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公开(公告)号：CN111681230A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010523005.8
申请日：2020-06-10
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种脑白质高信号评分系统及其评分方法，该系统包括图像预处理模块、图像分割模块、体积计算模块和评分模块；所述图像预处理模块用于对磁共振图像进行预处理，得到脑白质分区图像；所述图像分割模块用于对所述脑白质分区图像进行图像识别，得到脑白质高信号分割图像；所述体积计算模块用于根据所述脑白质高信号分割图像，计算得出脑白质高信号体积；所述评分模块用于根据所述脑白质高信号体积，对脑白质高信号进行评分，得出脑白质高信号负荷情况。本发明的系统可以实现对患者脑白质高信号的自动评分，避免人工疏漏或者误判，提高了评估的准确度和工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119993378A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411875176.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明涉及健康管理系统技术领域，尤其涉及一种认知康复训练管理方法及系统，系统包括：虚拟现实装置，用于提供基于虚拟现实环境的图像、符号或者声音，采集康复患者的动作画面、反应时间和语音反馈中的任意一种或多种；数据处理装置，用于基于动作画面、反应时间和语音反馈中的任意一种或多种，得到康复患者的注意力训练结果、记忆力训练结果、反应速度训练结果以及运动能力训练结果中的任意一种，基于任意一种训练结果，确定康复患者的任意一种或多种认知表现数据；控制装置，用于基于任意一种或多种认知表现数据，调整虚拟现实装置中的参数，调整训练难度，生成相应的康复计划，实现人机交互，根据这些数据提供康复计划，提高患者的康复进度。
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公开(公告)号：CN117152063A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311008376.2
申请日：2023-08-10
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院 , 上海联影智能医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/24 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/30 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供了一种基于SWI的脑微出血图像检测方法、装置及处理设备，用于以SWI为基础，为更为高效且高精度的自动化识别需求提供了一套落地配套方案，由此可以满足对于CMB的识别需求还有后续的诊断需求。方法包括：获取T1模态影像和SWI影像；将T1模态影像和SWI影像输入预先配置的CMB检测模块，以结合T1模态影像和SWI影像进行CMB检测，并得到CMB检测结果；获取MR平扫影像；将MR平扫影像输入预先配置的全病灶分割模块，以基于MR平扫影像进行全病灶分割，并得到全病灶分割结果，全病灶分割所涉及的病灶包括WMH、PVS、LA和梗死；结合CMB检测结果和全病灶分割结果，计算对应的影像学特征，影像学特征包括脑区分布、数量、形态和大小。
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公开(公告)号：CN119889676A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411834005.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明涉及健康管理系统技术领域，尤其涉及一种吞咽功能障碍风险管理系统，包括：吞咽训练磁电刺激仪，用于产生磁电刺激信号；脑电信号采集仪，用于采集患者的大脑针对磁电刺激信号生成的脑电信号；主控制盒，连接吞咽训练磁电刺激仪和脑电信号采集仪，主控制盒包括：处理模块，基于脑电信号，生成刺激效果图，基于刺激效果图，确定吞咽功能障碍风险评估结果，基于吞咽功能障碍风险评估结果，生成磁电刺激方案；控制模块，基于磁电刺激方案，控制磁电刺激信号的参数；风险预警模块，用于基于吞咽功能障碍风险评估结果，制定相应的干预措施和预案，通过风险管控，合理预防和减少患者因吞咽功能障碍造成的肺部感染等并发症。
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公开(公告)号：CN119548124A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510012526.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本发明公开了一种基于柔性传感器的卒中跌倒预警方法及相关装置，其中方法包括：根据患者的加速度、角速度、压力、心率和肌电数据；根据患者的加速度、角速度、压力、心率和肌电数据，计算腰部柔性传感器和每个脚踝柔性传感器采集的合加速度、合角速度和合压力时间序列；根据多尺度DTW算法计算腰部加速度序列与正常步态模板序列的稳定系数以及左右脚踝加速度序列之间的平衡系数；融合稳定系数、平衡系数和柔性传感器采集的压力分布数据、心率数据和肌电数据，形成多模态特征向量；将多模态特征向量输入ANFIS跌倒模型，预测患者的跌倒风险概率。本发明通过模糊逻辑和神经网络对多模态数据融合和步态分析，提高了患者跌倒风险预测的准确性。
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公开(公告)号：CN220236912U
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202320279142.0
申请日：2023-02-22
Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院
Abstract: 本实用新型提出了一种多功能神经系统体格检查锤及检查系统，通过锤组件将临床上最常用的痛觉检查组件、病理征检查组件、光组件和触觉检查组件连接为一体结构，以实现多个用于进行神经系统体征检查的组件相结合，使得工具携带更加方便、检查效率更高。具体而言，通过在锤柄的第一安装部上设置痛觉检查组件和在锤柄的第二安装部上设置病理征检查组件和光组件以及在锤头固定架上设置触觉检查组件的方式，实现对多种单体检查组件进行一体化的组合安装，进而达到对患者进行痛觉、触觉、腱反射、病理征、瞳孔和光反射的综合体格特征进行快速检查的技术效果。
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