智能多模态影像教学科研平台系统招标公告

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智能多模态影像教学科研平台系统招标公告


智能多模态影像教学科研平台系统（ZBZXHB2024066）采购公告
项目名称智能多 (略) 系统项目编号ZBZXHB*
公告开始日期2024-11-19 11:44:00公告截止日期2024-11-22 12:00:00
采购单位四川大学付款方式请查看比选文件
联系人成交后在我参与的项目中查看联系电话成交后在我参与的项目中查看
签约时间要求成交后7日内到货时间要求合同签订后5个日历日内
预算总价￥ *
收货地址 (略) (略) 国学巷37号 (略) 新八教
供应商资质要求

符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件



采购清单1
采购商品采购数量计量单位所属分类
智能多 (略) 系统1台医用光学仪器

品牌-
型号-
预算单价￥ *
技术参数及配置要求一、安装环境要求
服务器建议配置如下：
1、CPU：不低于INTEL 4215R 8C 3.2-4.0GHz数量：2；
2、内存：镁光32G RECC DDR4 3200三星，数量：8；
3、SSD：1TV MeM.2；
4、HDD：西数16T 3.5寸SATA 企业级，数量：8；
5：GPU：TESLA T4 16G，数量：4；
客户端台式机建议配置如下：
1. 操作系统要求：系统Win10；
2. 双眼分辨率可达到3664*1920或以上；
3. 显卡无要求，屏幕刷新率不低于90Hz；
4. 主芯片:CPU频率不低于2.84GHz；
5. 运行内存不低于16GB
二、软件功能要求
（一）技术指标
1.课题管理：用于管理和跟踪教学或科研的课题进度。灵活设置课题内容及课题成员，对应数据中心（影像资源、临床数据），出入课题管理等；
2.数据管理：支持Dicom原始影像管理，以及三维数字模型数据的管理，批量上传及阅片查看。存储、组织和访问影像数据，包括数据的上传、下载、分类、检索和备份。可以设置权限，确保数据的安全性和隐私性。
3.数据标注：用于对影像数据进行标记和分类，以便于后续的分析和学习，支持影像在线勾画标注功能。
4. (略) 理模块：在进行数据分析之前，对数据进行清洗、标准化和转换。包括去噪、对比度调整、尺寸调整、数据增强等，确保数据质量，为后续的统计和机器学习提供准确的输入。
5.基础统计模块：提供基本的统计分析工具，如均值、方差、相关性分析等，用于初步了解数据特性和分布情况，可以生成统计图表，帮助用户直观理解数据。
6.机器学习模块：集成了多种机器学习算法，用于数据的分类、回归、聚类等任务，包括模型训练、验证、测试和优化。添加分析数据、更新临床数据、特征值计算、ICC验证、组学分析、数据分组、分析图表。
7.深度学习模块：内置多种机器学习方法：KNN、SVM、XGBoost、GBM、Bernoulli NB、GaussianNB、DT、LDA、RF等，每个模型均配有模型原理图示，自动根据数据的选择及分组、筛选的特征自动进行训练与验证，支持模型调参。
8.辅助功能模块：基于系统内全面的临床数据、影像数据、科研模型成果、进行教学管理。
9.课件管理，日常教学课件及视频内容的统一管理。
10.权限管理，灵活的用户分配及权限管理。
11.日志管理，系统操作日志统一监控和管理。
12.患者管理分类及诊疗流程管理，对应临床数据的录入。
13.数据查询及统计，临床数据高级检索和分析，灵活的查询组合，及相关数据导出。（二）功能指标
1)数据采集工具，可通过本地上传或接口上传 Dicom 格式的 CT、CR、DX、DR、MR等类型原始影像，以及三维模型数据。
2)数据治理管理，支持新建数据集、支持按照数据状态、ID、开始日期至结束日期对数据集内数据进行检索，支持影像出入组，支持添加临床数据。
3）▲支持预置模型应用（主动脉分割、肺分割、肺结节检测、肺炎分割、胸骨分割、肋骨分割、肋软骨分割、椎骨分割等不少于15种预置模型），支持批量上传.nii、.nrrd、.txt、.nii.gz格式勾画。
4)▲提供专业影像阅片工具，支持影像单序列多窗口显示、布局调整、快速翻页、窗宽窗位调节（预置伪彩、反色、区域调窗、自定义窗宽窗位功能）、移动缩放、箭头标注、显示定位线、长度测量、角度测量、多序列同步导航、自动播放导航、标注工具、MPR功能、显示隐藏信息、图像导出等。
5)支持课题管理，支持成员管理、课题研究进度管理、课题组创建和权限管理、每个课题组提供独立管理员权限。
6)▲提供影像标注功能，支持支持矩形勾画、椭圆框勾画、自由勾画工具，可支持拟合勾画工具、套索勾画工具、插值勾画工具、MASK 勾画工具、自动追踪轮廓。
7)支持单个、批量导入 NRDD 格式的勾画文件。
8)可单个、批量对勾画病灶进行特征值提取，分别提取2D和3D特征，特征值不少于 1600种。
9)病灶名称（VOI 管理）双入口联动管理，无缝转接。
10)支持手动选择 VOI、影像组学特征值提取、自定义分类进行数据分析，支持对所选临床数据及所选特征数据可以导出到 Excel。
11)支持自动、半自动或者手动标注 VOI，并进行特征值计算，计算完成后对不少于 20种的 VOI 进行放射组学分析。
12)可选择 K 折法进行数据分组。可选择 5 折或者 10 折进行数据分组，可将 K 折法分组数据导出 EXCEL 表格。
13)▲支持 KNN、SVM、XGBoost、RandomForest、LogisticRegression、DecisionTree等不少14种机器学习方法，支持进行线上训练、参数调节、预测概率导出。
14)▲支持自动进行降维分析，筛选出与科研相关的特征值，支持VarianceThreshold 方差选择法、SelectKBest 单变量选择法、Lasso 最小绝对收缩算子等。
15) 支持多种方法进行特征分析：主成分分析法、相关分析法、聚类分析法。
16)支持2D和3D (略) 络，支持图像病灶分割、检测、分类、影像分类深度学习场景。
17)支持数据按照训练集/验证集进行随机分组。支持调整训练集/验证集和随机种子数。
18)支持 (略) 理功能，实现将影像数据与勾画数据进行匹配等操作，以规范的格式将数据输入给深度学习模型。
19)支持对训练模型进行超参数调参。
20)支持主动终止效果不佳的模型训练。支持主观选择“最优点”的模型进行保存。支持模型保存至模型库，并输入相关模型信息。
21)▲支持一键生成放射组学word 版（英文版）分析报告，包括固定的格式、摘要、材料与方法、结果讨论、文献等几部分。
22)支持根据不同的深度学习任务类型一键生成深度学习分析报告，包括分类、检测、分割等多种任务类型。
23)支持按照影像类型对影像采集总量进行统计、支持课题组对用户24小时内活跃度进行统计、支持按照影像数据状态对影像数据量进行统计，支持研究课题组筛选进行课题组进度统计。
24)课件管理，日常教学课件及视频内容的统一管理,录入、列表、在线播放等，支持临床相关内容以及教学内容。
25) ▲患者管理，按照临床分类，同时对应到具体诊疗流程，包括临床数据的录入、标记、列表、统计检索等。
26) 日志管理，系统运行及各用户操作日志统一监控和管理。
售后服务服务年限:36月;电话支持:7x24小时;商品承诺:原厂全新未拆封正品;质保期:三年;

