智能辅助软件PSMSuite在HAZOP分析项目中的应用研究

危险与可操作分析(HAZOP)是以系统工程为基础的一种常用的对化工装置进行风险分析的方法。目前,国内的企业在开展HAZOP分析项目时,大部分只是依赖于单纯的表格形式。对于HAZOP信息化辅助工具的研究,国内外一直没有停止。PSMSuite软件作为国内自主开发的一款HAZOP项目智能辅助软件,具有独特的案例搜索复用、PSI信息查询以及其它实用性功能,为企业开展HAZOP项目分析提供了可靠的保证和有力的帮助。

基于 PSD-BPA 的电网潮流计算分析智能辅助软件设计与实现

自 2021 年 1 月份~ 6 月份,两万吨编组列车分解的情况较多,严重影响了公司的运输组织效率和列车运行安全。根据对近期故障的梳理,故障主要表现为机车无线重联设备的 OCE 设备和 LTE 网络闪红,文章通过现场调研、相关设备的问题交流和诚邀外部专家交流的方式,分析近期频繁故障点 EM350 模块和 SIM 卡的具体故障原因,分析发现机车 LTE 网络通信中断是造成近期两万吨列车分解的主要原因,因此对此类问题进行专项研究。

人工智能辅助肺结节筛查及定性诊断的应用研究

目的探讨人工智能(AI)辅助诊断软件在胸部低剂量CT肺结节筛查及定性诊断的临床研究与应用价值。方法回顾性分析病理确诊的103例肺结节患者的临床资料,将103例肺结节患者术前的胸部低剂量CT图像导入杏脉锐影肺结节AI分析软件中,采用AI及放射医师阅片的方法筛查肺结节并进行良恶性诊断,将AI辅助诊断软件与放射医师对肺结节的筛查情况进行比较,并以病理诊断为金标准,分析AI辅助诊断软件与放射医师诊断的准确性。结果103例患者胸部低剂量CT共筛查出258个结节,AI辅助软件与放射医师检出肺结节的敏感度分别为96.12%、89.53%,阳性预测值分别为95.00%、100.00%;AI辅助诊断软件筛查检出肺结节的假阳性率为5.00%,放射医师未检查出假阳性肺结节。AI辅助诊断软件与放射医师对肺结节的筛查能力比较,差异有统计学意义(P<0.05)。103例肺结节患者病理检查共诊断出108个肺结节,AI辅助诊断软件及放射医师诊断肺结节的敏感度分别为95.35%、91.86%,特异度分别为72.73%、81.82%。结论AI辅助诊断软件在肺结节筛查检出及恶性结节诊断方面具有较高的准确性,但肺结节良恶性鉴别准确率低于放射医师。因此,AI辅助诊断软件可作为一种辅助手段与放射医师诊断相结合来提高肺结节的总体诊疗效能。

基于大数据分析的变电设备缺陷数据辅助软件的研究及应用

变电设备在生产运维检修过程中,会产生大量的变电缺陷相关数据。变电设备类型繁多,运行工况各有不同,人工分析缺陷数据时,往往不能形成有效结论。主要介绍了一种变电设备缺陷数据辅助分析的软件开发思路及结果应用,可以通过从缺陷类型、电压等级、生产厂家、运行工况等多个维度进行分析,形成有数据支撑的分析结果,用于有效指导下一步检修工作。

糖尿病视网膜病变辅助诊断软件安全有效性评价方法研究

糖尿病视网膜病变是进展性可致盲眼病,近年出现了基于眼底照片的人工智能糖网软件,但尚无针对性的安全有效性评价方法,本文在现有深度学习算法监管要求框架基础上,针对算法性能和泛化能力,提出了安全有效性的评价方法,主要包括训练数据质控、人机配合、算法性能评估、性能影响因素评估、注意事项说明、网络安全6方面内容。评价方法有效指导相关产品上市申报,并对类似产品的评价起到借鉴作用。

基于智能故障判断的电能表检定装置改进与研发

针对在检定过程中出现的检定装置故障或人员误操作产生的异常状况、故障识别不易、处理时间较长、安全风险易忽略等问题,本文研究了一种基于智能故障判断的电能表检定装置和智能辅助检定软件,以实现检定过程中的故障识别和判断,并给出故障排查的解决方法指引和操作安全提示,快速排查故障,提升检定人员技能水平,增强检定安全性,从而提高电能表检定质量和效率。

肺部CT图像分辨率对人工智能辅助诊断软件肺结节诊断准确性的影响研究

研究肺部CT图像分辨率对人工智能辅助诊断软件肺结节诊断准确性的影响。方法:选择2019年6月-2021年6月到本院收治的肺结节患者66例作为观察对象,依照不同肺部CT图像分辨率分成实验组和对照组,其中,对照组接受常规高分辨率(512*512矩阵)重建,实验组接受超高分辨率(1024*1024矩阵)重建,分析两组肺结节鉴别结果,对结节密度类型、最大径以及体积进行精准的记录和分析。要求医院中两名经验丰富的影像学医师,在人工智能辅助诊断基础之上,对实验组患者图像肺结节分析,将两名医师的统一意见当做金标准。把肺结节依照最大径>4mm,最大径<4mm实施分类对比,探析不同的分辨率对人工智能辅助诊断软件肺结节诊断准确性判定。结果:实验组对全部结节诊断的精准性均高于对照组(P<0.05);在对最大径>4mm的肺结节,运用超高分辨率的CT辅助人工智能辅助诊断软件进行诊断精准性明显高于常规高分辨率诊断精准性(P<0.05);实验组诊断的敏感性高于对照组(P<0.05)。结论:肺部CT图像超高分辨率对人工智能辅助诊断软件肺结节诊断准确性比较高,可依照患者的具体状况适宜的运用。

CT增强扫描背景下bone与standard图像算法对DL-CAD诊断肺结节良恶性效能的影响

目的:探究CT增强扫描背景下bone与standard图像算法对基于深度学习的智能辅助软件(DL-CAD)诊断肺结节良恶性效能的影响。方法:回顾分析98例于2020年1月至2022年9月本院收治的肺结节患者,将其CT增强扫描背景下bone图像算法、standard图像算法、bone图像算法联合standard图像算法的诊断结果与金标准“病理检查”诊断结果做一致性分析。结果:standard联合bon图像算法相较于bone图像算法及standard图像算法诊断肺结节良恶性的敏感度(0.867 vs 0.816 vs 0.786)、特异度(0.927 vs 0.878 vs 0.829)、准确率(0.885 vs 0.835 vs 0.799)均更高。结论:bone图像算法相较于standard图像算法应用于基于DL-CAD的CT增强扫描中具有更好地诊断效能,二者联用效能最好。

分布式ICAI的组件解决方案

分析了 COM/DCOM组件的原理 ,根据 ICAI的功能要求探讨了 Internet上分布式 ICAI系统中组件的合理划分与组织 。