基于TM影像的广西沿海红树林遥感识别研究

基于TM影像的广西沿海红树林遥感识别研究

摘要由于红树林所处的地理环境，利用传统方法对其进行实地调查是很困难的。遥感技术的发展为红树林湿地研究提供了新的方法和强有力的技术支持。该文以landsat TM影像为基础对广西沿海地区红树林进行识别，分别应用最大似然法和决策树法，发现基于缨帽变换的决策树方法精度更高，能准确的提取出红树林信息。

Abstract Because of the geographical conditions under which mangrove lived，it was difficult to undertake field investigations by traditional methods.The development of remote sensing technology provided a new method and powerful technical support to the research mangrove wetland.Based on landsat TM image，mangrove forest in the coastal area of Guangxi were identified by applying NDVI and tasseled cap transformation method.The results showed that the decision tree method based on tasseled cap transformation had higher accuracy.The information of mangroves could be accuratelyextracted.

Key words mangrove；tasseled cap transformation；supervised classification；TM image

红树林是以红树植物为主体的常绿乔木或灌木组成的潮滩湿地木本植物群落，是自然分布于热带和亚热带海岸潮间带的木本植物群落，通常生长在港湾河口地区的淤泥质滩涂上，是海上滩涂特有的森林类型[1-3]，主要分布在南、北回归线之间，局部地区受暖流气候的影响可延伸到北纬32°和南纬44°[4]，和珊瑚礁、上升流以及滨海湿地合称为世界上生产力最高的四大生态系统[5]。红树林有着特殊的形态结构和生理机能，起到防风、防浪、促淤造陆、稳定海岸、保护海堤等作用，素有“海上森林”和“海岸卫士”的美称，有着重要的生态和经济价值[6]。由于红树林生长在潮间带，淤泥妨碍了研究人员进行实地调查，所以传统的森林调查方法难以准确定位和描绘。野外实测工作非常困难，测绘精度较低。而遥感技术具有覆盖面积大、数据更新周期短、空间分辨率高等特点，已经成为国内外红树林监测的主要技术之一[7-8]。

1 数据获取及预处理

1.1 遥感数据的获取

该文的研究内容是局部小尺度范围内的研究，数据是由国际科学数据服务平台网站所获取（http：//https://www.wendangku.net/doc/2d1367853.html,/admin/dataLandsatMain.jsp）。所采用的数据是2006年9月12日Landsat 5 TM数据，条代号为124，行编号为25。

TM（主题成像仪）是Landsat 4和Landsat 5 携带的传感器，Landsat 5卫星扫描周期为16 d。Landsat TM传感器一共有7个波段，其中波段1～5和第7波段的分辨率为30 m，第6波段的分辨率为120 m。该卫星南北扫描范围大约170

现代医学影像可视化与智能化应用

VINS-现代医学影像可视化与智能化的应用 西安盈谷科技有限公司 20世纪90年代起，随着计算机技术、半导体技术及网络化应用的迅速发展，现代医学成像技术在全球范围内开始了一场数字化信息革命.随之而来的是各类医学影像的数字化应用,包括图像的获取、无损存储、基于网络的传输和影像的数字化诊断及管理。 随着设备的更新换代，为了让医生看的更清楚，影像设备产生了海量的医学原始数据，或者产生了包含大量病人信息的高质量的数据，只有对高分辨率高质量的数据充分应用，才能充分挖掘其中的有用信息，才能进一步地提高诊断率。医学影像的可视化应用和智能化应用是最效的方式之一。 我们知道，过去的CT扫描方式，是旋转一周，产生一幅病人数据，近两年，多排CT 普及速度非常快，从两排、四排，一直到十六排，六十四排，以及未来的平板容积CT，对病人的数据采集变的轻而易举，面对剧增的影像数据，医生的诊断方式，也与过去完全不同，在这一场质变过程中，新技术带来了前所未有的海量数据，图像后处理技术的升级正是应对CT技术的革命。 医生要从数百幅的病人图像数据中，获得感兴趣的信息所消耗的时间也越来越长。由于数据量很大，单纯的2D图片诊断，也漏掉了很多病人数据中的3D信息。各家医疗影像设备供应商都意识到了3D可视化技术在未来的影像诊断中的重要作用，在提供设备的同时，也提供了大量的可视化应用软件，来满足临床的实际需要，并能提供独立的影像3D高级后处理工作站系统，把传统的二维诊断，转向基于软件图像处理技术的二维与三维相结合的综合诊断。 一个完整的具有3D高级综合处理功能的软件系统，应该以满足影像设备的临床应用为前提。首先要有从设备获得数据的能力。目前，所有的影像设备都支持DICOM3.0国际标准协议，所以，处理系统也必须支持DICOM协议，以便于简单迅速地获取病人的原始数据。同时，它应该有非常强大的2D图像处理能力，图像放大，W/L调整，图像比较等功能以满足医生对原始2D图像进行充分的研究。高级的3D功能，如多平面/曲面重建，让医生可以按照任意的平面或曲面，获得感兴趣面的2D图像，适应了人体结构的复杂性。容积重建是现代医学可视化技术中的重要功能，容积重建的质量、速度和交互，直接影响到软件的品质。容积重建可以广泛应用在CTA、MRA上，可以清楚地反映人体复杂的结构。虚拟内窥技术对与教学和科研，也提供了一种新的视角。 盈谷科技新一代的先进数字医学影像网络系统—VINS（V可视化-I智能化系统-N网络化-S系统化）,VINS系统将在提高海量病人影像数据诊断率和工作效率的同时，最大程度优化影像中心的流程管理和质量管理。 Window XP中文操作系统，单CPU下运行的盈谷科技自主创新的先进医学图像后处理AccuRad pro高级图像处理系统，与全球医学影像发展趋势高度吻合，充分了解国际先进技术与应用，并与中国医生密切沟通，创新性地推出完全针对容积图像处理（V olume Data Processing）容积CT后处理功能，包括了双斜位MPR、组织分割图像处理功能。 组织分割是当今世界性图像处理的难题，盈谷科技开发了完全基于体数据下的骨去除功能（Bone Remove），用于四肢血管、腹部血管和颈部血管做有效的自动与半自动提取、丰富的手动分割工具，为诊断与治疗方案提供了最大信息容积三维的解剖图像。 容积图像处理（VDP）中的双斜位MPR/三斜位MPR功能，用于体位校准和校准后的平面与任意曲面的重建，在厚度任意可调的MPR下的MIP（最大）/MIP（最小）/Mean/RaySum 重建方式，让医生能看到任何感兴趣的图像信息，批处理功能在提高信息挖掘质量的同时，也提高了容积数据处理（VDP）的效率。

