简介：摘要：本项目将普通美妆镜设计升级成拥有控制系统的智能美妆镜，升级后的美妆镜具有智能、安全、高效、节能等优点，日益成为现代化家庭不可或缺的居家用品，为人们的生活提供方便、提升品质。

简介：内容提要吴楷（音译）来自中国宁波，现在得克萨斯A＆M大学攻读博士学位近日，她率领自己的团队参加了科技真人秀节目“全美创客先锋”的录制他们设计了一款智能泳镜SwimART，虽然他们在前几轮顺利通关，但在电视现场陈述时闯关失败但吴楷认为，比赛的结束并不意味着项目的终结，她和团队成员将继续寻找资助，继续开发，最终推向市场。

简介：摘要：近年来随着物联网技术的不断成熟和进步，智能家居已有了飞速的发展，智能镜除了传统的镜面使用以外，还可利用物联网和传感器拓展衍生其他智能家居功能。本文提出利用树莓派主控、DHT11温湿度传感器、摄像头、麦克风、Wifi、LCD显示屏、电源等模块，基于Linux操作系统多线程技术，综合运用Python网络爬虫、计算机视觉、Kinect运动捕获、3DMax三维动画与Unity引擎技术，设计一种新型智能镜，使用者在使用常规镜面功能时，同步实现天气、时间、温度、湿度、新闻热点资讯等信息显示，同时支持语音交互控制和虚拟换装体感交互体验功能，使家居生活更加智能、舒适和高效。

简介：摘要：镜子，是一种具有反射光线能力的物品，主要在日常生活中起到整理仪容的作用，而随着生活水平和消费水平的提高，单调的镜子无法起到装饰的效果，所以在镜子的生产制造过程中，会与镜子匹配安装会发光的LED灯，从而使整块镜子可以散发光线，灯镜主要用于化妆台和浴室内。现有的灯镜功能较为单一，仅采用手动打开灯光，在使用者双手没空时，操作比较麻烦，而且使用者使用完后可能忘记关闭灯，导致灯一直亮着而浪费电能。因此研究出了微波感应智能灯镜，它可以有效解决上述问题。

简介：摘要目的评估智能消化内镜质控系统在结肠镜检查中的质量监控作用。方法根据纳入排除标准，将来自武汉大学人民医院内镜中心的9名内镜医师按随机数字法随机分配到质控组和对照组。质控前阶段(2019年4月20日—2019年5月31日)收集入组内镜医师进行的结肠镜检查资料。质控培训阶段(2019年6月1—30日)质控组内镜医师培训质控相关知识和智能消化内镜质控系统的使用说明；对照组内镜医师仅培训质控相关知识。质控后阶段(2019年7月1日—2019年8月20日)每周给质控组内镜医师反馈质控报告，而对照组内镜医师无质控报告。收集两组内镜医师结肠镜检查资料。主要终点为腺瘤检出率，次要终点为退镜时间、息肉检出率、达盲率。结果9名内镜医师中，质控组4名，对照组5名。质控前阶段和质控后阶段共纳入结肠镜检查1 471例。质控组的腺瘤检出率及息肉检出率在质控后提高[13.7%(45/329)比7.1%(24/338), χ2＝55.796，P<0.001；48.9%(161/329)比40.2%(136/338)，χ2＝4.071，P＝0.044]，退镜时间较质控前增加[5.9(3.9，7.3)min比4.1(2.8，6.1)min，Z＝6.965，P<0.001]。而对照组质控后阶段与质控前阶段以上指标比较差异均无统计学意义[9.3%(37/398)比9.1%(37/406), χ2＝0.329，P＝0.566；33.9%(135/398)比33.0%(134/496), χ2＝3.616，P＝0.057；3.9(2.7，6.1)min比3.6(2.6，5.8)min，Z＝1.355，P＝0.175]。结论智能消化内镜质控系统结合审查和反馈模式可以实现对内镜医师结肠镜检查的质控作用，并提高内镜医师的结肠镜检查质量。

简介：摘要：为了满足人们购买服装前，通过利用3D智能虚拟技术，镜子的Kinect反光折射体感等高科技技术来节省逛街时间，试衣不便，季节更替等问题，让广大消费者更真切的体验不同服饰上身之后的效果，帮助消费者精确选择适合自己的衣服，并提供相应的穿搭方法和最佳购买方案。无论实体店还是网络购物，用这面结合了高科技技术能力的镜子，让人们在精神上得到满足的同时，买到物美价廉的服饰。对于特殊人群，比如残疾人，老年人，以及孕期生理期的女性等特殊人群，这面镜子也会代替他们试穿，需要定制的衣服，设计师也可通过镜子功能给出个性切实的设计方案，利用营销手段，潜移默化到人们心中，最终占领市场。

