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公开(公告)号：CN118692295B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411186459.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 四川大学华西医院
IPC: G09B23/28 , G09B5/14 , G09B7/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种多模态人机交互虚实仿真肠道营养护理教学考评系统，包括仿真模拟训练模型和仿真模拟训练系统，所述肠内营养管理平台进行后台管理以及训练内容的情景条件设置，学生仿真训练教学系统进行虚拟场景展示，学生对仿真模拟训练模型进行分步护理操作，并在虚拟场景同步呈现，仿真模拟训练模型给出基础技能评分，现场监考教师进行人工评分，由肠内营养管理平台根据量化后的分值实时生成客观性评价。与现有技术相比，本发明系统软件设有多种情景模拟，其细致入微的设计不仅提高了操作的准确性和安全性，还提升了医护人员的应急处理能力，能更加精准、客观、完善的对培训操作进行考核评价，是一款高效实用的虚实结合培训系统。
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公开(公告)号：CN118692296B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411186462.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 四川大学华西医院
IPC: G09B23/28 , G09B5/14 , G06Q10/0639 , G16H20/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态人机交互虚实仿真的肠道营养护理教学系统，包括仿真模拟训练模型和仿真模拟训练系统，所述仿真模拟训练模型包括头部模型和胸腔模型，所述头部模型和胸腔模型之间通过颈部件连接，所述头部模型内设有口腔模型和鼻腔通道模型，所述胸腔模型内设有气管通道模型和胸部起伏仿真模型，与现有技术相比，本发明能进行多种护理操作和患者情景模拟，并对经口腔或鼻腔插管操作进行精准检测，通过详细的操作步骤和多样化的情景模拟，为医护人员提供了全面的实操培训工具，帮助实训人员应对实际操作中可能遇到的各种异常情况，其细致入微的设计提高了操作的准确性和安全性，是一款高效实用、虚实结合的高仿真肠道营养护理操作培训系统。
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公开(公告)号：CN118692296A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411186462.7
申请日：2024-08-28
Applicant: 四川大学华西医院
IPC: G09B23/28 , G09B5/14 , G06Q10/0639 , G16H20/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态人机交互虚实仿真的肠道营养护理教学系统，包括仿真模拟训练模型和仿真模拟训练系统，所述仿真模拟训练模型包括头部模型和胸腔模型，所述头部模型和胸腔模型之间通过颈部件连接，所述头部模型内设有口腔模型和鼻腔通道模型，所述胸腔模型内设有气管通道模型和胸部起伏仿真模型，与现有技术相比，本发明能进行多种护理操作和患者情景模拟，并对经口腔或鼻腔插管操作进行精准检测，通过详细的操作步骤和多样化的情景模拟，为医护人员提供了全面的实操培训工具，帮助实训人员应对实际操作中可能遇到的各种异常情况，其细致入微的设计提高了操作的准确性和安全性，是一款高效实用、虚实结合的高仿真肠道营养护理操作培训系统。
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公开(公告)号：CN118692295A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411186459.5
申请日：2024-08-28
Applicant: 四川大学华西医院
IPC: G09B23/28 , G09B5/14 , G09B7/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种多模态人机交互虚实仿真肠道营养护理教学考评系统，包括仿真模拟训练模型和仿真模拟训练系统，所述肠内营养管理平台进行后台管理以及训练内容的情景条件设置，学生仿真训练教学系统进行虚拟场景展示，学生对仿真模拟训练模型进行分步护理操作，并在虚拟场景同步呈现，仿真模拟训练模型给出基础技能评分，现场监考教师进行人工评分，由肠内营养管理平台根据量化后的分值实时生成客观性评价。与现有技术相比，本发明系统软件设有多种情景模拟，其细致入微的设计不仅提高了操作的准确性和安全性，还提升了医护人员的应急处理能力，能更加精准、客观、完善的对培训操作进行考核评价，是一款高效实用的虚实结合培训系统。
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公开(公告)号：CN118657757A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411116684.1
申请日：2024-08-15
Applicant: 四川大学华西医院 , 成都水木医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T3/4084