遥感图像处理 分类 实验报告

Lab6 non-parametric classification and post classification 12021005龚鑫烨Objection：the major object of the current lab section are to implement non-parametric classification based on BP networks and support vector machines algorithms,with a full mastery of post-classification operation. Data: the subset of spot 5 imagery covering NJ. Steps: 1、identify a training dataset and an independent set of validation data for built-up, forest,cropland,grassland and water. 2、Implementing above-mentioned non-parametric algorithms to classify your image. 3、Validating your classification. 4、Refining your classification by implementing the majority filtering and modeling process if possible. 实验步骤： 1、将数据加载到envi中

遥感图像目标地物识别特征

遥感图像目标地物识别特征： （1）色调：全色遥感图像中从白到黑的密度比例叫色调（也叫灰度）。 如海滩的砂砾色调标志是识别目标地物的基本依据，依据色调标志，可以区分出目标地物。 （2）颜色：是彩色遥感图像中目标地物识别的基本标志。日常生活中目标地物的颜色:遥感图像中目标地物的颜色:地物在不同波段中反射或发 射电磁辐射能量差异的综合反映。彩色遥感图像上的颜色:真\假彩色。真彩色图像上地物颜色能真实反映实际地物颜色特征，符合人的认知习惯。 目视判读前, 需了解图像采用哪些波段合成，每个波段分别被赋予何种颜色。 （3）阴影：遥感图像上光束被地物遮挡而产生的地物的影子。根据阴影形状、大小可判读物体的性质或高度。不同遥感影像中阴影的解译是不同的。（4）形状：目标地物在遥感图像上呈现的外部轮廓。遥感图像上目标地物形状:顶视平面图。解译时须考虑遥感图像的成像方式。 （5）纹理（texture）：内部结构，指遥感图像中目标地物内部色调有规则变化造成的影像结构。如航空像片上农田呈现的条带状纹理。纹理可以作为区别地物属性的重要依据。 （6）大小：指遥感图像上目标物体的形状、面积与体积的度量。判读地物大小时必须考虑图像的比例尺。影响图像上物体大小的因素有地面分辨 率，物体本身亮度与周围亮度的对比关系。 （7）位置：只目标地物分布的地点。位置分为地理位置、相对位置。依据遥感图像周框注记的地理经纬度位置，可以推断出区域所处的温度带，依据相对位置，可以为具体目标地物解译提供重要判据。

（8）图型：目标地物有规律的排列而成的图形结构。 （9）相关布局：多个目标地物只讲的空间配置关系。可以推断目标地物的属性。

红树林湿地生态系统碳库及碳汇潜力的时空动态分析

生态系统结构与功能 红树林湿地生态系统碳库及碳汇潜力的时空动态分析 林光辉1,2* 卢伟志1 陈卉1 王参谋1 李蕊1 杨盛昌1 张宜辉1 陈鹭真1 王文卿1 1滨海湿地生态系统教育部重点实验室(厦门大学)，厦门 361005 2清华大学全球变化研究院暨地球系统科学研究中心，北京 100084 摘要：随着对海洋“蓝碳”研究的日益深入，滨海湿地生态系统的碳汇功能越来越受到重视。然而对滨海湿地生态系统的研究则相对薄弱，特别是在红树林生态系统碳源汇特征以及碳汇潜力方面。本文通过综述当前红树林、盐沼、海草床等滨海湿地碳循环研究的最新进展，结合本研究组近几年来开展的野外研究工作，揭示红树林等滨海湿地碳库(植被生物量碳库以及沉积物有机碳库)的现状及其碳汇潜力。研究结果显示：(1)单位面积基础上盐沼、红树林和海草床分别比成熟的热带雨林能封存高得多的碳，全球的盐沼、红树林和海草床每年可固定的碳足以抵消全球因使用交通工具释放碳总量的1/3左右；(2)不同地点以及不同群落类型的红树林生物量碳库(单位面积生物量)存在较大的差异；(3)红树林沉积物有机碳密度随着沉积底质和群落类型的不同存在显著的差异；(4)红树林湿地显示出较强的固碳能力，广东湛江和福建云霄两地的红树林生态系统净生态系统交换量相近，且略低于美国佛罗里达的红树林，但显著高于同纬度的陆地生态系统；(5)红树林碳库与河口以及周边海域联系紧密，在潮汐作用的影响下，红树林的掉落物不断输送到周边海域，影响了近海海洋碳的循环与平衡。由此可见，全球范围的红树林等滨海湿地恢复和保护可以有效抵消人类活动每年向大气排，但人类活动和气候变化会对红树林碳库及其动态变化产生显著影响。放的CO 2 关键词：滨海湿地；生物量；土壤碳；红树植物；碳收支；碳通量；气候变化*通讯作者：lingh@https://www.wendangku.net/doc/2d1367853.html, 基金项目：国家自然科学基金(30930017)、国家重点基础研究发展计划(973)前期研究专项(2009CB426306)、海洋公益性行业科研专项(200905009) 28

