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LFRTXLJKPT项目服务分包
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基本信息
询价单名称: LFRTXLJKPT项目服务分包
询价单编号: ****
询价人名称: 王献朋
询价时间: 2026-01-29 16:28:04
询价人电话:
采购类型: 单次采购
采购企业: ******集团有限公司
报价商品
| 1 | 影像精析引擎实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.信息安全脱敏 处理影像数据前必须完成信息安全脱敏，去除影像中可识别个人身份信息（姓名、身份证号、病历号等），确保患者隐私安全并满足相关法规要求。 通过专门的脱敏算法和工具，对影像元数据及可能包含个人信息的图像区域进行处理，保证数据后续分析与共享中无隐私泄露风险。 2.核磁影像预处理 自动执行9项核心预处理步骤，缺一不可：按影像模态分类、按扫描序列分类、时间矫正、空间校正、头动参数计算、皮层分割、时间序列信号滤波、图像去噪、对比度增强。 按模态分类覆盖 MRI、CT、PET 等主流医学影像模态，按序列分类适配同一模态下不同特性的扫描序列，确保处理方法的针对性。 时间矫正统一不同时间采集数据的时间基准，空间校正消除体位、设备差异导致的空间偏差，保证数据时空维度的可比性。 头动参数计算为后续头动校正提供依据，皮层分割实现大脑皮层的区域划分，为结构与功能分析奠定基础。 时间序列信号滤波去除噪声、保留有效信号，图像去噪降低随机噪声与伪影，对比度增强提升脑区结构辨识度。 3.质量控制 覆盖4项关键质量控制指标，确保数据质量满足分析要求：扫描头动阈值筛选、皮层图像信噪比评估、皮层分割质量检查、神经纤维追踪质量判断。 扫描头动阈值筛选依据头动参数剔除超范围数据；皮层图像信噪比评估排除低信噪比图像；皮层分割质量通过与标准图谱对比验证准确性，必要时重新分割；神经纤维追踪质量确保追踪结果能准确反映纤维走向与连接。 | 90天 | ** | 4.脑功能特征计算 支持5类核心脑功能特征的提取与分析：低频振幅（研究自发神经活动）、局部一致性（反映局部功能协同性）、功能连接（计算脑区间连接强度）、多图谱脑功能网络（整合图谱构建网络）、脑功能网络拓扑属性参数（计算聚类系数、最短路径长度等）。 5.脑结构特征计算 支持4类核心脑结构特征的提取与分析：灰质体积（评估灰质变化）、皮层厚度（研究结构与功能关系）、脑白质纤维连接（显示纤维走向与连接）、脑结构网络（分析结构连接特性）。 6.AI影像报告生成 基于深度学习技术自动生成AI影像报告，包含3项核心功能：可视化展示与分析、特征值量化分析、疾病诊断建议。 可视化展示包含脑区体积变化图、皮层厚度分布图、功能连接图等，且提供详细分析说明； 特征值量化分析提供脑区体积、皮层厚度、连接强度等量化结果，并支持与正常/疾病人群的对比；疾病诊断建议基于特征与量化结果给出个性化建议，辅助治疗方案制定。 报告支持导出为PDF、Word等常用格式，具备在线分享功能，满足科研协作与成果传播需求。 |
| 2 | 影像精析引擎非实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.技术原理与特性描述 核磁影像预处理中“MRI高软组织分辨力”“T1加权像突出解剖结构、T2加权像对病变敏感”等模态/序列特性的描述 脑功能特征计算中“揭示大脑功能状态和神经机制”“从网络层面分析信息传递特性”等效果描述。 脑结构特征计算中“评估大脑发育、衰老、病变等过程”“探索大脑结构与功能关系”等应用方向描述。 2.具体技术/算法举例 图像去噪技术中“高斯滤波、中值滤波或自适应滤波”的算法举例（支持同等去噪效果的其他算法即可，不强制特定算法）。 对比度增强技术中“直方图均衡化、自适应对比度增强”的技术举例（支持同等增强效果的其他技术即可，不强制特定技术）。 3.报告细节补充 AI影像报告中“提供相关的参考文献和案例”的描述。 报告导出与分享中“提高科研人员的协作效率和研究成果的传播速度”的效果描述（仅为功能价值说明，不强制特定效率指标）。 4.用户体验补充说明 可视化展示中“帮助科研人员快速了解患者的脑区变化”“确保影像的清晰度和可读性”的用户体验描述（仅为体验优化建议，核心为信息准确传递，不强制特定展示风格）。 特征值量化分析中“更客观地评估患者的脑区变化程度”“更准确地判断患者的疾病状态”的效果描述（仅为功能价值强调，核心为量化结果准确，不强制特定判断标准）。 | 90天 | ** | - |
