3D动态优化消除噪波 3D动态优化的作用是画质改善和降噪。无论是动态或是静态画面，均能保证画面清晰明丽。 色彩优化展现自然色调 对于每一个画面和场景，色彩优化功能均分别计算红、绿、蓝三原色的饱和度，并确定其亮度标准，画面整体亮度被完好保存，屏幕呈现出逼真、自然的画面。以感受到鲜明亮丽的色彩。 对比度增强强化明暗对比 解决了普通技术在增强对比度时将干扰信号和闪烁也同时放大的问题，它把对比度分为百万个标准，对任何信号均能自动匹配最合适的对比度。 细节表现增强消除锯齿边缘 选择性的增强需要增强的细节，同时能有效地消除可能影响画质的细微噪波和干扰，展现出的画面生动逼真，栩栩如生。 超高对比度 具有1000/1200：1的超高对比度，这将大大增强色彩表现力，从而保证画面层次的理想呈现，创造引人注目的靓丽画质。 700cd/㎡高亮度 提供700cd/㎡的超高亮度，保证了画面的清晰明亮，即使远距离观看也可以感受到鲜明亮丽的色彩。 8ms极速响应时间 8ms极速响应时间有效的消除了画面的拖尾现象，使得动画更加流畅。尤其是在显示动态视频，WEB及3D动画显示的时候，画面表现更加出众。 178°超宽视角 无论从上下左右哪个角度观看，都能让您看到清晰的高质量图像。 产品品类： LED 图像显示 单元尺寸： 55 屏幕比例： 16:9 分辨率： 1920*1080 色彩度（最大）： 16.7百万色(8Bit) 视角： 178o(Typ) 使用寿命： 50000小时

3D动态优化消除噪波 3D动态优化的作用是画质改善和降噪。无论是动态或是静态画面，均能保证画面清晰明丽。 色彩优化展现自然色调 对于每一个画面和场景，色彩优化功能均分别计算红、绿、蓝三原色的饱和度，并确定其亮度标准，画面整体亮度被完好保存，屏幕呈现出逼真、自然的画面。以感受到鲜明亮丽的色彩。 对比度增强强化明暗对比 解决了普通技术在增强对比度时将干扰信号和闪烁也同时放大的问题，它把对比度分为百万个标准，对任何信号均能自动匹配最合适的对比度。 细节表现增强消除锯齿边缘 选择性的增强需要增强的细节，同时能有效地消除可能影响画质的细微噪波和干扰，展现出的画面生动逼真，栩栩如生。 超高对比度 具有1000/1200：1的超高对比度，这将大大增强色彩表现力，从而保证画面层次的理想呈现，创造引人注目的靓丽画质。 500cd/㎡高亮度 提供500cd/㎡的超高亮度，保证了画面的清晰明亮，即使远距离观看也可以感受到鲜明亮丽的色彩。 8ms极速响应时间 8ms极速响应时间有效的消除了画面的拖尾现象，使得动画更加流畅。尤其是在显示动态视频，WEB及3D动画显示的时候，画面表现更加出众。 178°超宽视角 无论从上下左右哪个角度观看，都能让您看到清晰的高质量图像。 产品品类： LED 图像显示 单元尺寸： 55、50、46 屏幕比例： 16:9 分辨率： 1920*1080 色彩度（最大）： 16.7百万色(8Bit)

产品详细介绍义齿三维扫描仪-DentalScan 义齿扫描系列     DentalScan义齿扫描系列三维扫描仪，是先临三维研发的国内第一款拥有自主品牌的全自动牙科专用三维扫描仪，填补了国内义齿三维数据获取方面没有自主设备的空白。     该系列三维扫描仪主要用于牙齿模型的扫描与测量，得到精确的牙齿几何结构数据，可用于补牙、牙齿的修复和矫形等牙科医疗专业领域。该设备同时也适用于珠宝首饰等精细物件的三维扫描。特性（DentalScan义齿扫描系列三维扫描仪） 1、全自动扫描 ，轻松获取物体数据2、可获取高精度、全面的牙齿数据，让牙齿CAD设计更轻松、更准确3、扫描快速，一般来说全颚扫描1分钟，上下颌扫描1分半钟，8颗单独牙齿扫描时间总计只需2分钟，极大的缩短义齿制作周期DentalScan三维扫描仪在义齿制作应用中的流程：●  取硅橡胶印模并翻制成石膏阳模●  将要扫描的模型放置到DentalScan的自动转台上，按下扫描按钮，选择扫描类型后，自动完成扫描●  获得高精度的STL三维数据。STL是行业标准格式，可以与绝大部分CAD和CAM软件无缝衔接●  义齿的CAD设计，包括牙基底、牙冠、牙桥、牙罩冠、牙贴面、牙镶嵌、种植牙基台等3D设计●  CAD设计完成后，CAM软件编写加工刀路●  CNC加工或快速成型更详细的义齿三维扫描仪信息，可见：http://www.shining3dscanner.cn/zh-cn/product_dentalscan.html产品规格产品型号 DentalScan-L相机分辨率 130万像素 精度 ＜ 0.015mm 扫描范围 100mm*100mm*75mm 扫描原理 非接触式白光扫描 温度 0℃~30℃ 尺寸 430mm*470mm*600mm 重量 30KG输出 STL 接口 USB 电源 AC220V,50HZ 