2018年医学影像智能识别分析报告

2018年医学影像智能识别分析报告

目录 一、医学影像识别有望成为AI 较快落地的领域 (4) 1、“人工智能+医疗”驶入快车道 (4) 2、智能影像诊断是“人工智能+医疗”较快落地的应用领域 (5) 二、智能影像识别分类多空间大，初期格局分散 (8) 1、智能影像识别市场分类多空间大 (8) 2、行业发展初期市场相对分散，未来有望逐步走向集中 (11) 三、国内外智能影像诊断参与方分析 (12) 四、从产业链上下游看数据与场景等核心商业要素 (14) 1、数据获取：与医疗机构合作有助于打磨产品 (14) 2、变现模式与场景：与上下游厂商合作有利于业务拓展 (16) 五、相关投资标的 (17) 风险提示 (18)

图表目录 表1：“人工智能+医疗影像”科研与商业团队针对不同病种开发的AI 产品识别准确率 (6) 表2：智能图像诊断和辅助诊疗的情况比较 (7) 表3：人工智能读片与人工读片的比较 (8) 表4：医疗影像的分类情况 (10) 表5：国内外巨头智能影像诊断业务梳理 (12) 表6：创业公司业务与融资情况 (13) 表7：AI+医疗影像的商业变现模式汇总与分析 (16) 表8：相关投资标的汇总 (17) 图1：人工智能+医疗快速发展 (4) 图2：AI+医疗的各类应用场景 (4) 图3：产业处于第一阶段，数据的整合与共享是推动“人工智能+医疗”发展的核心因素 (5) 图4：“AI+医疗”大部分应用处于“从0 到1”阶段，医学影像识别与辅助诊疗相对成熟 (6) 图5：借助图像识别和深度学习，诊断效果提升 (7) 图6：人工智能医学影像诊断准确率提高 (7) 图7：人工智能+医学影像的应用案例 (9) 图8：X 光、CT、核磁共振、超声设备，以及数字化病理系统 (10) 图9：不同类型医疗影像识别领域的参与公司 (9) 图10：医疗影像创业公司处于发展初期 (11) 图12：医学影像产业链情况 (14) 图13：YAPACS 远程专家影像诊断系统 (15) 图14：CFDA 认证流程 (16) 图15：AI+医学影像产品在上下游的变现方式 (17)

实验六：遥感图像监督分类与非监督分类

成都信息工程学院 遥感图像处理实验报告 实验6：遥感图像监督分类与非监督分类 专业：遥感科学与技术 班级： 092班 姓名：李翔 学号：2009043063 实验名称：遥感图像监督分类与非监督分类 实验教室： 5404教室 指导老师：刘志红 实验日期：2011年4月6日和4月13日

遥感数字图像处理实验报告 一、项目名称 遥感图像监督分类与非监督分类 二、实验目的 学会使用ERDAS IMAGINE软件对遥感图像进行非监督分类、监督分类、分类后处理、决策树分类，加深对图像分类过程和原理的理解，为图像解译打下基础。 三、实验原理 同类地物在相同的条件下应该具有相同或相似的光谱信息和空间信息特征。反之，不同类的地物之间具有这些差异。根据这些差异，将图像中的所有像素按其性质分为若干类别的过程，称为图像的分类。 根据是否需要分类人员事先提供已知类别及其训练样本，对分类器进行训练和监督，可将遥感图像分类方法划分为监督分类和非监督分类。 分类后处理包括聚类统计、过滤分析、去除分析和分类重编码等操作。 聚类统计是通过计算分类专题图像每个分类图斑面积、记录相邻区域中最大图斑面积的分类操作。 四、数据来源 1．下载网站：https://www.wendangku.net/doc/2d1367853.html,/admin/dataLandsatMain.jsp 2．波段数为6个。 3．分辨率为28.50,米。 4．投影为UTM, Zone48。 五、实验过程 一、非监督分类 1.在ERDAS IMAGINE依次点击如下图标，打开对话框， 2. 设定好输出数据，设置聚类选项，确定初始聚类方法和分类数。设置预处理选项，确定循环次数和阈值。如图所示：

广西肿瘤放射治疗临床医学研究中心建设工作年度报告

广西肿瘤放射治疗临床医学研究中心建设 工作年度报告 一、圆满完成年度考核指标 、完善多学科联合诊治模式，制定广西高发恶性肿瘤的诊治规范和质量控制标准； 本中心利用依托单位广西医科大学第一附属医院的机制，借助多学科优势，把放疗、手术治疗、介入治疗等多种手段有机结合，优化治疗技术与方案，为肿瘤患者选择最优的治疗模式，从整体上提升我区恶性肿瘤治疗水平，尤其针对广西高发二癌之一的肝癌高危人群合理制订个体化随访追踪和筛查策略来早期诊断肝癌；对肝癌患者结合肿瘤分期和肝功能状况根据国际规范和国内指南制订合理化治疗方案。我们团队在某些对放射线较为敏感、可通过根治性放疗而治愈从而替代手术的肿瘤如精原细胞瘤、宫颈癌、皮肤癌、肺癌等的诊疗方面也积累了丰富的临床经验，取得了一定的成绩。我中心涵盖我院的放疗科、肝胆外科、耳鼻咽喉头颈外科、肿瘤内科、超声科、病理科、影像科等，建立多向会诊与交流机制，积极构建开放的临床医疗中心；对外充分利用广西医学会放射肿瘤学分会主任委员单位这个平台，成立了鼻咽癌、肝癌、宫颈癌、食管癌、肺癌、头颈肿瘤、放射物理、立体定向放疗等八个学组，针对不同的肿瘤病种制定相应的诊疗规范，保证我中心的肿瘤放射治疗技术达到国内先进水平。