四川大学

2024-11-19 11:44:00


智能多模态影像教学科研平台系统（ZBZXHB2024066）采购公告
项目名称智能多 (略) 系统项目编号ZBZXHB*
公告开始日期2024-11-19 11:44:00公告截止日期2024-11-22 12:00:00
采购单位四川大学付款方式请查看比选文件
联系人成交后在我参与的项目中查看联系电话成交后在我参与的项目中查看
签约时间要求成交后7日内到货时间要求合同签订后5个日历日内
预算总价￥ *
收货地址 (略) (略) 国学巷37号 (略) 新八教
供应商资质要求

符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商基本条件



采购清单1
采购商品采购数量计量单位所属分类
智能多 (略) 系统1台医用光学仪器

品牌-
型号-
预算单价￥ *
技术参数及配置要求一、安装环境要求
服务器建议配置如下：
1、CPU：不低于INTEL 4215R 8C 3.2-4.0GHz数量：2；
2、内存：镁光32G RECC DDR4 3200三星，数量：8；
3、SSD：1TV MeM.2；
4、HDD：西数16T 3.5寸SATA 企业级，数量：8；
5：GPU：TESLA T4 16G，数量：4；
客户端台式机建议配置如下：
1. 操作系统要求：系统Win10；
2. 双眼分辨率可达到3664*1920或以上；
3. 显卡无要求，屏幕刷新率不低于90Hz；
4. 主芯片:CPU频率不低于2.84GHz；
5. 运行内存不低于16GB
二、软件功能要求
（一）技术指标
1.课题管理：用于管理和跟踪教学或科研的课题进度。灵活设置课题内容及课题成员，对应数据中心（影像资源、临床数据），出入课题管理等；
2.数据管理：支持Dicom原始影像管理，以及三维数字模型数据的管理，批量上传及阅片查看。存储、组织和访问影像数据，包括数据的上传、下载、分类、检索和备份。可以设置权限，确保数据的安全性和隐私性。
3.数据标注：用于对影像数据进行标记和分类，以便于后续的分析和学习，支持影像在线勾画标注功能。
4. (略) 理模块：在进行数据分析之前，对数据进行清洗、标准化和转换。包括去噪、对比度调整、尺寸调整、数据增强等，确保数据质量，为后续的统计和机器学习提供准确的输入。
5.基础统计模块：提供基本的统计分析工具，如均值、方差、相关性分析等，用于初步了解数据特性和分布情况，可以生成统计图表，帮助用户直观理解数据。
6.机器学习模块：集成了多种机器学习算法，用于数据的分类、回归、聚类等任务，包括模型训练、验证、测试和优化。添加分析数据、更新临床数据、特征值计算、ICC验证、组学分析、数据分组、分析图表。
7.深度学习模块：内置多种机器学习方法：KNN、SVM、XGBoost、GBM、Bernoulli NB、GaussianNB、DT、LDA、RF等，每个模型均配有模型原理图示，自动根据数据的选择及分组、筛选的特征自动进行训练与验证，支持模型调参。
8.辅助功能模块：基于系统内全面的临床数据、影像数据、科研模型成果、进行教学管理。
9.课件管理，日常教学课件及视频内容的统一管理。
10.权限管理，灵活的用户分配及权限管理。
11.日志管理，系统操作日志统一监控和管理。
12.患者管理分类及诊疗流程管理，对应临床数据的录入。
13.数据查询及统计，临床数据高级检索和分析，灵活的查询组合，及相关数据导出。（二）功能指标
1)数据采集工具，可通过本地上传或接口上传 Dicom 格式的 CT、CR、DX、DR、MR等类型原始影像，以及三维模型数据。
2)数据治理管理，支持新建数据集、支持按照数据状态、ID、开始日期至结束日期对数据集内数据进行检索，支持影像出入组，支持添加临床数据。
