XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统   XM-SM智能中医舌诊、面诊图象分析仪系统采用一体化设计，将舌诊仪、面诊仪融于一体，可进行舌像采集分析与处理、面像采集分析处理等辅助诊断教学。   一、舌像采集分析处理： ■ 计算机控制内部相机进行自动对焦拍摄，操作简单，图像清晰，完全实现舌象采集自动化。 ■ 采用数字化舌象采集平台与标准化方法还原，使舌象真实再现。 ■ 内部摄像采用模拟自然光源并能进行光线调节，使采集环境保持稳定。 ■ 在特定的光源环境下，采用摄像头获得舌像信息，对舌体图像的颜色、纹理、轮廓进行特征提取，由计算机将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对判断，给出舌象分析结果。 ■ 可以随时查询病例报告。 ■ 可以分析舌质颜色、舌苔颜色、舌形状、舌态。 ■ 软件可以根据实际舌象的瘀斑、点刺、齿痕、裂纹等症状用文字显示舌象特征、临床病症以及饮食及用药建议。   二、面像采集分析处理： ■ 通过对病人面部图像进行分割、人机病症问诊作答，结合医生专业诊断，给出专业诊断结果并打印成报告，该系统能达到辅助中医临床诊断的作用，从数据库中读取面诊以及问诊信息数据，建立和编辑病例，建立中医诊断报告。中医面诊检测分析系统采用形状模型实现对眼睛、鼻子等器官进行定位，提取出额头、下颏和两颧区等人脸区域。通过采用K-means算法对面部图像的颜色进行提取，计算不同的颜色聚类中心的距离而进行面部颜色的分析；通过采用改进的2DPCA对面部图像进行特征抽取，通过计算测试样本特征与训练样本特征之间的余弦距离，实现对面部图像的光泽分析。 ■ 面象采集主要是在特定的光源环境下，采用高清晰摄像头 获得患者面部的图像信息，将这些特征值与特征数据库中的阈值进行比对，给出面色分析结果。可分析12种面色：青色、赤色、黄色、白色、黑色、正常、淡白、淡红、红、 深红、暗红、紫黑。 ■ 测试结果用表格显示，简洁易懂，并可以生成PDF文件保存以便查询，也可以打印报告。

新型冠状病毒致病力强，潜伏期长，传染性高。随着确诊人数的激增，密切接触者作为最易感染的人群之一，其数量也在急剧攀升。如何精确识别患者、及其密切接触人员，是当前防控疫情的重要突破口。南方科技大学未来网络研究院牵头联合鹏城实验室、哈尔滨工业大学（深圳）、国防科技大学等单位于2月1日紧急启动“新型冠状病毒传播示踪与预警系统（TWS）”项目。南科大未来网络研究院院长、中国工程院院士刘韵洁带领团队集合物联网、AI、大数据、病毒传播模型等前沿交叉技术，在多所高校和机构大力支持下，研发该项目。南科大未来网络研究院副院长汪漪、研究助理教授李伟超等多名骨干成员，全身心投入项目建设。该系统可以通过感知环境信息，自动记录接触对象，建立人与人、人与物接触的时序记录库，准确定位病毒感染者密切接触人群，示踪病毒传播路径，阻断病毒二次传播，有效防控疫情。 感知环境信息，自动记录接触对象手机安装app后，TWS通过感知环境信息，实时、自动记录14天内个人与他人、宠物、设施（电梯、公交车、出租车、地铁等）的20米范围内的近距离接触情况。个人可通过TWS查看个人行动轨迹和历史接触记录，查询是否接触高危对象，自我评估健康状况。 及时准确定位紧密接触对象，提高隔离效率在病毒感染者A确诊后，TWS会及时标记所有14天内与A有接触的高危对象B1-Bn，并通知B1-Bn。如果B是个人或动物，则应采取隔离措施；如果B是电梯、公交车等设施，则应采取消毒措施。 与此同时，TWS会根据病毒的生物学传播模型，通知所有与B接触的C1-Cn对象、以及与C接触的其他对象，提示做好防疫工作。  实时预警，阻断病毒二次传播当在50米范围内遇到一个人、动物或设施时，TWS会自动实时查询高危对象列表。如果对方是高危对象，则会发出警报，提示个人远离危险源。 示踪病毒传播路径，实现精确防疫TWS结合感染确诊信息、轨迹信息、接触记录等信息，利用AI、图计算、病毒传播模型等技术，示踪病毒传播路径，准确定位病毒传播的关键点，实现精确打击，提高防疫效率。 全民参与，共同防疫TWS终端可以安装在现有的移动设备上，例如手机、平板电脑、笔记本电脑、手环、智能手表、宠物智能项链等。TWS专用硬件的成本低于100元人民币，可以大规模部署在电梯、出租车等设施中。 制定高效防疫措施，降低疫情防控的社会成本TWS精确判断人员状态，高效识别病毒感染者、密切接触者、高风险人员，可为政府、企业、社区等提供准确的信息，协助政府制定防疫措施，使得无接触史的健康者正常生活、企业可以正常复工，降低防疫的整体社会成本。  TWS重要性对比图TWS安卓系统公测版“全民防疫App”已开放下载。当前，“全民防疫App”在下载注册后，无需任何操作，可自动感知环境信息；记录当前环境下的接触数据，包括使用者所在位置、接触对象健康状况、接触时间、接触对象的距离范围等；使用者可以查询14天内历史接触记录，和所有接触对象的健康状况，自我评估感染风险。功能仍在更新中，新版本发布后，app会提醒用户自行更新。若想了解更多信息，可关注项目网站了解TWS项目最新动态。