、构建肿瘤放射治疗学科医联体模式，推动肿瘤分级诊疗，带动广西肿瘤规范化诊治； 本中心充分利用我院的知名度和整体实力以及中心在同行中的影响力，年月日成立广西肿瘤放射治疗专科联盟，促进恶性肿瘤的分级诊疗、提升专科疾病诊断和治疗水平，建立系统化、规范化的肿瘤专科医师人才培养体系。通过专科联盟的建设，建立不同层级医疗机构之间的分工协作机制，优化医疗资源结构和布局，提高基层的医疗服务能力和质量，同时引导患者分层次就医，让患者就近享受优质医疗服务，控制医疗费用，从而更好地为国家卫生和计划生育委员会推行的基层首诊、双向转诊、急慢分诊、上下联动的分级诊疗模式的分级诊疗医改目标提供助力。乘着联盟成立的东风，本中心于月日举行了精准医疗时代鼻咽癌多学科联合诊治学习班，邀请国内知名医学院校专家教授做学术报告，共有多名放疗工作者参加，培训了鼻咽癌基础和临床方面、肿瘤多学科联合诊治理念等最新理论和进展，为进一步提升区内放疗专业人员的鼻咽癌诊疗水平、广西放疗水平的发展起到助推作用。 、派出名骨干人员出国进修学习，加强与国内外的著名大学及专家团队的深层次合作； 本中心与国内外的著名大学及专家团队建立了良好的合作关系，今年月份，我中心的康敏副教授到耶鲁大学访问学习一年，今年年底，吴芳副主任医师将前往美国德克萨斯大学交流学习一年。国际知名的纳M药物癌症治疗专家陈伟教授是我中心专家委员会主要成员，陈伟教授于年月应邀回国，探讨合作研发纳M药物癌症治

遥感图像几何校正及目标识别技术研究

摘要 现代遥感技术的快速发展使人类能够更精准、更快速、更全面地观测世界。遥感成像传感器的高度及搭载平台姿态的变化、地形地貌等诸多客观因素都会导致图像发生几何畸变，给进一步应用带来一系列问题。随着遥感对地观测能力不断增强，如何对遥感数据进行精确几何处理实现高精度地理空间信息获取，是有效发挥遥感对地观测优势的基础。因此，开展遥感图像的高精度几何校正理论与方法的研究，提高遥感数据中目标定位识别的应用潜力，将刻不容缓。然而随着遥感系统的多样化、多层次发展，其不同的成像特点也给遥感图像几何处理技术提出了更多新的要求和挑战，传统的几何校正技术不再适用，需根据具体成像特点进行开发和扩展。鉴于遥感对地观测的高标准应用需求，本文对遥感图像几何校正及目标识别技术理论和方法进行研究，旨在将遥感图像的几何校正后，最终提高遥感目标定位识别应用的精度。 关键词：遥感图像；几何变形；变形误差；几何校正；目标识别

摘要 (1) 目录 (2) 1引言 (3) 2 遥感成像原理及遥感图像特征 (4) 2.1 遥感成像原理 (4) 2.2 遥感图像特征 (4) 3 遥感图像产生的几何畸变的分析 (5) 3.1 成像投影方式引起的误差计算 (5) 3.2 传感器外方位元素变化引起的误差计算 (6) 3.3 大气折射引起的误差计算 (6) 4 遥感图像几何校正的研究方法 (7) 4.1 从影像到地图的校正 (8) 4.2 从影像到影像的配准 (8) 5遥感图像的目标识别技术 (8) 5.1基于相位一致特征和混沌粒子群的大型目标识别 (8) 5.2 基于改进多尺度自卷积不变矩的小型目标识别 (10) 6 结论 (11) 参考文献 (11) 致谢 (12)

广西红树林生态系统的开发及保护

广西红树林生态系统的开发及保护 吴永华 摘要：广西沿海红树林分布广、面积大、种类丰富。由于广西经济欠发达，加上传统方式的滥伐开发、盲目围垦 等原因，使红树林遭受了严重破坏，作为沿海防护林重要组成部分和重要的生态系统，加强红树林生态系统恢复与 重建对维护沿海地区的生态平衡有重要意义。本文分析了广西省红树林生态系统的现状以及遭受破坏的原因，并对 红树林生态系统的开发与保护提出几点建议。 关键词：红树林；广西壮族自治区；开发及保护 1 广西沿海红树林资源分布状况 1.1 红树林的分布 广西沿海地区位于北回归线以南，南濒北部湾,地理位置为北纬21°24′~ 22°01′，东经107°56′~ 109°47′；包括北海市、钦州市和防城港市。岸线总长14891.64km, 岛屿海岸线长600km, 其中海堤总长75614 km。沿海滩涂面积1000多hm2。广西现有连片分布、面积大于0.1hm2的红树林斑块863个, 总面积8374.9 hm2[1]。 根据群落类型、起源、覆盖度和平均树高等级的差异情况，共划分为973个小班[4]。沿海14个海湾中, 红树林主要分布于茅尾海、铁山港、大风江、珍珠港、廉州湾、防城港东湾和丹兜海, 其他港湾相对较少[2-3], 详见下表 [4] 广西红树林资源分布 与广东84.80%的红树林集中分布于雷州半岛[8]的情况相比，广西的红树林在东起合浦山口，细致东兴北仑河口对整个海岸带中都有分布，详见下图