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种无创皮肤压力性损伤检测方法，所述方法包括：提取皮肤视频图像并转换至YIQ色彩空间；基于欧拉视频放大算法对预处理后的皮肤视频图像进行放大处理，提取皮肤亮度信号；对皮肤亮度信号进行相关性分析，识别潜在压力性损伤皮肤区域；利用传递函数分别计算潜在压力性损伤皮肤区域和正常皮肤区域的功率谱密度，得到检测结果。其目的在于，提高压疮识别的准确性和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119442720A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310956260.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 四川大学华西医院
Abstract: 本发明提供一种基于有限元仿真技术的氧气面罩优化设计方法，具体步骤包括：S1、基于获取的人脸模型构建氧气面罩三维模型；S2、运用有限元仿真技术进行氧气面罩的仿真，得到精准的压力分布；S3、基于数值梯度方法优化氧气面罩形状，得到最优氧气面罩形状。本发明能够对氧气面罩进行定制化设计，优化后的氧气面罩压力分布更加均匀，减小高压区面积，可更好地适应患者的面部形状，从而提高佩戴舒适性，减少压力性损伤的风险。
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公开(公告)号：CN119399192A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411980576.9
申请日：2024-12-31
Applicant: 四川大学华西医院 , 成都水木医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06T5/20 , G06V10/30 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/36
Abstract: 本发明涉及医疗图像处理与机器学习技术领域。提供了一种压力性损伤图像检测及评估方法，包括步骤：实时采集患者皮肤的视频图像数据，对采集到的数据进行预处理，得到预处理数据集；对预处理数据集进行视频放大处理，得到放大数据集；对放大数据集进行图像分割，划分出若干个初始压力性损伤预测区域；计算每个初始损伤预测区域的质心位置点，并根据质心位置点的各项特征指标数据，动态调整每个初始压力性损伤预测区域的边界，得到压力性损伤预测区域；将压力性损伤预测区域对应的检测结果以图表和报告形式进行输出，根据检测结果给出相应的预警信息和护理建议。解决了现有技术中压力性损伤图像数据检测准确性不足，难以准确识别和分割的技术问题。
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公开(公告)号：CN117899322A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410080677.4
申请日：2024-01-18
Applicant: 四川大学华西医院
Abstract: 本发明公开一种用于防止压疮产生的智能氧气面罩，包括面罩主体，面罩主体两侧中部设有松紧带，面罩主体中部设有气囊腔，气囊腔设有充气口，充气口连接微型气泵，微型气泵向气囊腔内充气或放气引发面罩主体发生形变；所述面罩主体外轮廓内侧设有压力传感器，用于实时监测面罩主体与皮肤接触处的压力；还包括控制器，控制器与压力传感器、微型气泵通讯连接，控制器接收压力传感器反馈的压力数据，并根据压力数据控制微型气泵向气囊腔充气或者放气。本发明中，控制器根据压力数据控制微型气泵向气囊腔充气或者放气，改变面罩主体与皮肤的接触面位置，允许面罩主体自动适应患者面部的形状和位置变化，从而避免长时间相同的接触面导致的皮肤压疮。
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公开(公告)号：CN118628501A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411116686.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 四川大学华西医院 , 成都水木医疗科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T5/20 , G06T3/4084 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及压疮检测技术领域，具体涉及基于欧拉视频放大的压疮检测方法、系统、设备及介质，步骤如下：将视频色彩空间转换到LAB空间，获得亮度信号；通过高斯金字塔进行空间分解，利用理想带通滤波器进行时间滤波，通带频率为0.4～0.5Hz，提取感兴趣频带，对亮度信号进行空间滤波，对滤波后的亮度信号进行放大，重构结果视频；从结果视频中确定ROI并从中提取放大后的亮度信号进行时频分析，确定异常区域；构建机器学习模型，以利用异常区域训练完成的机器学习模型进行压疮检测。本发明克服了传统人工检查的主观性强、早期检测困难、效率低等问题，检测更为客观、准确和高效，有助于早期发现和及时干预，避免压疮的进一步发展。
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公开(公告)号：CN116580282A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310853766.3
申请日：2023-07-12
Applicant: 四川大学华西医院
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医学诊断技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的压力性损伤分期识别系统和存储介质。本发明的系统包括：输入模块，用于输入压疮图像、护理记录和体温数据；特征提取模块，用于采用图像特征提取网络提取压疮图像中的特征，采用文本特征提取网络提取护理记录中的特征，采用时序特征提取网络提取体温数据中的特征，将特征进行融合后得到多模态特征；多层感知网络模块，用于将所述多模态特征输入多层感知网络，得到压力性损伤分期识别结果。本发明系统的预测性能良好，具有很好的应用前景。
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