| 3 | 全息感知信号智理实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.语音与视频处理 完成语音信号全流程处理：采集、编码、解码、增强，确保语音数据质量与可用性。 通过降噪算法去除环境噪音，提升语音清晰度（为后续特征分析奠定基础）；支持语音识别技术（将语音转换为文本）与语音合成技术（将文本转换为自然流畅语音），覆盖数据转换与交互需求。 完成视频信号全流程处理：采集、压缩、传输、解压缩、显示，适配数据存储与传输场景。 视频压缩支持 H.264、H.265 等主流技术，在保证画质前提下减小文件体积；支持视频增强技术（改善画质、提升色彩鲜艳度与对比度）与视频分析技术（目标检测、行为识别），为微表情捕捉与场景理解提供技术支撑。 2.VR 眼镜相关信号处理（核心功能） 通过VR眼镜内置传感器实现两项关键信号捕捉：眼动轨迹捕捉、视觉焦点捕捉，为交互与状态分析提供补充数据。 基于眼动数据实现“注视点渲染”（动态调整渲染分辨率，平衡视觉体验与计算负载）；基于视觉捕捉技术实现 “手势识别”，支持用户与虚拟环境自然交互，增强沉浸感。 保障VR应用信息安全：保护用户个人信息（身份信息、使用习惯）不泄露，防止虚拟环境遭受恶意攻击（篡改场景、窃取操作数据）；采用加密技术保护传输数据，通过严格权限管理限制非法访问。 3.可穿戴设备信号处理 通过可穿戴设备传感器实现五类生理数据监测：睡眠、心率、呼吸、血氧、步数，覆盖生理状态与行为活动分析维度。 对采集的生理数据进行质量控制：通过数据校准确保传感器测量准确性，通过滤波算法去除噪声干扰，通过异常数据识别与处理避免错误数据影响分析结果。 4.视音频生物性特征分析 视频微表情分析：提取微表情特征用于情感识别与心理状态分析，通过面部关键点检测、表情分类算法捕捉微表情变化。 语音生物学特征分析：提取语音独特生物学特征（音色、语调），支持身份识别与认证，提升信息安全防护水平。 语义分析：对语音内容、视频内容进行语义分析——语音语义分析理解用户指令意图，视频语音分析需识别场景、物体与事件，为智能交互与内容理解提供支持。 | 90天 | ** | - |
| 4 | 全息感知信号智理非实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.功能应用场景举例 语音处理中 “应用于智能语音助手、语音转写”“用于有声读物、导航语音提示” 的场景描述。 视频处理中“用于安防监控、视频内容理解”的场景描述。 微表情分析中“应用于心理学研究、测谎”的场景描述。 可穿戴设备数据“用于医疗研究和健康管理”的场景描述。 2.技术原理补充说明 可穿戴设备中“利用光电容积脉搏波（PPG）技术监测心率和血氧”“通过加速度传感器识别运动模式计算步数”“采用睡眠监测算法分析睡眠阶段”的技术原理描述。 微表情分析中“微表情是人们在短时间内不自觉流露的面部表情” 的定义描述。 3.效果价值描述 VR手势识别中“增强沉浸感”的效果描述。 可穿戴设备数据“为用户提供健康反馈”的效果描述。 语义分析中“实现更智能的交互”“为视频检索、内容推荐提供支持”的效果描述。 | 90天 | ** | - |
| 5 | 脑电节律洞察系统实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.脑电采集与预处理 采集环节：确保电极与头皮的良好接触，减少信号干扰（为后续分析提供高质量原始数据）。 预处理环节：通过三类技术去除干扰，获取干净信号： 高通滤波：去除低频干扰； 低通滤波：去除高频噪声； 工频陷波技术：消除50Hz或60Hz的电源干扰。 2.脑电信息提取 支持频域分析：通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，分析α波（8-13Hz）、β波（13-30Hz）、θ波（4-8Hz）、δ波（0-4Hz）等关键频率段的功率谱。 支持事件相关电位（ERP）提取：用于研究认知、感知等心理过程。 3.脑电质控 通过三项关键指标评估数据质量，确保分析可靠性： 信号连续性检查：判断是否存在信号中断或丢失； 信噪比计算：衡量信号中有效成分与噪声的比例； 电极通道一致性对比：排查异常电极。 4.信息安全 将脑电信息视为个人隐私敏感数据，在采集、传输、存储、分析全流程落实安全保障： 传输安全：采用加密算法对脑电数据进行加密，防止传输过程中被窃取或篡改； 存储安全：使用安全的存储介质，同时设置严格的访问权限,仅授权人员可访问、处理数据，防止数据泄露。 | 90天 | ** | - |