[4] 广西红树林分布图 在宏观上，红树林在整个海岸线呈展开式较均匀分布。在关系大陆海岸线中，红树林分布间断的最大距离为31.90km，从廉州湾至北海东海岸岸段。经测算，红树林分布间断长度超过2 km的大陆岸线公有49段，总长361.62km。其中长度超过10km的大陆岸线共有13段，主要位于海湾之间的岸段。在广西1489.64km大陆海岸线中，平均每公里海岸线有红树林5.6hm2，高于广东的4.8hm2/km[8]。 1.2 红树林植物种类组成 红树林主要由红树科植物和其他科树组成，红树科植物又分真红树、半红树和伴生植物三种[15]，其区别是：真红树植物是转移生长在潮间带的木本植物，他们只能在潮间带环境中生长繁殖，在陆地环境中不能自然繁殖；半红树植物是既能在潮间带生存并成为优势种，又能在陆地生境自然繁殖的两栖性木本植物；伴生植物是指在红树林中或林缘偶尔出现，但不成为优势种的木本植物以及红树林下的附生植物、藤本植物和草本植物[13-14]。 2004年，梁士楚等记载广西红树植物8科10属10中，半红树植物3科4属4种，关于伴生植物目前还没有确切的统计数据[7]。其中红树科（红海榄、木榄、角果木、秋茄），马鞭草科（白骨壤），紫金牛科（桐花树），爵床科（老鼠簕），使君子科（榄李），梧桐科（银叶树），夹竹桃科（海芒果），锦葵科（黄槿、杨叶肖槿），卤蕨科（卤蕨）[6]。相对广东、海南等地的红树林，广西沿海的红树林保存算是比较完整的，其中保存比较完好的有山口红树林区、北仑河口红树林区、茅尾海红树林区、七十二泾红树林、区珍珠港红树林区。山口国家红树林生态自然保护区是1990年9月经国务院批准建立的，1994年被列为中国重要湿地，2002年被列入国际重要湿地；北仑河口红树林保护区于1990年建立，2000年4月批准为国家级自然保护区。 2 红树林面临的生态破坏及原因 尽管红树林在保持生物物种多样性、防风固堤、净化海洋环境等方面都具有重要的生态环境价值，并且在渔业生产和旅游开发上也有巨大的潜力；但由于长期以来人们对红树林认识不足，对红树林的价值功能缺乏系统的认知，甚至认为红树林是无价值的湿地，盲目的围垦砍伐开发，红树林生态受到严重威胁，资源日趋枯竭[17]。如北海原有红树林约2000hm2。现在仅残留113hm2；钦州大榄坪红树林围垦砍伐红树林约700hm2；合浦英罗湾红树林区1994年的渔业产量比1990年减少了80%[16]。加上害虫的捕食昆虫寄生等虫害、特殊天气影响（如特大暴雨、台风）和外来物种入侵等，红树林生态系统的维持与发展已经受到严重的

人工智能在医学影像中的研究与应用

摘要：近年来，人工智能成为学术界和工业界的研究热点，并已经成功应用于医疗健康等领域。着重介绍了人工智能在医学影像领域最新的研究与应用进展，包括智能成像设备、智能图像处理与分析、影像组学、医学影像与自然语言处理的结合等前沿方向。分析了研究和发展从源头入手的全链条人工智能技术的重要性和可行性，阐述了学术界和工业界在这一重要方向上的创新性工作。同时指出，人工智能在医学影像领域中的研究尚处于起步阶段，人工智能与医学影像的结合将成为国际上长期的研究热点。 关键词：人工智能; 医学影像; 成像方法; 图像处理与分析; 自然语言处理 1 引言 人工智能（artificial intelligence, AI）是当下学术界和产业界的一个热点。经过近几年的高速发展，深度学习已经实现了在传统的图像、视频、语音识别等领域的落地，并迅速地向文本处理、自然语言理解、人机对话、情感计算等方面渗透，并在安防、物流、无人驾驶等行业发挥了重要作用。 人口老龄化问题的显现以及人们对健康与日俱增的要求，对目前有限的医疗资源和医疗技术提出了更大的挑战。医疗领域亟需新的技术满足这些需求。与此同时，国内外与医疗相关的人工智能技术也在飞速地发展，科研和创业项目如雨后春笋，为解决医疗领域的挑战提供了新的机遇。目前已经出现了计算机辅助诊断、智能专家系统、手术机器人、智能药物研发以及健康管理等多种产品。 在众多的医疗信息中，医学影像是疾病筛查和诊断、治疗决策的最主要的信息来源。基于医学影像的诊断和治疗是一个典型的长链条、专业化的领域，涵盖了医学影像成像、图像处理与分析、图像可视化、疾病早期筛查、风险预测、疾病辅助检测与诊断、手术计划制定、术中辅助导航、随访跟踪与分析、康复计划制定等一系列方向。目前，医院存储的信息超过90%是影像信息，影像信息已经形成了巨大的数据积累。为此，基于医学影像大数据的人工智能技术与应用就成为医疗机构、科研、产业和政府共同关注的焦点。 医学影像链可以分为成像和图像挖掘两部分。首先，作为信息源头的医学成像设备，其成像质量会对后续疾病的检测、诊断与治疗起到至关重要的作用。利用AI技术可以实现医学影像成像质量的提升，AI优化的扫描工作流可以显著提高扫描效率，并使成像质量趋于标准化，从而给整个医疗健康链条带来深远的影响，具有重要的临床与科研价值。

遥感影像分类envi

遥感课程教学实验之二： 遥感影像分类 实验二遥感影像的分类遥感影像的监督分类 ?实验目的

理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，学会利用遥感图像处理软ENVI 件对遥感图像进行分类的方法。 ?实验内容 1、遥感图像分类原理。 2、遥感图像监督分类。 3、最大似然法分类 ?实验条件 电脑、ENVI4.5软件。厦门市TM遥感影像。 ?实验步骤 1、启动ENVI软件，从文件菜单打开多波段影像文件，从可用波段列表中装载彩色或假色 影像，显示遥感影像。 2、从主图像窗口的工具Tools →Region of Interest →ROI Tools; 3、在自动打开的ROI Tools窗口中，设定ROI_Type 为“Polygon”（多边形），选定样本采 集的窗口类型，用Zoom（缩放窗口）进行采集。。

