题，目前最好的解决方法是分子荧光探测技术，这些技术的核心是小分子荧光探针的合成以及这种分子探针的肿瘤靶向特性，我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了成功。同时我们也已经成功开发了活体荧光成像系统，可以进行分子荧光探针应用的相关研究。应用于医疗器械：肿瘤的前期诊断，获发明专利2项，市场前景不可估量。 我们已经合成了可以进行部分肿瘤标记的近红外分子探针，并在几种肿瘤的前期诊断中获得了

本发明公开了一种基于投影数字高程模型的正射影像镶嵌线自动提取方法，包括步骤：步骤 1，获 取单片正射影像的投影数字高程模型；步骤 2，确定待镶嵌正射影像对；步骤 3，将待镶嵌正射影像对 的投影数字高程模型按地理坐标叠加获得叠加图像，将叠加图像二值化得到二值叠加图像；步骤 4，采 用图像形态学方法提取二值叠加图像的骨架线获得骨架线网络，采用 Dijkstra 算法在骨架线网络中搜寻 最短路径，即待镶嵌影像对的镶嵌线。本发明方法能自动获取高质量的正

本发明公开了一种基于遥感影像的特征函数空间滤值回归模型并行化方法，本发明针对遥感影像数 据回归建模过程中变量空间自相关性对模型的影响，提出采用特征函数空间滤值方法，通过将影像进行 分块，利用搭建的并行计算集群进行分布式计算，最后将分块计算的结果返回给主节点汇总，通过对比 串行和并行分别得到的回归模型拟合评价参数 MSE、RMSE、R2、Adj.R2 以及并行加速比 S，验证基于 遥感影像的特征函数空间滤值并行方法在空间统计回归建模中能够消除空间

本发明公开一种补偿粒子速度影像仪球面像差的方法，所述方法为：在粒子速度影像仪提取极电极板添加跳变电压，以在聚焦电场的基础上添加发散电场，从而补偿原有静电聚焦透镜球面像差。本发明还提供一种补偿粒子速度影像仪球面像差的装置，所述装置包括与粒子速度影像仪提取极电极板连接的跳变电压控制单元，用于在提取极电极板上产生跳变电压。本发明可补偿粒子速度影像仪补偿原有静电聚焦透镜球面像差，实施本发明无需改变原有装置结构，实施简便、成本低、成像分辨率高。

本发明公开了一种利用激光点云辅助的可量测全景影像生成方法，包括：步骤 1，将全景影像进行 虚拟成像获得多幅框幅式影像；步骤 2，选取初始点对，并初始化各框幅式影像的外方位元素；步骤 3， 以初始点对中所有激光点到对应框幅式影像上的投影误差的和最小为条件方程，调整外方位元素初始值， 获得精确的外方位元素值；步骤 4，构建激光点云的空间索引，在空间索引中选取以曝光中心为球心的 球形邻域，球形邻域内激光点云即全景影像的邻域点云；步骤 5，计算邻域点云中各激光点的法向量， 获得邻域点云的特征；步骤 6，将邻域点云的深度和特征投影到全景影像。采用本发明生产的可量测全 景影像具有较高精度，可广泛运用于测量领域及资产调查。 

一种真正射影像绝对遮挡区域修补方法及系统，包括加载真正射影像及相应的坐标系统参数，分别 加载真正射影像相应的 DEM 三角网格数据和 DBM 三角网格数据，将真正射影像中被 DEM 三角网格所 覆盖的区域内像素点标定为地面点，将真正射影像中被 DBM 三角网格所覆盖的区域内像素点标定为建 筑点；根据邻域范围内相同属性进行像素点修补。本发明能够有效修补真正射影像中绝对遮蔽区域，各 像素属性明确，能够采用相同属性的像素进行修补，因此保证了最大程度的保真，基本不存在地面像素 补到屋顶面上或屋顶面像素补到地面上的情况