| 6 | 全景组学解码实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.SNP分析 完成两项核心分析内容： 基因分型：检测个体基因组中SNP位点的碱基类型（确定纯合子/ 杂合子），支持大样本量，以筛选疾病相关遗传标记； 关联分析：将SNP基因型与青少年精神疾病表型进行关联，支持卡方检验、逻辑回归等主流统计方法，评估SNP与疾病的相关性。 分析结果能确定疾病易感性相关基因位点，为遗传风险评估与预测提供依据。 2.DNA甲基化分析 完成两项核心分析内容： 甲基化检测：运用亚硫酸氢盐测序、甲基化芯片等技术，检测基因组CpG岛等区域的甲基化水平，明确基因启动子及调控区域的甲基化状态； 差异甲基化分析：对比患病青少年与正常对照人群的基因甲基化水平，筛选差异甲基化区域（DMRs），并分析其与基因表达调控的关系。 分析结果能识别疾病诊断与预后的潜在标志物（基于甲基化状态对基因表达及疾病发生的影响）。 3. 蛋白质组学分析 完成三项核心分析内容： 蛋白质鉴定：采用液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）等技术，实现生物样本中蛋白质的分离与鉴定，明确样本中蛋白质组成； 定量分析：通过同位素标记相对和绝对定量（iTRAQ）、无标记定量等方法，对比不同样本蛋白质表达量变化，筛选疾病相关差异表达蛋白质； 功能分析：利用生物信息学工具，对差异表达蛋白质进行功能注释与富集分析，明确其参与的生物学过程与信号通路。 分析结果能揭示疾病发生的蛋白质水平变化，发现潜在药物靶点与生物标志物。 4.代谢组学分析 完成两项核心分析内容： 代谢物检测：运用核磁共振波谱（NMR）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）、液相色谱-质谱联用（LC-MS）等高通量技术，实现生物样本中代谢物的全面检测与定量，覆盖氨基酸、脂质、糖类等核心类别； 代谢轮廓分析：对比患病青少年与正常对照的代谢物谱，筛选差异代谢物，分析代谢途径的异常变化。 分析结果能反映生物体内代谢与生理病理状态，为疾病早期诊断、病情监测与治疗效果评估提供信息。 5.多组学整合分析 完成三项核心分析步骤： 数据预处理：对不同组学数据进行标准化、归一化处理，消除噪声与偏差，确保数据可比性； 数据关联分析：运用生物信息学算法与统计方法，挖掘多组学数据间的关联； 网络模型构建：基于数据关联构建基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络，系统解析疾病发病机制。 整合结果能从多层面揭示疾病分子机制，发现新标志物与治疗靶点，为精准诊断与治疗提供全面依据。 | 90天 | ** | - |
| 7 | 全景组学解码非实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.技术与方法的举例说明 SNP分析中“全基因组关联研究（GWAS）”的场景举例。 蛋白质组学中“液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）”“iTRAQ、无标记定量”的具体技术举例。 代谢组学中“核磁共振波谱（NMR）、GC-MS、LC-MS”的具体技术举例。 2.表型与代谢物类别的举例说明 SNP关联分析中“疾病的发生、严重程度、治疗反应”的表型维度举例。 代谢组学中“氨基酸、脂质、糖类”的代谢物类别举例。 3.工具与网络模型的模糊表述 蛋白质组学功能分析中“利用生物信息学工具”的未指定具体工具。 多组学整合分析中“基因调控网络、蛋白质-蛋白质相互作用网络、代谢网络”的模型类型举例。 4.应用价值的补充描述 各单组学与整合分析中“为遗传风险评估提供依据”“为治疗效果评估提供信息”“为精准诊断提供支持”等应用价值描述。 | 90天 | ** | - |
| 8 | 智能心理对话系统实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.多模态交互体验 支持三类核心交流方式，满足不同性格青少年的沟通偏好： 文字交互：适配内向、需缓慢倾诉的青少年； 语音交互：适配情绪激动、需快速抒发情感的青少年； 表情包交互：辅助情绪传达，营造轻松交流氛围，帮助青少年打开心扉。 2.情感温度感知与模式切换 具备实时情绪波动分析能力，能根据对话内容判断青少年当前情绪状态。 支持两种模式的自动切换： 倾听模式：当青少年处于极度负面情绪、仅需倾听时，提供充分关注与共情回应； 疏导模式：当青少年情绪平复后，提供解决问题的建议、相关案例参考等引导内容。 | 90天 | ** | - |