4、在选定的窗口如Zoom用鼠标左键画出样本区域，在结束处击鼠标右键二次，样本区域 被红色充填，同时ROI Tools窗口中显示采集样本的信息。采集新的样本点击“New Region”，重新上述步骤进行多个地物样本采集。。 5、从ENVI主菜单中，选 Classification > Supervised > Maximum Likelihood；或在端元 像元采集对话框 Endmember Collection中选择 Algorithm >MaximumLikelihood 进行最大似然法分类。

6、在出现Classification Input File 对话框中，选择输入影像文件，出现 Maximum Likelihood Parameters 对话框。 7、输入常规的分类参数。 设定一个基于似然度的阈值（Set Prpbability Threshold）：如不使用阈值，点击“None” 按钮。要对所有的类别使用同一个阈值，点击“Single Value”按钮，在“Probability Threshold”文本框中，输入一个0 到1 之间的值。似然度小于该值的像元不被分入该类。 要为每一类别设置不同的阈值： ●在类别列表中，点击想要设置不同阈值的类别。 ●点击“Multiple Values”来选择它。 ●点击“Assign Multiple Values”按钮。 ●在出现的对话框中，点击一个类别选中它，然后在对话框底部的文本框中输入阈值。为每 个类别重复该步骤。 最后给定输出结果的保存方式：文件或内存，当影像较大时建设保存到文件中，以免因内存不够而出错运算错误。 点击“OK”计算机开始自动分类运算。 8、在可用波段列表中显示分类图像。 ?实验总结

《关于召开广西临床医学研究中心建设工作培训班的通知》的工作年度汇报的报告

《关于召开广西临床医学研究中心建设工作培训班的通知》 的工作年度汇报的报告 自治区科技厅： 根据贵厅《关于召开广西临床医学研究中心建设工作培训班的通知》（桂科社字〔2017〕129号）要求，我院撰写了“《广西骨科疾病临床医学研究中心建设工作年度汇报》”，现根据要求呈报相关资料，请审示。 专此报告。 附件：广西骨科疾病临床医学中心建设工作年度汇报 广西医科大学第一附属医院 2017年9月2日

广西骨科疾病临床医学中心建设工作年度汇报 一、基本情况 （一）本中心基本情况主要包括目前已有的各个学科建设，领军人才及团队，科技国内外合作交流等相关情况。 广西医科大学第一附属医院是广西规模最大、设备最先进、技术实力最强的三级甲等综合教学医院，是广西医学研究、临床医疗和预防保健的中心，2016中国医院科技影响力排行榜综合排行第73位（广西唯一上榜医院）。而本中心依托广西医科大学第一附属医院“骨外科学”广西优势特色重点学科，经过不断努力，中心各类平台建设成绩显著。 临床学科建设方面，本中心共有床位228张，包括创伤骨科、脊柱骨科、骨关节科、康复骨科，每个科室均实力雄厚，各具特色。骨外科集医疗、教学、科研、保健为一体，是广西医疗卫生重点学科、广西高校人才小高地创新团队，2016中国医院科技影响力排行榜综合排行骨外科学学科排名第62名（全国1324家三级甲等医院）。 领军人才及团队建设方面，本中心有广西八桂学者、广西特聘专家、广西高校卓越学者、国务院特殊津贴专家、广西“新世纪十百千人才工程”第二层次人选等各1名，以及一批聘任中华医学会专业学会常委、委员、广西各专业学会主任委员和中华医学系列杂志编委数十余人；广西高校人才小高地创新团队1个。并逐步对现有的人才梯队进行优化调整，利用依托单位的引进人才优惠政策，吸引国内外优秀人才的加入，提高新技术研发人员的水平和比例；同时选送中青年

福田红树林湿地生态系统

概括福田红树林自然保护区湿地生态系统的类型1.植被土壤 福田保护区地处北回归线以南，水热条件好，适合红树林生长。保护区红树林总面积为lll.lha，福田保护区内有真红树植物4科5属5种，半红树植物5科5属5种。保护区内除缺少榄李(Lumnitzera racemosa )外，分布有大陆上所有的红树林种类。受半日潮周期淹浸，形成深厚的淤泥，土壤没有结构，表层土壤(0-3 Ocm)含盐量14.5 ，pH值为5.3;中层土壤(3 0-60cm)含盐量18.2，pH值为6.6;底层土壤(60-90cm)含盐量19.3，pH值为7.1。 福田红树林自然保护区植物主要组成种类 2.鸟类资源

福田保护区内有陆鸟5目19科55种。其中，数量较多的优势种有16种，占总种数的30.0%;珍稀保护鸟类有8种，占总种数的14.0%;国家I级保护鸟类有1种(白肩雕);II级保护鸟类有7种，分别为赤腹鹰、莺、鹜、白头鸦、游集、红集和褐翅鸦鹃，除了褐翅鸦鹃属杜鹃科外，其余的都属鹰科。从食性方面来看，食鱼兼食虫的鸟类有47种，占总种数的85.0%;食鼠的鸟类有6种，占总种数的11.0%。从觅食和栖息习性方面来看，喜欢空中盘旋和飞翔捕食的鸟类有12种;经常出现在乔灌林地的鸟类有20种;多在基围草灌丛活动的鸟类有12种;适应各种环境的鸟类有11种。从物候方面来看，冬候鸟有21种，夏候鸟有6种，迁徙鸟有4种，留鸟有24种。 3.底栖动物 深圳湾福田红树林外泥滩常见底栖动物是羽须鳃沙蚕、奇异稚齿虫(Paraprionospio pin-nata )、德氏狭口螺(Stenot 彻ra divalis )、尖刺樱虫(Potamilla acuminata )、寡鳃齿吻沙蚕