鉴于电厂贮灰坝坝体安全的重要性，对贮灰坝进行自动监测是现代管理的需要，同时与当代高新科技发展相适应，建立先进的计算机监测系统。 本系统的主要作用在于：1、建立电厂贮灰坝坝体渗流、变形（长期）自动监测系统；2、实现电厂、电管局的远距离监控；3、实现对监测坝体稳定的实时分析和安全预警。 系统监测内容：1、贮灰坝浸润线的位置；2、贮灰坝运行期的沉降和水平变位。 系统运行方式：1、现场监测人员的手动巡检；2、电厂监控（拨号或光纤上网）。 监测仪器与设备：监测系统采用的监测仪器以稳定、可靠和耐久为原则，对埋设在坝体内部的监测仪器渗压计和多点变位计，全部选用美国GEOKON（基康）公司产品。 数据采集系统有三个模块：数据采集模块、数据库模块、图形显示模块。数据采集模块可以实时采集数据并可按给定的时间间隔采集数据，数据库模块将采集的数据存储起来，图形显示模块进行形象的显示同时进行安全诊断等。 监测系统组成：监测系统主要由监测仪器系统、数据采集系统、数据管理系统、安全预警系统四部分组成。

近日，由天津大学应用海洋学团队自主研发的冷源监测预警浮标系统在国家海洋博物馆试验海域成功海试。该研发工作是在中国核电工程有限公司“核电厂冷源致灾物报警预警软件验证及应用示范平台搭建研究”项目支持下开展的，项目负责人是苏荣欣教授，技术负责人是张学峰教授和胡浩丰教授。

煤矿斜巷轨道运输是安全生产隐患的重灾区，为有效防止斜巷运输事故的发生，该系统由人员红外传感器、防爆兼本质安全型 PLC 控制器、感应信号（包括感应提升机起动信号、道岔变换感应信号）、语音报警信号、安全预警显示条屏、输出控制电路等几部分构成。其主要功能为： （1）当车辆停止时，有人进入斜巷或车场等非安全工作区时，报警装置发出声光报警，提示提升机司机不得开车； （2）当车辆运行时，有人进入斜巷或车场等非安全工作区时，报警装置发出报警信号，提醒司机停车（或自动切断提升机电源，实施紧急停车）； （3）当车辆运行到斜巷或车场等非安全工作区域时，报警装置进行语音声光报警，提示司机和其他工作人员注意不要进入斜巷或车场等危险区域； （4）该装置具有人员出入车场的加减计数功能，能有效防止人员滞留非安全区的现象发生。

医影智能XR眼镜，这款集长续航、轻量化、易携带、AI识别等特性于一体的专业级教学设备，正以三大核心功能重塑医学影像教育生态。 1.医学影像设备可视化 无需实体拆解，医影智能XR眼镜即可实现医学影像设备从整机到内部结构动态呈现，DR平板探测器、CT扫描、MRI成像技术等内容，通过虚拟现实呈现成像流程，设备原理要点一目了然，重建教学内容可视化，实现“所见即所学”。 2.医学影像中心场景漫游  突破空间与场景壁垒，可沉浸式体验影像中心各科室的环境布局，深度感知科室文化；支持全流程模拟操作，可完整演练患者接待、体位摆放、设备参数调试、检查执行等核心环节，为影像中心科室规划优化、新人岗前标准化培训提供专业高效的实操支撑。 3.AI 智能识别 教材识别：精准识别医学影像教材中的图文内容，即时生成3D模型、流程动画及专业讲解。将静态文字转化为立体教学资源，大幅提升课程学习与知识传播效率。 部件识别：快速识别医学影像实体部件，同步生成部件参数、成像原理、维护注意事项等内容并实时讲解，解决现场学习时资料查询繁琐的痛点。

