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公开(公告)号：CN107837124A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711278541.0
申请日：2017-12-06
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61D1/00
CPC classification number: A61D1/00
Abstract: 本发明公开了一种脊髓损伤动物模型打击器及其操作方法、包括底座、XY滑台、第一手柄、第二手柄、打击棒、导向孔、第一打击棒夹持装置、第二打击棒夹持装置、磁致伸缩位移传感器、悬浮块、丝杆滑台、连接杆、弧形支架和控制盒。底座上有弧形支架，丝杆滑台和XY滑台，丝杆滑台上通过连接杆连接第一打击棒夹持装置，弧形支架竖直方向有磁致伸缩位移传感器，磁致伸缩位移传感器底部位置固定有第二打击棒夹持装置在弧形支架上，XY滑台上固定有实验对象固定装置，第一打击棒夹持装置、第二打击棒夹持装置，丝杆滑台，磁致伸缩位移传感器通过电缆接头与控制盒相连接。本发明能有效避免二次打击，并可以测量出打击棒的降落轨迹，准确度高。
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公开(公告)号：CN107469149A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710652050.1
申请日：2017-08-02
Applicant: 中南大学湘雅医院
CPC classification number: A61L27/3612 , A61L27/34 , A61L27/3604 , A61L2400/18 , A61L2430/06 , A61L2430/10 , C08L89/00
Abstract: 本发明公开了一种双相组织工程支架，包括由上至下依次叠放整合的软骨支架和肌腱支架，软骨支架的一端设置为软骨固定包页部，软骨支架的另一端横向切设有多片延伸至软骨固定包页部的软骨类书页片，各软骨类书页片之间设有软骨分化细胞片；肌腱支架的一端设置为肌腱固定包页部，肌腱支架的另一端横向切设有多片延伸至肌腱固定包页部的肌腱类书页片，各肌腱类书页片之间设有肌腱分化细胞片；软骨支架最底部的软骨类书页片与肌腱支架最顶部的肌腱类书页片连接。该双相组织工程支架具有制备简单、使用方便、能减少去细胞时间、可提高修复质量的优点。
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公开(公告)号：CN103714563A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201410002907.1
申请日：2014-01-03
Applicant: 中南大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种曲线形农田作业区域边界建模方法，采集曲线形农田作业区域边界的关键点，找出所有关键点中横坐标值最大的点和横坐标值最小的点，利用三次样条函数建立上边界模型和下边界模型。本发明可以将曲线形农田作业区域的边界以及农田作业区域内的障碍物顶点精准地记录并绘制出来，从而为农业植保机的作业人员提供准确的农田作业区域，为农业植保机的路径和航迹规划以及计算农田作业面积提供可靠的依据。
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公开(公告)号：CN102379752A
公开(公告)日：2012-03-21
申请号：CN201110240648.2
申请日：2011-08-22
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61D1/00
Abstract: 本发明公开了一种自动电控重力式急性脊髓损伤动物模型建模打击器，其特征在于，包括底座、支架、横梁、电磁打击器和用于控制电磁打击器动作的控制盒；支架竖直设置在底座上，支架上设有竖直导轨，横梁设置在竖直导轨上，横梁上设置有用于驱动横梁在导轨上滑动并锁定的横梁高度调节机构；电磁打击器固定在横梁的一端。该自动电控重力式急性脊髓损伤动物模型建模打击器操控性强，能有效避免二次打击。
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公开(公告)号：CN119454046B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510049912.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: A61B5/318 , G16H80/00 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06F18/23 , G06F18/27 , A61B5/363 , A61B5/11 , A61B5/00
Abstract: 本发明涉及心电监测技术领域，尤其涉及一种基于心脏康复数据的心电监测方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过多导联心电图仪和运动监测设备，采集不同运动状态下的心电信号，进行疲劳度心电映射以获取疲劳度信号。接着，分析疲劳度心电映射信号的心率变化，量化心率的无序散点趋势并拟合动态拐点分布，得到趋势动态数据。基于此数据进行多尺度规律交集分析，提取疲劳心率变化规律，进一步进行康复偏差定量评估。最后，将康复偏差评估结果发送至终端，用于实时心电监测，支持心脏康复管理。本发明通过对心电监测技术的优化处理使得心电监测技术更加完善。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119108081B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411600935.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 中南大学
