-
公开(公告)号：CN117054208A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311097754.9
申请日：2023-08-29
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明的组织包埋系统及包埋方法，组织包埋系统中包含压板组件，所述压板组件能够将组织样本固定在放置框内，同时压板组件上的下压块组由若干能够独立进行伸缩动作的伸缩压块组成，气沿上盖板的横向和纵向分布有若干排和若干列，在进行包埋前的准备和包埋动作时，若干列的伸缩压块能够缩回形成穿过通道，从而使得药液或者液态石蜡能够经过所述穿过通道而与组织样本接触，而且若干列的伸缩块之间是能够交替进行缩回和伸出的，实现了组织样本在进行固定、脱水、透明、浸蜡、包埋动作时处于稳固固定状态的同时，也能够保证药液或石蜡能够充分、完整的与组织样本接触，提高了包埋效果。
-
公开(公告)号：CN108535463B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201810426958.5
申请日：2018-05-07
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明公开了一种离体心脏灌流实验装置，包括具有灌流导管的心脏灌流装置和留置针；所述的留置针包括穿刺针和两端开口的导管，所述的导管的后端固定有用于与灌流导管的出液端可拆连接的固定接头，所述的固定接头上设有与导管的内腔相通的接口，所述的穿刺针的前端依次穿过接口和所述导管的内腔。利用该离体心脏灌流实验装置，有利于操作者快速将从实验小鼠体内取出的心脏悬挂到心脏灌流装置上，从而保证取出的心脏的活性。本发明还公开一种采用该离体心脏灌流实验装置的离体心脏灌流实验方法。
-
公开(公告)号：CN119868753A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510368392.5
申请日：2025-03-27
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: A61M21/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06N3/092 , A61N1/36 , A61N1/04 , A61N2/02 , A61B5/0205 , A61B5/024 , A61B5/08 , A61B5/11 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供了一种在睡眠中辅助康复的系统和方法，该系统包括：脑电监测组件、心率与呼吸监测组件、肌电监测组件和体动监测组件，用于获取对象的生理信号；干预组件，用于在被激活时进行预定的干预操作；控制组件，用于根据对象的生理信号，确定睡眠阶段；当睡眠阶段为深睡期时，根据对象的日间康复训练目标、病灶位置和当前所处的深睡期的稳定性评分，确定干预优先级得分；当干预优先级得分大于或等于预定的阈值、对象当前处于深睡期、且当前所处的深睡期的稳定性满足预定的稳定性条件时，激活相应的干预组件。利用上述技术方案，可以在在睡眠过程中实现精准干预，通过将睡眠阶段的干预与白天的康复训练目标形成有效衔接来加速患者的康复进程。
-
公开(公告)号：CN119361083B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411907274.9
申请日：2024-12-24
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16H20/40 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种应用于放射治疗的数据处理系统及方法，包括数据采集处理模块、数据同步映射模块、数据清洗标注模块、数据分析优化模块以及数据可视化模块；其中；数据采集处理模块：用于采集来自不同设备的多源数据；数据同步映射模块：对不同来源的数据进行实时同步和空间对齐；数据清洗标注模块：对数据同步映射模块的数据进行异常检测和清洗并进行标注；数据分析优化模块：用于识别数据间潜在的关联关系，并优化放射治疗方案。本发明，通过实现多源异构数据的标准化、同步与清洗，并采用集成学习与遗传算法优化治疗方案，显著提高了数据一致性与准确性，推动了放射治疗的个性化和精准化。
-
公开(公告)号：CN119851699A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411906780.6
申请日：2024-12-23
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明涉及一种基于声音信号的鼻咽癌筛查方法、终端设备及介质，该方法中包括：采集多人对应相同内容的声音信号；对声音信号进行信号分割，各声音信号对应固定长度的声音片段；对各声音片段进行标准化处理；基于是否患有鼻咽癌为各截取片段添加标签后，基于标准化处理后的各声音片段构建训练集；构建基于一维卷积神经网络的鼻咽癌筛查模型，通过训练集对模型进行训练；通过训练后的模型对用户是否患有鼻咽癌进行检测。本发明首次提出基于声音信号，结合深度学习方法实现鼻咽癌检查，具有成本低、效率高且对人体无害的优点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119833072A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510310815.8