简介：摘要目的构建一种基于计算机视觉的结肠镜退镜速度实时监控系统，并验证其可行性和性能。方法从武汉大学人民医院消化内镜中心数据库选取2018年5—10月期间的35 938张肠镜图片和63个结肠镜检查视频。肠镜图片分成体外/体内/不合格和回盲部/非盲肠两个数据集，分别从第一个、第二个数据集中选取3 594张和2 000张图片用于深度学习模型的测试，其余图片用于训练模型；选取3个结肠镜检查视频资料评价实时监控系统自动监控退镜速度的可行性，剩余60个结肠镜检查视频资料用于评估实时监控系统的性能。结果深度学习模型对于结肠镜检查图片分类识别体外/体内/不合格图片的准确率分别为90.79%(897/988)、99.92%(1 300/1 301)、99.08%(1 293/1 305)，总体准确率为97.11%(3 490/3 594)；分类识别回盲部/非盲肠图片的准确率分别为96.70%(967/1 000)、94.90%(949/1 000)，总体准确率为95.80%(1 916/2 000)。在其可行性评价方面，3个结肠镜视频资料显示退镜速度与图片处理间隔时间呈线性关系，提示该监控系统可在结肠镜退出过程中自动监控退镜速度。在其性能评价方面，结肠镜退镜速度实时监控系统正确预测了所有60个肠镜检查的开始时间和结束时间，分析显示结肠镜平均退镜速度和退镜时间呈明显负相关(R＝－0.661，P<0.001)，退镜时间不足5 min、5～6 min和超过6 min视频的平均退镜速度的95%置信区间分别为43.90～49.74、40.19～45.43和34.89～39.11，故将39.11设为安全退镜速度，将45.43设为预警退镜速度。结论构建的结肠镜退镜速度实时监控系统可用于实时监控结肠镜退镜速度，可在结肠镜检查中辅助内镜医师进行实时监测，以提高结肠镜检查质量。

简介：摘要目的研究早期胃癌诊断中智能染色内镜的作用。方法选取86例我院内镜室进行普通胃镜检查疑似早期胃癌患者，分别采用电子放大镜、FICE染色放大内镜、靛胭脂染色放大镜进行检查，以组织病理检查作为金标准，对比三种镜检的敏感性、特异性和符合率情况。结果组织病理学检查有22例确诊为早期胃癌，FICE染色放大内镜的敏感度、特异性、符合率分别为95.45%、98.44%、97.67%，明显高于电子放大镜的59.09%、84.38%、77.91%，差异均有统计学以（p<0.05），略高于靛胭脂染色放大镜的81.82%、95.31%、91.86%，但是差异不显著（p>0.05）。结论早期胃癌诊断中，智能染色内镜具有很高的敏感性和特异性，而且能够提供清晰的血管图像。

简介：摘要目的评估人工智能(artificial intelligence，AI)辅助胃癌诊断系统在实时染色放大内镜视频中对内镜医师识别胃癌能力的影响。方法回顾性收集2017年3月—2020年1月武汉大学人民医院和公开数据集中的早期胃癌和非癌染色放大内镜图片作为训练集和独立测试集，其中训练集包括4 667张图片(1 950张早期胃癌和2 717张非癌)，测试集包括1 539张图片(483张早期胃癌和1 056张非癌)。利用深度学习进行模型训练。前瞻性收集2020年6月9日—2020年11月17日来自北京大学肿瘤医院和武汉大学人民医院的100例患者的染色放大内镜视频(包含38例癌和62例非癌)作为视频测试集。纳入来自另外4家医院的4名不同年资内镜医师，分2次(无或有AI辅助)对视频测试集进行诊断，评估AI对内镜医师判断胃癌能力的影响。结果无AI辅助时，内镜医师诊断视频测试集中胃癌的准确率、敏感度和特异度分别为81.00%±4.30%、71.05%±9.67%和87.10%±10.88%；在AI辅助下，内镜医师辨认胃癌的准确率、敏感度和特异度分别为86.50%±2.06%、84.87%±11.07%和87.50%±4.47%，诊断准确率(P＝0.302)和敏感度(P＝0.180)较无AI辅助时均有提升。AI在视频测试集中辨认胃癌的准确率为88.00%(88/100)，敏感度为97.37%(37/38)，特异度为82.26%(51/62)，AI的敏感度高于内镜医师平均水平(P＝0.002)。结论AI辅助诊断系统是染色放大内镜模式下辅助诊断胃癌的有效工具，可提高内镜医师对胃癌的诊断能力。它能实时提醒内镜医师关注高风险区域，以降低漏诊率。