| 9 | 多模态数据采集与分析的一体化平台实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.数据采集层 覆盖四类数据及对应分析结果的采集，缺一不可： 神经影像数据及分析结果； 多组学数据及分析结果； 多媒体语音数据及分析结果； 脑电信息技术数据及分析结果。 2.多模态数据融合层 完成 “特征拼接”：将预处理后的各模态数据特征向量，按“青少年相关特征重要性”排序拼接，构建适配青少年群体的高维联合特征向量，突出关键影响特征。 完成“基于模型的融合”：采用适配青少年数据特点的深度学习模型，对联合特征向量进行训练，学习多模态数据在青少年群体中的综合关联关系。 3.模型构建与训练层 针对青少年数据特性，对四类深度学习模型进行优化并应用： 卷积神经网络（CNN）：优化结构以增强青少年大脑发育相关特征的提取能力（适配神经影像数据）； 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）：调整参数与结构，以捕捉青少年语音语义发展、脑电信号时间序列的长期依赖关系（适配语音与脑电数据）； Transformer模型：优化自注意力机制，提升多模态数据在青少年心理健康评估中的关联学习效率； 图神经网络（GNN）：设计适配模型以挖掘青少年大脑神经连接网络的动态变化与心理健康的关联（适配脑网络数据）。 4.模型应用与早期干预实施层 评估与预警： 学校心理健康筛查：将模型应用于大规模青少年筛查，通过风险评分快速识别潜在问题青少年； 个体心理状态监测：对重点青少年（家族精神病史、经历重大生活事件等）进行长期多模态数据监测，实时分析并发出早期预警； 干预方案制定与调整： 个性化方案生成：结合模型评估结果与个体多模态数据特征，为需干预青少年制定专属方案； 效果跟踪与调整：干预过程中持续采集数据，通过模型评估效果并动态优化方案，确保干预有效性与针对性。 | 90天 | ** | - |
| 10 | 统权限与安全实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 管理用户信息、角色与权限，配置系统参数，定期备份与恢复数据，记录系统日志以便监控、追踪与审计。 1.用户管理 建立用户信息数据库，记录三类关键信息：用户基本信息（姓名、工号、部门、联系方式等）、角色信息（医生、护士、科研人员、管理员等）、权限信息（数据访问权限、功能操作权限等）。 支持用户全生命周期功能：注册、登录、密码修改，确保用户身份合法性与安全性。 采用多种身份验证方式，并严格按角色分配系统功能与数据访问范围，实现“权限最小化”管控。 2.系统配置管理 支持系统全参数配置：系统界面布局、数据存储路径、网络设置、日志记录级别等，允许管理员根据实际需求个性化配置，提升系统易用性与适应性。 支持系统模块灵活启停功能，管理员可根据业务进度启用/关闭模块，避免**浪费与性能下降。 3.数据备份与恢复 制定明确的数据备份策略：定期对重要数据（患者临床数据、影像数据、科研数据等）进行全量或增量备份，备份介质需安全可靠，备份频率需结合数据重要性与更新频率设置。 提供数据恢复功能：系统故障时可通过备份数据快速恢复，确保业务连续性与数据完整性；恢复过程需具备可操作性与可验证性，恢复后数据需与备份时一致，无丢失或错误。 4.系统日志管理 记录四类全量操作日志：用户登录日志、数据操作日志、系统配置日志、错误日志，每条日志需包含四项关键信息：操作时间、用户、操作内容、操作结果。 提供日志查询与分析功能：支持按时间范围、用户、操作类型等条件查询，能对日志进行统计分析，为监控系统状态、追踪行为、发现漏洞与故障原因提供依据，支撑审计与合规检查。 | 90天 | ** | - |
| 11 | 统权限与安全非实质性要求 | 其他服务/其他未分类服务/其他未分类服务 | 1.备份策略 数据备份中“每日全量备份或每周全量备份+每日增量备份”的频率。 2.日志分析维度 日志管理中“用户登录次数统计、数据操作频率分析、错误类型分布分析”的统计维度。 | 90天 | ** | - |
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