一种用于先天性脐膨出回纳的腹腔扩充器

    公开(公告)号:CN119818116A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202510102447.8

    申请日:2025-01-22

    Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域,特别是一种用于先天性脐膨出回纳的腹腔扩充器,其包括,机体,包括外壳、设置于所述外壳内且开口向左的安装腔、设置于所述安装腔内的注射组件;植入体,所述植入体位于所述机体前方,所述植入体包括硅胶连接块、设置于所述硅胶连接块表面的压缩腔、设置于所述压缩腔内的硅胶膨胀体。本发明的有益效果为植入体中的检测模组能实时监测患者体内的温度和压力变化控制第一电机启动带动橡胶活塞移动,从而实现自动吸入或排出注入硅胶膨胀体内的生理盐水,起到精确控制注射量,使腹腔压力处于安全范围内的作用,同时实现在为患者扩容腹内空间的同时保证患者的安全性和舒适度的功能。

    基于多任务自动编码变换的低光特征检测和描述方法

    公开(公告)号:CN119090970A

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202311208627.1

    申请日:2023-09-19

    Applicant: 四川大学

    Abstract: 本发明提出了一种基于多任务自动编码变换的低光特征检测和描述方法,该方法采用多任务自动编码变换机制将特征增强和特征提取耦合,以加强极端低光环境下特征检测和描述能力。所提出的方法利用低光退化参数预测解码器预测低光退化变换的同时促进编码器在正常光图像和暗光图像之间提取共同鲁棒的特征信息。所提出的全局描述子相似性可以减少特征信息中噪声和低光退化因素的影响,以提高低光环境下特征检测解码器的局部描述子的匹配性能。此外,所提出的多任务正交化约束使得梯度正则化以避免三种下游任务在特征提取时互相干扰。因此,所提出的方法可以在极端低光环境下有效地特征检测和描述,以便后续位姿估计获得更精确的结果。

    基于新型全卷积网络的等模矢量分解图像加密分析方法

    公开(公告)号:CN111709867B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202010524057.7

    申请日:2020-06-10

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡

    Abstract: 本发明提出一种基于新型全卷积网络的等模矢量分解图像加密分析方法。该方法包括:基于等模矢量分解的加密系统、加密分析的网络模型、网络训练与加密系统分析四部分。通过输入明文‑密文对对设计好的加密分析网络模型进行训练,然后通过训练好的加密分析网络模型,输入密文图像,即可获得攻击分析的结果,即恢复的高质量明文图像。所提出的加密分析方法相比传统攻击方法,无需知道加密秘钥或私钥及其他加密系统参数等即可实现有效的加密分析,能够恢复恢复出高质量的明文图像;提出的深度学习方法,其训练时间短,相比传统方法训练速度提高了7倍;提出的方法具有较好的泛化能力,能够采用一种图像库训练,而采用另一种图像库进行测试成功;最后,该方法对传输中的噪声和裁剪也有较好的鲁棒性。

    基于分辨率自适应网络的非对称加密系统攻击方法

    公开(公告)号:CN112217825B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202011091883.3

    申请日:2020-10-13

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡 倪仁杰

    Abstract: 本发明提出一种基于分辨率自适应网络的非对称加密系统攻击方法。该方法包括:基于非对称的加密系统说明、面向加密攻击的网络模型设计、网络训练与加密系统攻击四个部分。通过输入明文‑密文对对设计好的加密攻击网络模型进行训练,然后在训练好的加密攻击网络模型中输入密文图像,即可恢复的高质量明文图像。所提出的加密攻击方法能有效攻击经典的非对称加密系统。且相比于其他传统深度学习加密攻击方法,所提出的网络具有分辨率自适应性,也就是说不同分辨率的密文输入同一个网络分别进行训练,能得到有效恢复出相应分辨率的高质量明文图像的网络模型,并且提出的网络具有好的泛化能力。最后,该方法对传输中的噪声和裁剪也有较好的鲁棒性。

    基于分辨率自适应网络的非对称加密系统攻击方法

    公开(公告)号:CN112217825A

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN202011091883.3

    申请日:2020-10-13

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡 倪仁杰

    Abstract: 本发明提出一种基于分辨率自适应网络的非对称加密系统攻击方法。该方法包括:基于非对称的加密系统说明、面向加密攻击的网络模型设计、网络训练与加密系统攻击四个部分。通过输入明文‑密文对对设计好的加密攻击网络模型进行训练,然后在训练好的加密攻击网络模型中输入密文图像,即可恢复的高质量明文图像。所提出的加密攻击方法能有效攻击经典的非对称加密系统。且相比于其他传统深度学习加密攻击方法,所提出的网络具有分辨率自适应性,也就是说不同分辨率的密文输入同一个网络分别进行训练,能得到有效恢复出相应分辨率的高质量明文图像的网络模型,并且提出的网络具有好的泛化能力。最后,该方法对传输中的噪声和裁剪也有较好的鲁棒性。