简介：摘要提高消化内镜技术水平是各医院、学术组织和政府职能部门等多年努力践行的工作，目前存在的一些问题，需要借助人工智能的帮助。基于深度学习的卷积神经网络已广泛应用于各种消化内镜人工智能辅助系统。《中华消化杂志》本期人工智能专题刊载的消化内镜人工智能辅助系统与设备可从部位质量控制、隆起型病变检出和息肉性质鉴别3个层面辅助消化内镜检出和甄别病变；减轻胶囊内镜医师阅片的工作负担，以便聚焦小肠出血病灶的检出。这些医工结合的研究，敦促消化病学与人工智能技术的深度融合。

简介：摘要提高消化内镜的质量控制水平是减少漏诊、提高消化道早癌检出率的关键。人工智能技术为质控措施的落地提供了一种崭新的解决方案。本文对人工智能在辅助统计结构性指标、改进过程指标、优化结果指标等改善内镜质控方面的研究进行综述，期待将来以最低成本、最优效率同时整合病变检出、诊断、治疗以及内镜质量控制的人工智能系统能够在临床普及应用。

简介：摘要近年来，人工智能(artificial intelligence，AI)技术迅速发展，并在医学多个领域掀起研究热潮，展现了巨大的发展潜力，有望为医疗领域带来革命性的变化。目前，消化内镜领域AI的研究正如火如荼地开展，已取得诸多可喜成果。本文就我国消化内镜AI的相关研究进行系统性阐述，总结目前大数据协作组的工作情况，并对消化内镜AI的挑战与展望进行了讨论。

简介：摘要目的评价智能消化内镜质控系统在胃镜检查中的质量控制作用。方法将来自武汉大学人民医院的14例内镜医师按随机数字法分配到质控组和对照组。在质控前阶段（2019年4月20日—2019年5月31日），回顾性收集入组内镜医师的胃镜检查资料信息。在质控培训阶段（2019年6月1—30日），质控组内镜医师培训质控相关知识和智能消化内镜质控系统的使用说明；对照组内镜医师仅培训质控相关知识。在质控后阶段（2019年7月1日—2019年8月20日），通过审查和反馈模式，由智能消化内镜质控系统统计质控组内镜医师胃镜检查的质控指标并生成质控报告，每周将质控报告反馈给质控组内镜医师。主要观察质控组和对照组癌前病变检出率的变化。结果内镜医师被随机分配到质控组和对照组各7例。质控前阶段和质控后阶段共纳入胃镜检查3 446例，其中，质控前阶段1 651例（质控组753例、对照组898例），质控后阶段1 795例（质控组892例、对照组903例）。质控组的癌前病变检出率在质控后提高了3.6%［3.3%（29/892）比6.9%（52/753），χ2=11.65，P<0.01］，对照组提高了0.4%［3.3%（30/903）比3.7%（33/898）， χ2=0.17，P=0.684］。结论智能消化内镜质控系统结合审查和反馈模式可对内镜医师的胃镜检查起质量控制作用，并提高内镜医师的胃镜检查质量。

简介：[摘要 ] 目的 探讨智能分光比色内镜（ FICE）在早期食管癌中的诊断价值。方法 2016年 1月至 2017年 6月疑似食管癌患者 1257例，先后经过 FICE内镜和碘染色内镜检查，对比两种内镜的敏感度、特异度、 ROC曲线下面积、胃镜后疼痛评分。结果 1257例疑似患者中病理确诊为早期食管癌的共 62例， FICE胃镜诊断早期食管癌的敏感度为 95.24%，特异度为 99.75%；碘染色胃镜的敏感度为 92.06%，特异度为 99.83%，两组 ROC曲线下面积无明显统计学差异（ P>0.05）。 FICE内镜后疼痛自评表得分低于碘染色内镜，差异有统计学意义（ P<0.05）。结论 FICE内镜在早期食管癌诊断上可取得很好效果，相比碘染色内镜，其疼痛程度更低，拥有良好的临床应用前景。

简介：在体反射式共聚焦显微镜是一种非侵入性的影像学技术,可以获得细胞水平分辨率的水平扫描皮肤图像。在炎症性皮肤病常用光镜下炎症模式基础上明确了四种主要反射共聚焦显微镜炎症模式,以这四种主要炎症模式的“主要”特征和“次要”特征为主干可能进行模式诊断,基于这些模式诊断标准的明确将有可能通过深度学习的模型达到智能诊断的目的。

