高光谱遥感技术基于成像高光谱传感器系统获取到的融合了光谱和空间信息的数据,为研究地表和大气中的空间现象与过程提供了一种创新的方式。如果高光谱影像数据具有足够的质量,那么理论上利用这些数据就能够以近似实验室光谱分析的水平,对一定距离以外的目标进行观测和分析。目前成像高光谱遥感技术已被成功的应用于越来越广泛的学科和领域中,包括地质、生态、林业、冰雪、土壤、环境、水文、灾害管理、城市监测、大气研究、农业、渔业、海洋乃至国家安全等方面。由此可见,对高光谱图像的分析和研究具有深远的现实意义,其中对于高光谱图像中像素所代表的地物进行准确率的分类具有重要研究价值。
高光谱图像分类技术主要分为两类:传统机器学习方法和深度学习方法。主成分分析、线性判别分析等传统优化方法具有简单、易于实现的特点,但只能提取到低维的频谱、空间特征信息。但是传统的机器学习涉及手动设计来提取和学习特征,不正确的降维过程会丢失大量光谱信息,导致只能获取浅层特征信息。因而传统方法难以实现较高的分类精度。近年来深度学习技术在各种任务中展现了其强大的特征提取能力,并且与传统方法相比,深度学习需要较少的人工约束便可以对数据特征进行深层次挖掘,同时端到端的方法减少了预处理中数据维度降低导致的信息丢失的问题。深度学习方法可以充分挖掘高光谱数据的深层特征,从而取得了比传统方法更高的分类精度。
本产品集车削、磨削等功能为一体的具有自动换刀功能刀库的重载型立式加工中心。
实现大型、高硬度风电轴承内、外环的挡边、桃形沟、越程槽、密封槽等部位在一次装卡的情况下,完成自动换刀车削、双滚道同时高速、高精度、高效磨削加工。加工表面粗糙度可达Ra0.4,精度可达IT3~IT4级。
采用封砂式定梁龙门结构;创新采用车磨刀架垂直方向双丝杠进给驱动机构;创新采用砂轮双排桃形沟滚道成形修整机构,实现砂轮快速成形修整。
学校创建于1952年7月,原名东北林学院,是在浙江大学农学院森林系和东北农学院森林系基础上建立的,由国家林业部直属管理。1985年8月更名为东北林业大学。2000年2月,由国家林业局划归教育部直属管理。2005年10月,经国家发改委、财政部和教育部批准,成为国家“211工程”重点建设高校。2010年11月,教育部和国家林业局签署合作共建协议。2011年6月,成为国家“优势学科创新平台”项目重点建设高校。2012年3月,教育部与黑龙江省人民政府签署合作共建协议。2017年9月,经国务院批准列为“双一流”建设高校。2022年2月,入选国家第二轮“双一流”建设高校。
成果研究分为两部分1.18F-FDG PET/CT诊断结直肠癌淋巴结转移的研究。2.18F-FDG PET/CT的标准化摄取值(SUVmax)与结直肠癌组织的Glut1和促淋巴管生成因子表达之间的相关性研究。创新点是利用PET/CT的功能代谢和形态学特点对淋巴结进行分析,结合上述两种表现进行诊断,其诊断效能明显高于传统的CT、MRI等常规影像学手段;首次把促淋巴管生成因子的这些生物学的微观指标和18F-PET/CT这种分子影像学指标进行相关性研究。需解决的技术瓶颈是淋巴结大小和PET的浓聚程度如何进行判断以及肿瘤淋巴管生成相关指标的测定方法的客观性。
本项目的适用于拥有PET/CT设备的医院,可以把本项目的研究结果应用于临床实践中,可以提高结直肠癌淋巴结转移的诊断准确率,并为临床分期、预测淋巴结转移以及评估预后提供客观依据。所得数据已整理发表,并被SCI收录,本项目的技术成果已经应用于我院日常临床实践中,取得了较好的效果,提高了诊断的准确性。为临床分期,预测淋巴结转移提供了客观依据,获得良好的社会效益。
技术转让、合同、入股均可,具体资金双方协商,希望尽快落地实现产业化。