心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。 基于长时程医疗数据的临床心电智能检测平台是推动心血管疾病科学防治和管理升级 的关键技术。近年来，众多医疗设备厂商在可穿戴设备领域大力投入，所研发可穿戴设备可 实现用户心电图等生理健康数据的长时程监测，弥补了医院测量心电图的短时性。本课题中， 基于人工智能算法研发心血管疾病智能诊断系统，将可穿戴设备、移动终端、云端服务器所 实现自动诊断结果与专家诊断结果有机结合起来，实现心电疾病诊断智能化。长时程临床心 电智能检测平台的建立，利用可穿戴设备实现了对用户身体状况的长时程监测和异常筛查， 可有效推动心血管疾病健康管理模式建立。 北京清华长庚医院心内科张萍教授团队在正常和疾病心电数据库有长期的积累，曾负责十二五国家科技支撑计划《基层心电监护产品应用评价研究》，在心电监护产品评价和推广 应用方面积累了丰富的经验，在本项目中提供了医疗级心电测试数据库，与清华大学王贵锦 副教授一起搭建了医生在环并不断反馈的心电智能检测平台，同时，北京清华长庚医院作为 北京市昌平区远程诊断管理中心，为未来心电产品的推广应用和心电智能诊断的评测提供了 良好的平台。清华大学电子工程系王贵锦老师团队在低功耗硬件设计、生理大数据分析、心 电智能算法研究领域有着长期的积累。团队在国内外顶级期刊会议上发表文章百余篇，其中 SCI 文章 40 余篇，发明专利授权近 20 项。团队基于人工智能算法开展心血管疾病智能诊断 研究，在多种心电疾病诊断中达到世界先进水平。 团队所研发临床长时程心电智能检测平台特点如下： l 实现长时程心电数据的展示、查询、关键指标计算等功能； l 基于医疗大数据和人工智能技术，实现室性早搏、房性早搏、T 波改变、ST 段改 变、早复极图形改变、心房颤动等 10 余种常见心电术语的智能诊断，准确度高； l 建立心电诊断术语工程化分级体系，实现医学和工程科学高效结合； l 建立心电图规范化数据库，为医学研究创造基础。 团队所研发的手持式可穿戴心电智能检测平台特点如下： l 实现了院外心电数据的测量和采集 l 基于手持式单导联设备和人工智能技术，实现了心房颤动的院外筛查和诊断

项目成果/简介:心血管疾病是威胁人类健康的重要杀手。我国心血管病患者已达到 2.9 亿人，心血管病 死亡占城乡居民总死亡原因的首位。中国已步入老龄化社会，2050 年，老龄化水平将达到 30%以上。老年人群体作为心血管疾病的多发群体，面向老年人的心血管病管理和治疗已成为不可回避的一个重要社会问题。实现老年人群体等重点人群心血管健康的长时程监护，从而早预防、早发现、早治疗，已经成为医疗服务的重点。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。

健康管理大数据平台的建设，是实现全民健康国家战略的重要组成部分，虽然移动互联的技术和应用突飞猛进，但高效、便利的生物信号采集终端设备尚待有效解决。该研究成果是健康物联网领域的智能终端设备，它基于心率变异性分析的独特算法，通过个体佩戴的可穿戴带式设备采集生物信号，实现对个体健康状况的整体评价，同时生物信号数据的处理分析依托于移动互联网和云端，该项需要医-工结合的技术可助力健康管理大数据平台的建设。应用范围:可应用于各类人群的健康状况评估及健康管理大数据的采集。效益分析:该技术通过可穿戴式生物信号采集设备，实现对个体健康状况的整体评价。由于信号采集的硬件已非常成熟，该技术的核心部分主要在于信号分析的算法。 其技术优势在于：指标特异性高；生理基础明确；心电信号分析算法独特；是无创的诊断技术；检测条件简便；所需硬件技术成熟、成本低廉；便于健康管理大数据的采集；具有大规模推广的价值。