《遥感原理与应用》实验报告——影像分类

实验名称：影像分类 一、实验内容 1.对同一副遥感影像分别用监督和非监督两种方法进行分类，并对分类结果进行比较； 2.对同一种方法下的不同判别准则（如最小距离准则和最大似然分类）得到的分类结果进行 比较。 二、实验所用的仪器设备，包括所用到的数据 电脑一台，Window7操作系统，遥感影像处理软件（ENVI4.3）软件，一幅多波段卫星遥感影像，如图1所示。 三、实验原理 （一）监督分类 1.监督分类的原理 监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立； 反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。常用算法有：平行算法、最小距离法、最大似然法等。 2.最小距离分类：是指求出未知类别向量到要识别各类别代表向量中心点的距离，将未知类 别向量归属于距离最小一类的一种图像分类方法。 3.最大似然分类：假定每个波段每一类统计呈均匀分布，并计算给定像元属于一特定类别的 可能性。除非选择一个可能性阈值，所有像元都将参与分类，每一个像元被归到可能性最大的那一类里。 （二）非监督分类 1.非监督分类的原理 非监督分类也称聚类分析。是指人们事先对分类过程不施加任何的先验知识，而仅凭数据，即自然聚类的特性，进行“盲目”的分类；其分类的结果只是对不同类别达到了区分，但并不能确定类别的属性，亦即：非监督分类只能把样本区分为若干类别，而不能给出样本的描述；其类别的属性是通过分类结束后目视判读或实地调查确定的。 2.ISODATA分类 ISODATA非监督分类计算数据空间中均匀分布的类均值，然后用最小距离技术将剩余像元迭代聚集。每次迭代重新计算了均值，且用这一新的均值对像元进行再分类。重复分类是分割、融合和删除是基于输入的阈值参数的。除非限定了标准差和距离的阈值（这时，如果一些像元不满足选择的标准，他们就无法参与分类），所有像元都被归到与其最临近的一类里。这一过程持续到每一类的像元数变化少于选择的像元变化阈值或已经到了迭代的最多次数。

广西一流学科建设2018年度自评报告

广西一流学科建设2018年度自评报告 （公章） 2018年12月21日 —1—

一、总体情况 （一）党委统筹推进建设情况。 坚持和加强党的领导，落实学校主体责任，加大投入，统筹推进一流学科建设情况。 学校成立由书记和校长任组长的一流学科建设领导小组。领导小组下设办公室，挂靠发展规划处，由发展规划处处长兼任办公室主任，具体负责一流学科的日常管理工作。发展规划处由党委书记直接管理，亲自推进一流学科建设各项工作。 各一流学科所在学院成立一流学科建设管理小组，由院长和学科带头人担任组长。负责组织落实本学科的人才培养、科学研究、队伍建设、平台建设、学术交流、社会服务等工作；制定本学科建设资金使用方案并负责实施，确保完成建设目标。 （二）学科体制机制创新情况。 健全一流学科建设管理制度，优化一流学科运行方式，完善一流学科建设保障体系，构建一流学科协同发展机制，深化一流学科资源配置机制改革、构建学科特区以及一流学科考核评价机制。 学校以项目化目标管理为主，加强对“一流学科”建设的领导和组织协调，对建设进程、任务、措施、目标等执行情况进行定期评估考核。一流学科建设实行“一流学科建设领导小组”负责指导协调，“教授专家委员会”负责建设运行的评估、论证、验收的模式。一流学科建设实行项目负责人制，学校党政领导为 —2—

学校主体责任人，一流学科建设学院党政领导为建设学科主体责任人，学科带头人为建设学科直接责任人。 出台《右江民族医学院一流学科建设管理办法》《右江民族医学院一流学科建设经费使用及管理暂行办法》《右江民族医学院一流学科建设方案》。 （三）目标完成与经费使用情况。 学校一流学科建设2018年度任务完成总体情况、资金到位与配套以及经费使用情况等。 学校一流学科建设2018年度任务完成总体情况良好，对标广西一流学科建设任务书的主要建设指标，我校在学科方向与水平、学科队伍、人才培养、科学研究与社会服务、国际合作与交流等一级指标都完成了既定的建设目标任务，其中，高层次人才有突破，获广西高层次人才D层次1人；人才培养质量有提高，如国家级规划教材完成率260%、省部级及以上学科竞赛奖完成率为800%、本科毕业生攻读硕士比例完成率为340%。 经费到位情况。学校2018年一流学科建设总经费2830万元，其中，财政专项经费1400万元，学校配套1430万元，资金全部到位。 经费使用情况。学校2018年一流学科建设总支出2130万元，总体支出进度为75%。其中，财政专项经费1400万元已全部使用完毕，专项经费支出进度为100%；学校配套经费支出730万元，配套经费支出进度为51%。 —3—