XM-L69E  PICC介入模型   一、功能特点： ■ PICC线介入操作模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 模型为成人上半身，解剖体表标志明显，包括胸骨切迹、锁骨、肋骨以及胸锁乳突肌标志等。 ■ 模型带有透明的循环系统。 ■ 逼真的血管结构，颈内静脉、颈外静脉、锁骨下静脉、上腔静脉、颈动脉、头静脉、贵要静脉及心脏透明循环系统可见导管进入上腔静脉的全过程。 ■ 可进行中心静脉穿刺、外周静脉穿刺插管示教、练习。 ■ 可用来实践心脏导管插管的过程以及训练导管插入的位置和长度测量。 ■ 穿刺进针时有落空感。   ■ 可反复进行练习。 ■ 皮肤、血管可更换。   二、标准配置： ■ PICC线介入训练操作模型：1台 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

XM-L68胃镜与ERCP训练模型   功能特点： ■ XM-L68胃镜与ERCP训练模型用于学习和实践胃镜与ERCP操作技术训练而设计，提供内窥镜操作所需要的练习环境。 ■ 模型解剖结构完整，包括食管、胃、十二指肠各部器官，形象逼真，质感真实，便于操作定位。 ■ 内窥镜影像清晰、精确，真实感强 ■ 该模型提供多种常见胃肠道疾病（包括食道静脉曲张、胃息肉、胃溃疡、胃癌早期等共六种病变） ■ 可进行食管镜、胃镜、十二肠镜等仪器的操作练习。 ■ 可进行逆行性胰胆管造影术操作练习。

XM-L60血管分离结扎操作模型   一、功能特点： ■ XM-L60血管分离结扎操作模型采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 皮肤模块分层清晰，具有皮肤真实的组织张力，用于血管分离切断结扎训练与考核。 ■ 血管内含有血液，弹力真实。 ■ 可练习不同类型的打结方法。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 血管分离切断结扎考核指导模型：1个 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

简介： 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。  

1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题，从医学CT图像出发，搭建深度学习模型。对于肿瘤分类，我们将问题建模成两部：胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络，从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络，针对CT图像的特性，将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合，在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检，是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络，患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中，患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上，患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果，更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络，我们不仅使用了双侧测试集 1，还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势：从客观的医学图像数据出发，结果可重复，而且高效快捷，提高识别准确率的同时，便于临床推广。

其中的前景图像提取方法包括：获取第i帧与第i-1帧中位置相同的像素点之间的距离，获取距离大于预定值的像素点集合Z，获取像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置相同的像素点集合U，将像素点集合U进行背景差分处理，获得像素点集合E，根据像素点集合E、像素点集合T以及像素点集合W的并集确定第i帧的前景区域，像素点集合W为像素点集合Z中与第i-1帧中的前景区域的像素点位置不相同的像素点集合，像素点集合T为第i-1帧的前景区域中与像素点集合U中的像素点位置不相同的像素点集合。上述技术方案能够快速准确的提取出第i帧中的前景图像。

清华大学利用具有自主知识产权的 DMB-T 系统所开发出来的应急双向视频图像传输系统，在国务院应急办领导视察时获得了好评，并已经在国内部分地区获得了应用，反应良 好，有效地解决了特殊情况下图像信息的传输和发送问题，如在反恐演习、奥运安保、2008 年雪灾、地震灾害的现场图像回传中发挥了作用。该系统对于构建和谐社会、维护社会治安、 打击犯罪提供了重要的技术保障。清华大学数字电视技术研究中心在原有技术基础上，针对 当前频率资源紧张的现状，提出了图像传输带宽可变的新一代系统。该方案已经被公安部正 式接收成为其标准技术方案之一，未来不少要害行业和部门(公安、消防、电力、卫生、水 利、森林防火、库区大坝安全等)都可能需要配备该系统。我们愿意与当地企业合作，根据 需求进一步做好系统优化并完成产品设计，使之成为一个具有低成本、高可靠性和产业化成 熟度高的产品。