3）▲支持预置模型应用（主动脉分割、肺分割、肺结节检测、肺炎分割、胸骨分割、肋骨分割、肋软骨分割、椎骨分割等不少于15种预置模型），支持批量上传.nii、.nrrd、.txt、.nii.gz格式勾画。
4)▲提供专业影像阅片工具，支持影像单序列多窗口显示、布局调整、快速翻页、窗宽窗位调节（预置伪彩、反色、区域调窗、自定义窗宽窗位功能）、移动缩放、箭头标注、显示定位线、长度测量、角度测量、多序列同步导航、自动播放导航、标注工具、MPR功能、显示隐藏信息、图像导出等。
5)支持课题管理，支持成员管理、课题研究进度管理、课题组创建和权限管理、每个课题组提供独立管理员权限。
6)▲提供影像标注功能，支持支持矩形勾画、椭圆框勾画、自由勾画工具，可支持拟合勾画工具、套索勾画工具、插值勾画工具、MASK 勾画工具、自动追踪轮廓。
7)支持单个、批量导入 NRDD 格式的勾画文件。
8)可单个、批量对勾画病灶进行特征值提取，分别提取2D和3D特征，特征值不少于 1600种。
9)病灶名称（VOI 管理）双入口联动管理，无缝转接。
10)支持手动选择 VOI、影像组学特征值提取、自定义分类进行数据分析，支持对所选临床数据及所选特征数据可以导出到 Excel。
11)支持自动、半自动或者手动标注 VOI，并进行特征值计算，计算完成后对不少于 20种的 VOI 进行放射组学分析。
12)可选择 K 折法进行数据分组。可选择 5 折或者 10 折进行数据分组，可将 K 折法分组数据导出 EXCEL 表格。
13)▲支持 KNN、SVM、XGBoost、RandomForest、LogisticRegression、DecisionTree等不少14种机器学习方法，支持进行线上训练、参数调节、预测概率导出。
14)▲支持自动进行降维分析，筛选出与科研相关的特征值，支持VarianceThreshold 方差选择法、SelectKBest 单变量选择法、Lasso 最小绝对收缩算子等。
15) 支持多种方法进行特征分析：主成分分析法、相关分析法、聚类分析法。
16)支持2D和3D (略) 络，支持图像病灶分割、检测、分类、影像分类深度学习场景。
17)支持数据按照训练集/验证集进行随机分组。支持调整训练集/验证集和随机种子数。
18)支持 (略) 理功能，实现将影像数据与勾画数据进行匹配等操作，以规范的格式将数据输入给深度学习模型。
19)支持对训练模型进行超参数调参。
20)支持主动终止效果不佳的模型训练。支持主观选择“最优点”的模型进行保存。支持模型保存至模型库，并输入相关模型信息。
21)▲支持一键生成放射组学word 版（英文版）分析报告，包括固定的格式、摘要、材料与方法、结果讨论、文献等几部分。
22)支持根据不同的深度学习任务类型一键生成深度学习分析报告，包括分类、检测、分割等多种任务类型。
23)支持按照影像类型对影像采集总量进行统计、支持课题组对用户24小时内活跃度进行统计、支持按照影像数据状态对影像数据量进行统计，支持研究课题组筛选进行课题组进度统计。
24)课件管理，日常教学课件及视频内容的统一管理,录入、列表、在线播放等，支持临床相关内容以及教学内容。
25) ▲患者管理，按照临床分类，同时对应到具体诊疗流程，包括临床数据的录入、标记、列表、统计检索等。
26) 日志管理，系统运行及各用户操作日志统一监控和管理。
售后服务服务年限:36月;电话支持:7x24小时;商品承诺:原厂全新未拆封正品;质保期:三年;

四川大学

2024-11-19 11:44:00

    
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