简介：摘要：腹腔镜手术被越来越多地应用在各手术科室，如泌尿外科、普通外科、妇科等。腹腔镜手术相较传统开放手术不仅具有显著的微创效果，而且具有感染风险小、术后康复快、住院时间短等优点。由于计算机性能与硬件的提高，腹腔镜手术视频资料以一种数据形式灵活储存在服务器中，可供医生回顾查看与分享。随着大数据时代的来临，许多数据被用以发现、分析与解决问题,丰富的腹腔镜视觉数据也不例外。而人工智能是最擅长通过数据分析解决问题的技术，因此可能推动临床上腹腔镜手术的发展。近年腹腔镜手术依靠人工智能技术取得了巨大的进步，本文现就人工智能技术在腹腔镜手术中的研究应用与进展作一综述。

简介：【摘要】目的 探讨对临床医学专业医学生临床实习教学中，采用腹腔镜训练的应用效果。方法 选取2021年01月-12月于我院实习的临床医学专业医学生68名，采用配偶法将其分成两组进行临床实习教学，分别实施自由练习模式和腹腔镜模拟训练，并于实习结束后进行满意度调查。结果 综合对比两组临床技能考核和腹腔镜技能操作情况以及满意度评分，均表现为观察组高于对照组，P＜0.05。结论 对临床医学专业医学生进行腹腔镜模拟训练实习教学，对临床技能的提升具有促进作用，还能加深对腹腔镜外科知识的理解和掌握，并且该实习教学模式深受实习生喜爱，值得推广。

简介：摘要：人工智能（Artificial Intelligence，AI）在药物研发、卫生管理等医学领域有着广阔的应用。特别是呼吸系统领域，人工智能技术已经广泛应用在了肺部放射影像，临床路径优化管理，慢病管理等领域。支气管镜作为呼吸系统疾病诊断和治疗的重要工具，人工智能在支气管镜检查中的应用也获得了一定的关注和研究，旨在提高临床诊断效率及准确率、降低医生工作负荷等。为此，本文将从图像识别、智能导航、机器人支气管镜系统三个方面着重分析人工智能技术在支气管镜检查的应用现状，并探讨其挑战和未来发展方向。

简介：摘要目的评估高清智能染色内镜（iSCAN）结合频闪喉镜鉴别声带白斑病变的临床应用价值。方法回顾性分析2020年10月至2021年8月于浙江大学医学院附属第二医院耳鼻咽喉科行CO2激光喉显微手术明确病理性质的79例声带白斑患者资料，其中男性75例，女性4例，年龄33~90（61.5±10.3）岁。术前采用iSCAN和频闪喉镜观察和评估病变形态学特征、微血管形态、黏膜波特点等，并与病理检查结果进行相关性分析。采用SPSS 20.0软件进行统计学分析。结果79例患者，共119侧病变（56侧左，63侧右）。病理检查结果诊断为恶性病变（重度异型增生，原位癌及浸润癌）的声带侧别为51侧，良性病变为68侧。频闪喉镜下，黏膜波正常及轻度减退69侧，重度减退及消失50侧，黏膜波减退程度与恶性病变正相关（ρ=0.687，P<0.001）。iSCAN内镜下，病变部位微血管形态变化（垂直）与恶性病变正相关（ρ=0.687，P<0.001）。单因素分析结果显示，病灶大、厚、颜色不均匀、颗粒状隆起、周边红斑和不对称与恶性病变正相关（ρ=0.530、0.401、0.538、0.315、0.497、0.281，P<0.05）。Logistic回归分析显示，病灶大的恶性病变风险是病灶小的5.437倍，iSCAN内镜下垂直血管改变的恶性病变风险是血管形态正常的8.711倍，黏膜波重度减退或消失恶性病变风险是黏膜波正常或轻度减退的9.12倍。结论iSCAN结合频闪喉镜，可以全面观察和评估声带白斑患者的声带形态、黏膜下微血管及声带黏膜波的变化，提高良恶性病变的鉴别能力。

简介：摘要近年来，我国电气工程发展非常迅速，为我国经济建设贡献力量。随着社会经济发展水平的不断提高，科学信息技术的不断发展，在电气工程自动化中，智能化技术的运用能够有效的提升企业的工作效率，节约企业的人力、物力、财力等资源，在提升企业经济效益方面也发挥着很大的促进作用。