遥感图像地学分类实验指导

遥感图像分类 一、背景知识 图像分类就是基于图像像元的数据文件值，将像元归并成有限几种类型、等级或数据集的过程。常规计算机图像分类主要有两种方法：非监督分类与监督分类，本实验将依次介绍这两种分类方法。 非监督分类运用ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique)算法，完全按照像元的光谱特性进行统计分类，常常用于对分类区没有什么了解的情况。使用该方法时，原始图像的所有波段都参于分类运算，分类结果往往是各类像元数大体等比例。由于人为干预较少，非监督分类过程的自动化程度较高。非监督分类一般要经过以下几个步骤：初始分类、专题判别、分类合并、色彩确定、分类后处理、色彩重定义、栅格矢量转换、统计分析。 监督分类比非监督分类更多地要用户来控制，常用于对研究区域比较了解的情况。在监督分类过程中，首先选择可以识别或者借助其它信息可以断定其类型的像元建立模板，然后基于该模板使计算机系统自动识别具有相同特性的像元。对分类结果进行评价后再对模板进行修改，多次反复后建立一个比较准确的模板，并在此基础上最终进行分类。监督分类一般要经过以下几个步骤：建立模板(训练样本)分类特征统计、栅格矢量转换、评价模板、确定初步分类图、检验分类结果、分类后处理。由于基本的非监督分类属于IMAGINE Essentials级产品功能，但在IMAGINE Professional级产品中有一定的功能扩展，非监督分类命令分别出现在Data Preparation菜单和Classification菜单中，而监督分类命令仅出现在Classification菜单中。 二、实验目的 理解并掌握图像分类的原理，学会图像分类的常用方法：人工分类（目视解译）、计算机分类（监督分类、非监督分类）。能够针对不同情况，区别使用监督分类、非监督分类。理解计算机分类的常用算法实现过程。熟练掌握遥感图像分类精度评价方法、评价指标、评价原理，并能对分类结果进行后期处理。 三、实验内容（6课时） 1.非监督分类（Unsupervised Classification)； 2.监督分类（Supervised Classification)； 3.分类精度评价（evaluate classification）； 4.分类后处理（Post-Classification Process）； 四、实验准备 实验数据： 非监督分类文件：germtm.img 监督分类文件：tm_860516.img 监督模板文件：tm_860516.sig 五、实验步骤、方法 1、非监督分类（Unsupervised Classification)

广西工程技术研究中心管理办法

广西工程技术研究中心管理办法 第一条为进一步规范并加强广西工程技术研究中心（以下简称“工程中心”）的建设和管理，增强对创新型广西建设和新旧动能转化的支持，根据《国家科技创新基地优化整合方案》和《广西科技创新支撑产业高质量发展三年行动方案（2018—2020年）》等文件精神制定本管理办法。 第二条工程中心是广西科技创新体系的重要组成部分，是支撑产业新旧动能转化的重要平台，是实现行业技术创新、成果转化、技术转移、产学研合作的重要基地，是开展产业共性技术研发与工程化、集聚培养优秀科研人才的重要载体。 第三条工程中心建设，坚持依托企业为主、其他具有一定产学研合作基础的高等院校和科研院所为辅的原则，坚持“自主管理、自主投入、自我建设”的原则，坚持“产学研结合，突出成果转化”的原则，坚持突出工程中心的技术或产业领域具有唯一性、权威性、引领性的原则，坚持“开放、流动、协同、竞争”的运行机制，坚持“定期评估、动态管理、优胜劣汰”的管理机制。 第二章职责 第四条广西壮族自治区科学技术厅（以下简称“科技厅”）是工程中心的综合管理部门，主要职责是： （一）贯彻和落实国家有关工程中心建设、管理的政策和规章。 （二）研究确定工程中心的发展方向和政策，制定工程中心的管理办法和管理工作规程。 （三）编制、组织实施全区工程中心总体发展规划和建设计划。 （四）宏观指导工程中心的建设和运行。负责组织工程中心申报认定、绩效评估、调整撤销等工作。 第五条区直有关部门或属地科技行政主管部门（单位）是工程中心的业务主管部门，主要职责是： （一）组织、审查和推荐本部门、本地区工程中心的申报。 （二）指导工程中心的运行，配合科技厅做好对工程中心的申报审核、绩效评估、年度考核、动态管理等管理工作。 （三）为依托单位提供必要条件，支持工程中心运行。 第六条依托单位是工程中心建设以及运行管理的具体责任单位和建设主体，其主要职责是：

遥感图像目标识别文献综述

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/2d1367853.html, 遥感图像目标识别文献综述 作者：谭博彦 来源：《电脑知识与技术》2016年第35期 摘要：随着科学技术的不断发展，特别是遥感技术的飞速发展，遥感图像的分辨率越来越高，其包含的信息也越来越复杂，因此，迫切需要发展感兴趣目标自动识别技术。精确识别对象对民用导航、环境保护、军事等各个方面意义重大，提高对象的自动识别精度也是不可缺少的。本文通过查阅分析遥感图像识别的文献资料，对目标识别使用的一些基本理论和方法进行了综合归纳。 关键词：遥感图像；目标识别；综述 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）35-0206-03 A Literature Review on Remote Sensing Image Target Recognition TAN Bo-yan （Class 1422 The 1st Middle School of Loudi， Loudi 417000 China） Abstract：With the continuous development of science and technology， Especially the rapid development of remote sensing technology， The resolution of the remote sensing images is higher and higher， it contains information is becoming more and more complex， therefore， an urgent need to develop interest in automatic target recognition technology. Accurately identify the object is of great significance to civil navigation， environment protection， military and other various aspects， to improve the automatic identification precision of the object is also indispensable. This article through the analysis of remote sensing image recognition of the literature， the target recognition using some of the basic theory and method are summarized. Key words：remote sensing image； target recognition； literature review 目标识别是计算机视觉、图像处理和机器学习中的重要研究课题之一。目前，目标识别的技术已经广泛应用在各个领域中，近些年来其在遥感图像中的应用也越来越普遍。对遥感图像进行精确地目标识别，一直是计算机图像识别中的一个难题，且随着遥感技术的迅速发展，其也成了该领域一个重要研究方向。精确定位遥感图像中的感兴趣目标，同时提取其状态参数和属性值，是遥感图像目标识别的基本任务。该任务需要经过地学、生物学、物候学等综合性的专家知识指导，运用信息科学和数学等一系列方法来实现简单地电磁辐射特性的记录，到地物时空分布变化的反演，这是一个非常典型的交叉学科问题[1]。