一种智能导尿装置的控制系统

    公开(公告)号:CN114748711B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202210320657.0

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种智能导尿装置的控制系统,属于医疗器械领域。包括压力传感器、信号采集单元、信号处理单元、微控制器、驱动单元、参数设定单元、人机界面、通信单元、报警单元和远程监控平台;所述信号采集单元、信号处理单元、驱动单元、参数设定单元、人机界面、通信单元和报警单元均与所述微控制器连接。当达到设定压力阈值和延时时间后,电控阀自动打开,开始引流。达到设定排尿时长后,电控阀关闭。除参数设定和开关机外,可全部自动完成,无需人工操作。操作简单,安全性高,有利于病人膀胱的正常排尿功能的恢复,并且降低了护理人员的劳动强度。

    一种空肠营养管置管辅助系统

    公开(公告)号:CN119303209B

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411858816.8

    申请日:2024-12-17

    Inventor: 郝燕婷 张帆

    Abstract: 本发明涉及数字化系统领域,特别是涉及一种空肠营养管置管辅助系统。包括:空肠营养管及置管辅助模块,置管辅助模块用于根据空肠营养管置管过程中对应的引导向量,生成置管引导指令;置管辅助模块按照如下步骤执行每当驱动电机转动一个引导角度时,获取当前时刻的引导向量;将引导向量输入目标判定模型,以生成当前时刻对应的引导信息;以引导插入引导丝。引导向量中包括多个变动值及固定值,通过这些纬度值的组合,可以更加准确的反映出体内第一导引磁铁与第二导引磁铁之间相对位置,以便于模型可以根据上述引导向量预测出更加准确的引导信息。由于引导端头在胃内的活动自由度更大,进而更容易使得引导端头通过幽门,以减少对胃壁的损伤风险。

    甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备

    公开(公告)号:CN118094362A

    公开(公告)日:2024-05-28

    申请号:CN202410165589.4

    申请日:2024-02-05

    Abstract: 本申请提供甲状腺滤泡分类模型训练装置、分类装置和设备,涉及计算机系统技术领域,训练装置包括:数据获取模块,用于获取训练集;以及模型训练模块,用于采用训练集训练多模态深度学习模型,以使多模态深度学习模型分别提取灰阶超声影像和彩色多普勒超声影像各自对应的影像特征数据,提取临床数据对应的文本特征数据,再对影像特征数据和文本特征数据进行数据拼接,对拼接特征向量进行甲状腺滤泡分类,进而将迭代训练得到甲状腺滤泡分类模型。本申请引入多模态信息来进行特征层融合,能够将局部医学影像特征和临床数据相结合以保留更多的疾病信息,进而能够有效提高甲状腺滤泡分类的精确性,辅助医疗人员在术前对患者的甲状腺滤泡进行分类。

    一种膀胱健康管理系统
    5.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118000736A

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202311856814.0

    申请日:2023-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种膀胱健康管理系统,涉及医疗管理系统技术领域。具体包括:自动导尿组件,用于对患者进行导尿;尿流检测组件,在所述自动导尿单元对患者进行导尿时,检测患者的排尿参数,并通过排尿参数判断出患者所在群体;以及数据管理单元,获取尿流检测组件的检测参数,并根据所述检测参数生成排尿日志,用于方便膀胱护理。实现对膀胱的健康管理,以提高护理精度,降低护理成本。

    甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置

    公开(公告)号:CN118397380B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202410852304.4

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 本申请提供甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置,涉及医疗图像处理技术领域,方法包括:采用分别设有标签的各个超声影像训练样本训练预设的全分组卷积神经优化模型,全分组卷积神经优化模型是预先在原始全分组卷积神经模型增加密集连接模块并将最大池化层替换为空洞卷积层而形成的;标签用于表示样本属于结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌或甲状腺髓样癌;将训练后的全分组卷积神经优化模型确定为当前用于预测超声影像所属的甲状腺结节性病变类型的甲状腺结节性病变分类模型。本申请能够训练得到用于分类结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌和甲状腺髓样癌的甲状腺结节性病变分类模型。

    甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置

    公开(公告)号:CN118397380A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410852304.4

    申请日:2024-06-28

    Abstract: 本申请提供甲状腺结节性病变分类模型训练方法、分类方法及装置,涉及医疗图像处理技术领域,方法包括:采用分别设有标签的各个超声影像训练样本训练预设的全分组卷积神经优化模型,全分组卷积神经优化模型是预先在原始全分组卷积神经模型增加密集连接模块并将最大池化层替换为空洞卷积层而形成的;标签用于表示样本属于结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌或甲状腺髓样癌;将训练后的全分组卷积神经优化模型确定为当前用于预测超声影像所属的甲状腺结节性病变类型的甲状腺结节性病变分类模型。本申请能够训练得到用于分类结节性甲状腺肿、甲状腺滤泡状肿瘤、甲状腺乳头状癌和甲状腺髓样癌的甲状腺结节性病变分类模型。

    一种智能导尿装置的控制系统

    公开(公告)号:CN114748711A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210320657.0

    申请日:2022-03-29

    Abstract: 本发明公开了一种智能导尿装置的控制系统,属于医疗器械领域。包括压力传感器、信号采集单元、信号处理单元、微控制器、驱动单元、参数设定单元、人机界面、通信单元、报警单元和远程监控平台;所述信号采集单元、信号处理单元、驱动单元、参数设定单元、人机界面、通信单元和报警单元均与所述微控制器连接。当达到设定压力阈值和延时时间后,电控阀自动打开,开始引流。达到设定排尿时长后,电控阀关闭。除参数设定和开关机外,可全部自动完成,无需人工操作。操作简单,安全性高,有利于病人膀胱的正常排尿功能的恢复,并且降低了护理人员的劳动强度。

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