IPC: G16H20/30 , G16H20/70 , G16H50/30 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及训练策略优化技术领域，尤其涉及一种基于康复训练策略的优化方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过可穿戴设备在康复训练过程中对患者进行生理及训练表现实时监测，并进行情绪状态以及运动能力评估分析，得到患者的情绪感受状态数据以及运动能力数据；根据所述情绪感受状态数据以及所述运动能力数据进行康复目标预测分析，以得到患者康复训练的预测目标；对所述预测目标与期望目标进行目标反馈差距对比分析，得到目标差距反馈结果；对所述当前康复训练策略进行策略优化分析，生成康复训练策略优化方案；对所述当前康复训练策略进行策略动态优化调整，得到优化的康复训练策略。本发明能够提高了患者康复训练的效率和效果。
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公开(公告)号：CN119108081A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411600935.3
申请日：2024-11-11
Applicant: 中南大学
IPC: G16H20/30 , G16H20/70 , G16H50/30 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及训练策略优化技术领域，尤其涉及一种基于康复训练策略的优化方法及系统。所述方法包括以下步骤：通过可穿戴设备在康复训练过程中对患者进行生理及训练表现实时监测，并进行情绪状态以及运动能力评估分析，得到患者的情绪感受状态数据以及运动能力数据；根据所述情绪感受状态数据以及所述运动能力数据进行康复目标预测分析，以得到患者康复训练的预测目标；对所述预测目标与期望目标进行目标反馈差距对比分析，得到目标差距反馈结果；对所述当前康复训练策略进行策略优化分析，生成康复训练策略优化方案；对所述当前康复训练策略进行策略动态优化调整，得到优化的康复训练策略。本发明能够提高了患者康复训练的效率和效果。
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公开(公告)号：CN119107455A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411129575.3
申请日：2024-08-16
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/26 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超声卵泡图像的实例分割方法及系统，通过收集患者3D卵泡超声图像数据；对3D卵泡超声图像数据进行切片处理，将3D卵泡超声图像数据转换为2D卵泡超声图像数据，作为模型的输入；确定输入的2D卵泡超声图像数据中可能的卵泡区域，并利用卷积神经网络在目标周围生成边界框；通过在特征金字塔网络生成的特征图上操作，预测目标卵泡的边界框和类别概率；采用多实例学习框架作为弱监督实例分割的中心方法，利用边界框紧密度先验将边界框内包含目标卵泡的部分视为正包，不包含目标卵泡的部分视为负包，通过正负包信息学习分割目标卵泡；基于数据分割输出结果中所有卵泡的分割图像，计算出各个卵泡的最大直径。本发明提高了医护人员的工作效率，同时也优化了患者的就医体验。
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公开(公告)号：CN118037822B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410280956.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 中南大学湘雅医院
IPC: G06T7/68 , G06T7/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种脊柱侧弯筛查智能化优化方法，涉及数据处理技术领域。该方法包括获取实时脊柱图像数据，并进行椎体边界的提取，形成椎体边界信息；对椎体边界信息进行完整性分析，并根据完整性分析结果进行以下方式的侧弯筛查分析：当椎体边界信息完整，则根据椎体边界信息进行基于椎体边界的侧弯筛查分析，形成直接筛查结果信息；当椎体边界信息不完整，则获取历史脊柱侧弯筛查数据，进行基于大数据的智能优化分析，形成智能优化分析结果信息。该方法通过结合历史检测的大数据来对信息采集不完整的图像数据进行智能优化分析，进而提取到更加准确的cobb角数据，使侧弯分析的结果更加准确有效。
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公开(公告)号：CN118116562A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410238416.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 中南大学湘雅医院
Abstract: 本发明公开了一种医疗信创性能的压力峰值评估管理系统。该医疗信创性能的压力峰值评估管理系统，包括：数据采集与预处理模块；预约行为分析模块；压力峰值评估模块；压力峰值模型构建模块；测试与优化模块。本发明通过对医疗信息系统中的预约数据和区号数据进行预处理获取关联数据，并研究医疗信息系统中就诊科室的预约情况以分析患者的就诊偏好和预约习惯以识别出预约高峰期和预约低谷期，然后对医疗信息系统中医疗信创性能的压力峰值进行评估以获取对应的压力峰值分布，接着构建压力峰值模型并进行测试，最后对压力峰值模型进行模型优化，进而实现了压力峰值评估难度的降低，解决了现有技术中压力峰值评估难度大的问题。
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