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团队应用深度学习技术，针对肺部平扫 CT 影像开展研究，提出了一种肺部病变亚视觉识别算法，可以实现亚视觉病变的精准识别，研究成果发表在人工智能领域顶级期刊 Nature Machine Intelligence.团队研发的智能可视化技术可仅依托平扫肺 CT 就可以实现气管、肺动脉和肺静脉的精准三维重建和肺栓塞的精准识别，填补了国内空白。开发了全心脏智能建模系统，通过心脏核磁数据对心脏进行 4D 运动分析，自动定量评估心脏的射血分数，张力。国内未见同类产品。以上技术成功应用在肺部疾病诊疗和心血管疾病评估。

目前现有的产品大多都是半自动的方式实现心脏3D建模，而实际临床中使用的都还是手动使用Mimics相关软件进行逐张勾画建模，市场上没有一款能够直接对心脏二维影像进行自动4D建模的产品。 团队产品能在120s内完成心脏自动建模，相比实际临床时间缩短了100倍以上，且在使用成本、多设备多影像的支持格式、自动化程度、设备依赖性上均优于竞品和目前临床实际使用的手动建模方式，极具发展潜力。

本项目的研究涉及多方面的新技术和方法，归结起来主要有以下几个方面：

1） 云计算技术：重点是搭建一个基于云计算的临床医学影像三维快速重建与临床技能教学与培训功能的系统体系架构。创建一个可供医学影像处理和临床技能教学培训相结合的专用私有云。

2） 临床医学特定技术，如：三维数据场、容积重建、任意平面（曲面）重组、表面遮盖显示、虚拟内窥镜、最大（小）密度投影等技术。

3） 虚拟现实技术（VR）：运用虚拟现实技术, 虚拟人体、人体的各个部位、各种器官或功能、行为等都能逼真地模拟出来。通过计算机生成的三维虚拟人体模型,还能模拟实现完整的治疗过程,非常适用于整体临床思维能力的培养及相关系列的临床基本操作技能的训练。

4） 协同技术：利用CSCW技术可建立一个具有跨时空的医学诊断和教学环境,在这个环境中学习者可以灵活方便地采取多种学习方式,观察与交流临床的诊断和技能的操作。该技术的重点是强调支持动态协同过程,用丰富的软件功能满足师生之间的交互活动,有效记录交互活动的内容,在网络环境支持下实现跨越时间和空间的交互协同过程。

本项目可广泛应用于各类医疗机构，包括医院、医学院，基层医疗机构和卫生院等，就目前统计的三甲医院就有3000多所，二甲医院有1万多所，医学院有500所，其产业规模可谓无法估量。

由于本项目产品的实用性、稳定性、功能的可扩展性，并可进行不断的改进和升级，以适应不同用户的需要，可以先通过1-2年的应用实绩后（重点选择一些三甲医院、医学院），随后可重点开始进行产品的市场推广活动（化地区和分类推广）。市场前景无疑肯定看好。

邱兆文，博士，教授，博士生导师。东北林业大学三维数字化技术研究所所长。黑龙江省医学影像三维可视化与 3D 打印工程技术中心主任。黑龙江拓盟科技有限公司董事长。CCF 理事。2019 年入选国家高层次人才。

近些年来，国内一些高等医学院校和企业开始着手模拟器官、虚拟实验室、虚拟医院建设，把虚拟现实技术逐步应用到现代临床医学诊断和技能培训教育中。然而，各类技术在医学领域的总体应用，尤其是医学技能培养方面尚处于起步阶段，仅有个别的关于医学影像数据进行虚拟三维重建等的报道，但实际临床运用和医学技能教学方面还没有实际案例。而在利用真实的人体元数据集（如CT、MIR、PET等中具有DICOM标准的元数据），通过三维重建技术建立人体器官的模型，为医学研究与实际教学提供形象而真实的模型，尤其在医学影像三维快速重建与可视化交互技术结合，医学实际教学应用方面至今我国尚处于空白。本项目对医疗诊断、临床医学教学的手段与方式的革新具有颠覆性的意义。

预期经济指标和达产规模

(1) 项目产品的市场定价

本项目产品的市场价定位在20-40万元/套。考虑到扣除项目产品的开发费用（包括人员费、测试费），维护费用、管理费用、销售费用、财务费用、折旧费、摊销费等费用，本项目产品的税前利润定位可在20%-40%左右。

(2)达产规模

本项目执行期为三年，目前，本项目已经基本完成中试，效果显著，完全可以进行小批量生产，直接进入市场。

预计2022-2023年投入市场100套， 产值2000-3000万；

预计2023-2024年投入市场200套， 产值4000-6000万；

预计2024-2025年投入市场400套， 产值8000-10000万。

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