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公开(公告)号：CN111449901A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010233187.5
申请日：2020-03-29
Applicant: 郑州大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明提供了一种脑卒中瘫痪病人康复锻炼装置，属于医疗康复设备技术领域，解决了脑卒中病人居家手臂锻炼不方便的问题。包括主架板和拉绳，主架板下端固定有若干安装槽板，安装槽板上均设置有调节杆，主架板上开设有滑槽，滑槽内部滑动设置有滑动机构，主架板的两侧固定有对称的转轴，转轴上均转动设置有转动轮，主架板的一侧固定有电机安装板，电机安装板上端固定有电机，电机的输出轴上固定有两个绕线环，拉绳的一端连接在绕线环上，拉绳的另一端穿过转动轮，并与滑动机构连接。本发明通过安装槽板与调节杆配合可快速固定在椅子扶手上或者床沿上，方便居家使用；采用滑槽与滑动机构配合，即可被动锻炼手臂也可主动锻炼手臂，锻炼效果明显。
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公开(公告)号：CN110559507A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910952843.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供了一种具有提醒功能的点滴支架，属于医疗器械技术领域，用于解决提醒医护人员及时更换点滴袋及取掉输液针提醒医护人员及时更换点滴袋及取掉输液针的问题。其包括支撑座、支撑杆、检测机构和整理架，支撑座放置在地面上，支撑杆的一端设置在支撑座上，支撑杆的另一端设置有倒挂机构，检测机构套设在支撑杆上，整理架设置在支撑杆上。本具有提醒功能的点滴支架通过检测结构对倒挂点滴袋中剩余点滴液重量进行检测，能够判断出点滴液是否输完，并能够提醒医护人员更换点滴袋或者取掉输液针。
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公开(公告)号：CN118335351A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410384814.3
申请日：2024-04-01
Applicant: 郑州大学
IPC: G16H70/40 , A61J7/04 , A61J1/00 , A61J1/14 , A61J1/16 , A61B5/021 , A61B5/145 , G16H20/10 , G08B21/24 , G16H10/60
Abstract: 本申请涉及一种用药管理方法及系统，用药管理方法用于用药管理系统，用药管理系统包括智能药箱、患者的移动终端和医疗服务平台，智能药箱、移动终端和医疗服务平台彼此通信连接，方法包括：获取患者的用药信息，控制智能药箱根据用药信息对购买的药品进行确认；控制智能药箱根据用药信息向所述移动终端发送药品保存提醒；获取患者的健康数据，控制智能药箱根据用药信息和健康数据对患者的用药行为进行提醒和监督；控制智能药箱将服药信息发送至医疗服务平台，并向移动终端发送复诊提醒。本申请实现提醒患者用药，减少就医流程的技术效果，以解决患者用药不清楚、再次就医麻烦的技术问题。
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公开(公告)号：CN118039172A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410192558.8
申请日：2024-02-21
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本申请公开了一种基于双重策略的脑卒中管理模型的创建方法、系统及终端，该方法包括以下步骤：脑卒中患者自行测量血压、采用血糖仪自行测量血糖以及采用测血脂试纸自行测量血脂，并记录锻炼身体的时长和服药的时间间隔；通过脑卒中患者自行测量的血压数据、自行测量的血糖数据、自行测量的血脂数据、记录的锻炼身体的时长和服药的时间间隔，创建第一重脑卒中管理模型；通过脑卒中患者在医院测量的血压数据、血糖数据和血脂数据，创建第二重脑卒中管理模型。该系统包括：自行测量与记录装置、第一重脑卒中管理模型创建装置和第二重脑卒中管理模型创建装置。该终端包括存储器和处理器。本申请具有双重管理策略以及有效降低了脑卒中复发率等优点。
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公开(公告)号：CN114557811B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210219552.6
申请日：2022-03-08
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明涉及偏瘫患者自我护理技术领域，本发明公开了一种用于偏瘫患者自我护理的远程监测与管理系统，包括用于包裹病人下肢的腿部包裹束缚模块，所述腿部包裹束缚模块包括用于包裹病人大腿的大腿包裹束缚带和固定连接在所述大腿包裹束缚带底端并用于包裹病人小腿的小腿包裹束缚带，大腿包裹束缚带和小腿包裹束缚带上的四组振动频率监测模块分别贴着病人大腿与小腿不同肌肉群的位置，每组振动频率监测模块都分为五个监测点，因此四组振动频率监测模块配合能够实现对病人大腿和小腿不同肌肉群的状态监测工作，通过外部可视化配合显示模块能够让病人或护理人员了解到病人在做自我护理时下肢不同肌肉群的状态，来确保病人进行自我护理时的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113327663B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110542516.9