申请日：2025-03-17
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
IPC: G16H20/30 , G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及骨科康复管理技术领域，尤其涉及一种自适应骨科康复管理系统，该系统包括训练模块、采集模块、评估模块和调节模块，训练模块用以辅助用户执行训练动作；采集模块分别采集用户执行训练动作的作动肌力、作动范围和呼吸频率；评估模块，被配置为，基于作动范围和标准作动范围的差异、作动肌力和标准肌力的差异，以及，呼吸频率，生成对于用户执行训练动作过程的评估结果；调节模块，被配置为，基于评估结果修正下次训练动作的训练等级，或，输出康复提醒；通过肌力和作动范围的综合分析，能够有效评估骨科康复程度，进而精准且自适应地调节康复训练强度，有效提高了骨科康复管理系统的适配性和时效性。
-
公开(公告)号：CN119763763A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510252686.1
申请日：2025-03-05
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所)
Abstract: 本发明提供了一种临床麻醉/精神药物的用药管理方法及用药评估方法。其中，所述管理方法，包括以下步骤：S1，对医护人员的身份进行识别，判断该医护人员所护理的患者是否有麻醉/精神药物的用药需求，是进入步骤S2，否重复步骤S1；S2，判断该医护人员所护理的患者对麻醉/精神药物的用药需求是否在设定时间内，是进入步骤S3，否回到步骤S1；S3，打开临床麻醉/精神药物存储柜的门禁允许该医护人员取药，并进入S4；S4，判断所述医护人员所领取的麻醉/精神药物的种类和剂量是否与患者的用药需求相匹配，若否，则发出警报。
-
公开(公告)号：CN119672346A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510186671.X
申请日：2025-02-20
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/772 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于形状字典的单源域泛化医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：形状字典学习步骤、总体分割网络构建步骤、总体分割网络训练步骤和医学图像分割步骤。本发明通过结合域不变形状参考分割模型和随机特征增强的域特定泛化信息学习，在单一源域数据训练的前提下，提高网络模型对域不变特征和模拟的未知域域特定特征的学习能力，最大限度地提高模型在各种未知目标域中的泛化能力和分割准确性。本发明提出的方法仅需要使用单一源域数据，能很好的缓解医学图像分割任务的单源域泛化SDG问题。
-
公开(公告)号：CN119649039A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510182194.X
申请日：2025-02-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于伪标签的无源无监督域适应医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：有监督的源域模型训练阶段、无监督自适应的目标域模型训练阶段和分割阶段，具体为运用伪标签像素级不确定性估计对源域医学图像进行像素级自标记生成可靠的伪标签，并在此基础上使用强弱增强的教师学生目标域模型充分利用高质量的伪标签来训练目标域医学图像来使网络适应特定于目标域医学图像的表示。本发明在已知源域模型和目标域未标记数据的前提下对目标域数据图进行无监督地分割，不需要访问源域数据且可以合理地利用上源域模型特征，能很好地缓解SFUDA存在的问题，在比UDA方法更少数据可用的情况下仍然保持在目标域上的准确分割能力。
-
公开(公告)号：CN119649038A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510180884.1
申请日：2025-02-19
Applicant: 厦门大学附属第一医院(厦门市第一医院、厦门市红十字会医院、厦门市糖尿病研究所) , 厦门智融合科技有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06V10/778
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征的无监督域适应医学图像分割方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：构建基于双重注意力的多尺度特征融合分割网络；将所述多尺度特征融合分割网络作为生成器，构建第一判别器和第二判别器；基于所述生成器、第一判别器和第二判别器进行训练，获得训练好的多尺度特征融合分割网络；使用训练好的多尺度特征融合分割网络对待处理医学图像进行分割。本发明引入多尺度特征考虑不同层次的特征表示，并通过对抗性特征对齐方法，通过对抗性学习实现源域和目标域特征的对齐，从而提升分割模型在目标域上的性能和泛化能力；且本发明无需使用目标域标签，能很好的缓解医学图像分割任务的无监督域适应问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
235
records
(took 0.088 seconds)