    基于可逆网络的光学图像加密方法

    公开(公告)号:CN113890956B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202110999847.5

    申请日:2021-08-26

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡

    Abstract: 本发明提出一种基于可逆网络的光学图像加密方法。该方法采用二次相位和双相位法对图像生成纯相位全息图,然后利用具有对偶仿射变换和互补掩模的可逆网络对其进行加密得到密文,解密过程是加密的逆过程。网络的参数训练是通过学习熵为8.0的最均匀矩阵的概率分布而得到的。因此该方法可以通过同一个可逆网络训练出可以加密和解密图像的网络。相比与传统的加密方法,所提出的加密攻击方法具有密钥参数多且复杂的特点,其不易受到纯密文攻击、选择密文攻击和密码系统泄露等攻击。此外,所提出的可逆网络具有快速解密的能力,其光学视频的解密是通过光学和深度学习相结合来完成的。

    基于可逆网络的光学图像加密方法

    公开(公告)号:CN113890956A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202110999847.5

    申请日:2021-08-26

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡

    Abstract: 本发明提出一种基于可逆网络的光学图像加密方法。该方法采用二次相位和双相位法对图像生成纯相位全息图,然后利用具有对偶仿射变换和互补掩模的可逆网络对其进行加密得到密文,解密过程是加密的逆过程。网络的参数训练是通过学习熵为8.0的最均匀矩阵的概率分布而得到的。因此该方法可以通过同一个可逆网络训练出可以加密和解密图像的网络。相比与传统的加密方法,所提出的加密攻击方法具有密钥参数多且复杂的特点,其不易受到纯密文攻击、选择密文攻击和密码系统泄露等攻击。此外,所提出的可逆网络具有快速解密的能力,其光学视频的解密是通过光学和深度学习相结合来完成的。

    一种检测恶性高热易感基因的方法及试剂盒

    公开(公告)号:CN112813144A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202010170262.8

    申请日:2020-03-12

    Abstract: 本发明公开了一种检测恶性高热易感基因的方法及试剂盒。本发明采用五组或五组以上多重PCR体系,结合片段长短/质量分析方法,同步快速定性检测与恶性高热易感性相关的49个单核苷酸多态性(SNP)位点。试剂盒组成:用于扩增所述49个SNP位点的引物组合物,PCR反应液和超纯水。检测步骤:(1)采集口腔脱落细胞保存于细胞采集卡,或采集血液样本并提取核酸;(2)将上述49个SNP位点分成五组或五组以上,设计五组或五组以上的引物组合物;(3)采用步骤(1)所述细胞采集卡或核酸为模板进行多重PCR扩增;(4)按PCR产物片段长短/质量同步分离49个SNP位点;(5)结果分析判读。本发明的优势是快速、灵敏度高、重复性好、特异性强、通量高、成本低。

    基于新型全卷积网络的等模矢量分解图像加密分析方法

    公开(公告)号:CN111709867A

    公开(公告)日:2020-09-25

    申请号:CN202010524057.7

    申请日:2020-06-10

    Applicant: 四川大学

    Inventor: 王君 王凡

    Abstract: 本发明提出一种基于新型全卷积网络的等模矢量分解图像加密分析方法。该方法包括:基于等模矢量分解的加密系统、加密分析的网络模型、网络训练与加密系统分析四部分。通过输入明文-密文对对设计好的加密分析网络模型进行训练,然后通过训练好的加密分析网络模型,输入密文图像,即可获得攻击分析的结果,即恢复的高质量明文图像。所提出的加密分析方法相比传统攻击方法,无需知道加密秘钥或私钥及其他加密系统参数等即可实现有效的加密分析,能够恢复恢复出高质量的明文图像;提出的深度学习方法,其训练时间短,相比传统方法训练速度提高了7倍;提出的方法具有较好的泛化能力,能够采用一种图像库训练,而采用另一种图像库进行测试成功;最后,该方法对传输中的噪声和裁剪也有较好的鲁棒性。

    一种压脉带
    10.
    实用新型

    公开(公告)号:CN219846680U

    公开(公告)日:2023-10-20

    申请号:CN202321126902.0

    申请日:2023-05-11

    Abstract: 本实用新型公开了一种压脉带,具体涉及医疗器械技术领域,解决了现有压脉带不具备医用腕带的优点,并且在压脉时不便调节的技术问题。本实用新型包括弹性带和卡扣,所述弹性带包括信息标示带和压紧调节带,所述压紧调节带与所述信息标识带两端连接形成环状,所述卡扣包括两个卡扣孔,所述压紧调节带的两边分别穿过两个所述卡扣孔,所述压紧调节带宽度沿靠近所述信息标示带的方向逐渐增加,所述卡扣孔包括入孔和出孔,所述出孔的孔径小于所述压紧调节带的最小宽度。其目的在于,本压脉带可以作为医用腕带一样标示功能,并且是专人专用的,不需要用完后额外消毒,减少了医护人员的工作量;其次在压脉时的可以对松紧程度进行调节。

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