申请日：2021-05-19
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出一种移动终端辅助的脑卒中交互式锻炼控制系统，包括与所述移动终端通过远程通信链路连接的嵌入式交互式锻炼设备，所述嵌入式设备包括预定大小的内存空间和交互式人机界面；所述预定大小的内存空间包括第一地址段空间和第二地址段空间；第一地址段空间用于存储交互锻炼指示数据，交互锻炼指示数据用于指示脑卒中患者的锻炼动作；第二地址段空间用于存储交互锻炼期望数据，交互锻炼期望数据用于显示基于所述交互锻炼指示数据所预期的期望指标值；所述嵌入式设备接收所述移动终端的辅助指令，基于所述辅助指令调节所述第一地址段空间和第二地址段空间的大小。本发明的技术方案能够在有限的内存空间下实现全流程的脑卒中交互式锻炼。
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公开(公告)号：CN114558295B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210219551.1
申请日：2022-03-08
Applicant: 郑州大学
IPC: A63B23/12 , A63B21/055 , A61H1/00 , A61H7/00 , A61H9/00
Abstract: 本发明涉及一种肌少症防治技术领域，本发明公开了一种用于防治卒中后肌少症的局部振动装置，包括用于实现抗阻训练的锻炼拉力带，所述锻炼拉力带一侧设有小臂固定组件，所述小臂固定组件包括用于固定小臂处的固定仿形套、用于振动小臂的第一振动模块、用于振动大臂的第二振动模块，通过所述第二振动模块和所述第一振动模块分别实现间断振动大臂和小臂的目的；充血管内形成负压，将充血管吸着在多肌肉区域，使被拔部位的皮肤充血，刺激被拔部位，胳膊弯曲，充血结束，胳膊反复弯曲进行锻炼上肢的同时，分别间断振动大臂和小臂，降低持续振动治疗给敏感人群带来的痛苦感，且能够使肌肉充血，进一步刺激肌肉，防治上肢肌少症效果好。
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公开(公告)号：CN113314235B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110542517.3
申请日：2021-05-19
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出一种基于实时数据采集的脑卒中预警与干预系统，包括组合传感器、定时器、远端集控平台以及微型边缘数据处理单元。第一组合传感器用于探测在预定范围内是否配对到至少一个第二组合传感器；当第一组合传感器探测在预定范围内配对到所述第二组合传感器时，第一组合传感器获取所述第二组合传感器检测到的多个生理活动参数并将所述多个生理活动参数发送至所述微型边缘数据处理单元；微型边缘数据处理单元基于本地预警模型对所述多个生理活动参数进行边缘计算处理，并基于所述边缘计算处理的结果发出预警信号给所述远端集控平台；远端集控平台基于所述预警信号开启至少一个所述定时器。本发明能够实现大范围目标区域的实时脑卒中预警。
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公开(公告)号：CN114224615B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111606684.6
申请日：2021-12-26
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的儿童遗尿监测护理系统，包括人机交互模块、尿湿监测模块、尿湿护理模块、统计模块和远程通讯模块，人机交互模块用于录入患儿基本信息和病理信息，尿湿监测模块用于监测患儿夜间是否存在遗尿的现象，尿湿护理模块用于在患儿夜间出现遗尿时对患儿尿湿的区域进行自动更换护理，统计模块用于统计患儿夜间遗尿的时间段并生成患儿夜间遗尿事件数据，远程通讯模块用于接收来自统计模块发送的患儿夜间遗尿事件数据并将患儿夜间遗尿事件数据上传至云端服务器。本发明通过尿湿监测模块和尿湿护理模块能够对遗尿症患儿进行治疗期间的监测护理，并根据服务器内存储的夜间遗尿事件数据来主动干预辅助治疗患儿遗尿的症状。
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公开(公告)号：CN113362968B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110639300.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提出一种基于云计算的脑卒中行为分析采集系统，包括可穿戴设备、边缘计算终端、云平台；可穿戴设备用于采集实时状态参数；当患者位于第一目标范围的第一位置时，可穿戴设备将第一实时状态参数发送至第一边缘计算终端；第一边缘计算终端得出第一边缘计算结果；当第一边缘计算结果符合第一预设条件时，第一边缘计算终端将第一边缘计算结果和第一实时状态参数发送至云平台；云平台基于所述第一边缘计算结果和第一实时状态参数对该脑卒中患者执行行为分析，并基于行为分析结果给出反馈建议。云平台位于第二目标范围；第二目标范围和所述第一目标范围为地理空间不同的范围。本发明能够基于多维角度分析实现脑卒中患者行为分析。
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