2020年2月4日上海复旦大学公共卫生学院张永振团队在《自然》杂志发表了与中国呼吸道疾病爆发相关的病毒的基因组序列，该病毒基因组从就职于出现首批患者的海鲜市场的一名病人身上获得。基因组分析显示，该病毒与此前在中国蝙蝠体内找到的一组SARS样冠状病毒密切相关。 张永振及同事研究了一名41岁的男性海鲜市场工人，其于2019年12月26日在武汉一家医院住院，表现出呼吸系统疾病症状，包括发烧、胸闷和咳嗽。联合使用抗生素、抗病毒药和糖皮质激素进行治疗，但患者表现出呼吸衰竭，治疗三天后病情无改善。团队对从患者收集的支气管肺泡灌洗液（肺分泌物）进行了基因组测序。他们鉴定出了一种新型病毒，并发现该病毒基因组与蝙蝠体内发现的SARS样冠状病毒有89.1%的核苷酸相似性。尽管从单个患者的分析中不可能得出该冠状病毒是当前疫情爆发原因的结论，不过团队的这些发现已被针对其他患者的独立调查研究证实。 

截止到2020年3月3日11时23分，我国累计已有新冠肺炎病例80302例，死亡2947人。我国的疫情防控已渐渐向好，但其它多个国家的疫情则呈快速上升和爆发趋势，引起了强烈关注，世界卫生组织总干事谭德赛28日在日内瓦宣布将新冠肺炎疫情全球风险级别由此前的高上调至非常高。基于流行病学数据，多名国内外专家预计新冠肺炎可能会长期流行。为了实现最终的有效防控，新冠肺炎的基础研究必须要迅速得到加强，其中尤为重要的两个方面是：1.对新冠肺炎康复人员血清中病毒特异性抗体的系统性分析；2.对病原-宿主相互作用的全局性研究。通过这些研究将可提供全面的免疫响应数据及提示病毒蛋白质的功能，为疫苗研发、中和抗体制备以及药物靶点的确定提供重要线索，进而加速新冠肺炎关键研究的进程。系统性的分析需要强力工具，包含新型冠状病毒（SARS-CoV-2）绝大多少甚至所有蛋白质的蛋白质组芯片是一个极佳的选项。据BioArt独家消息，上海交通大学系统生物医学研究院陶生策团队传来好消息。该团队对新型冠状病毒的全部27个预测的基因进行了密码子优化，并通过全基因合成得到了一套完整的表达克隆。经过多轮优化，到目前为止已成功表达纯化了其中的17个蛋白质，同时整合其他来源，该团队最终获得了20个新型冠状病毒的蛋白质。在此基础上于3月2日14时14分完成了首款新型冠状病毒蛋白质组芯片的构建（图1）。图1. 新型冠状病毒蛋白质组芯片。A. 芯片整体质控。一张芯片上有14个相同的点阵，可最多用于14个样本的同步分析；B. 点阵中蛋白质的排布；C. 实际样本的初步测试结果。新型冠状病毒蛋白质组芯片对于深入研究病毒-宿主相互作用、病人的病毒特异性血清反应、疫苗效果等具有重要价值。该团队将秉持开放的心态，积极地与相关科研团队和科技企业合作，争取在最短的时间内最大程度地发挥蛋白质组芯片的高通量全局性分析优势，以期对疫情防控有所帮助。该芯片的主要应用点包括但不限于：1. 血清学分析。采用该芯片分析病人和康复人员血清或血浆，可全面地研究新型冠状病毒引发的病毒特异性抗体响应及其动态变化，将帮助我们理解机体的免疫响应过程，发现病毒的优势蛋白抗原，对确定哪些康复人员的血浆有更好的保护效果可能也会有帮助。2. 疫苗评估。疫苗的作用是预先建立免疫防御能力。无论是动物实验或是临床试验，动态监控疫苗注射后血清中针对各种蛋白组分的抗体水平，并将其与防御能力进行关联分析，将助力疫苗的筛选和前期评估，加速疫苗的开发进程。3. 病毒-宿主相互作用研究。利用该芯片可在全局水平上进行宿主关键蛋白与病毒蛋白质相互作用研究、翻译后修饰调控研究，以助力对病毒侵染、复制合成等关键机制的揭示，并给出有潜力的靶蛋白用于药物开发研究。该团队积极响应国家号召，把研究成果第一时间公开，希望能有助于疫情防控，详细数据和进一步结果将会在近期发布。