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公开(公告)号：CN117649345A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410116065.6
申请日：2024-01-29
Applicant: 江南大学附属医院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种老年患者插管术中口腔牙龈保护系统。该系统包括存储器和处理器，所述处理器执行所述存储器存储的计算机程序，以实现如下步骤：获取口腔内部的灰度图像，基于灰度图像构建初始采样步长下对应的K空间，根据初始采样步长下每个预设mask对应的矩阵与K空间中的元素确定最优mask；对灰度图像进行滤波处理，根据不同预设采样步长下最优mask对应的矩阵与初始采样步长下对应的K空间中的元素的相似情况以及滤波结果，确定最优采样步长，对灰度图像进行傅里叶逆变换，进而提取喉部区域的图像。本发明能够提取准确的喉部区域的图像，达到更好地保护老年患者插管术中口腔牙龈的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117338976A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311567204.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 江南大学附属医院
Abstract: 本发明属于消毒柜技术领域，尤其涉及一种用于手术室的医用液体加温消毒柜，包括：主柜体，主柜体一侧铰接有密封盖，主柜体内侧底端固定连接有消毒箱，消毒箱底端固定连通有排液管，排液管上设有电子排液阀；消毒箱上方设有升降消毒结构；主柜体内侧固定连接有鼓风干燥结构，鼓风干燥结构通过进气管与外界连通，鼓风干燥结构的出气端朝向升降消毒结构；主柜体一侧固定连接有控制器，控制器与消毒箱、电子排液阀、升降消毒结构、鼓风干燥结构电性连接。利用这些结构，实现了一种既能通过机械化运行的方式，降低人工参与，又能对消毒液进行干燥使医疗器械更快速地投入使用的用于手术室的医用液体加温消毒柜。
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公开(公告)号：CN113926565A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111203447.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: B02C19/18
Abstract: 本发明公开了一种镇痛系统载体的合成制备用装置，包括机体以及开设在机体内部的破碎室，所述破碎室的内部设置有破碎头和托板，且托板的顶部设置有料杯，所述破碎室的两侧内壁均固定有侧板，且托板滑动设置在两个侧板之间，所述托板与侧板之间设有调节机构，所述调节机构包括对称开设在托板内部的两个第一活动槽，所述托板的前表面开设有矩形槽；通过设置的调节机构，使得侧板的高度可在两个托板之间进行灵活的上下调节，从而致使料杯的放置高度可以根据实际的使用需求进行灵活的调节，提高了整个超声破碎机的使用灵活性，给操作人员的实际操作带来了方便。
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公开(公告)号：CN116172522B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310484070.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: A61B5/00 , A61B5/374 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：训练自编码网络获得信号数据的收敛序列，通过多阈值分割获得信号数据的收敛序列的转折点；计算信号数据的第一噪声概率；根据第一噪声概率序列的阈值进行划分获得多个概率子序列和数据子序列；获得信号数据序列的趋势项序列和每个数据子序列的趋势项子序列；根据局部相似度获得目标子序列，根据目标子序列的均值相似度获得所有对象子序列及局部概率相似度，获得信号数据的第二噪声概率；将信号数据的第二噪声概率作为权值，构建识别网络的损失函数，训练识别网络。本发明将第二噪声概率作为误差权重，排除训练过程中的噪声干扰，得到鲁棒性更强的识别网络。
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公开(公告)号：CN116172522A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310484070.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 江南大学附属医院
IPC: A61B5/00 , A61B5/374 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：训练自编码网络获得信号数据的收敛序列，通过多阈值分割获得信号数据的收敛序列的转折点；计算信号数据的第一噪声概率；根据第一噪声概率序列的阈值进行划分获得多个概率子序列和数据子序列；获得信号数据序列的趋势项序列和每个数据子序列的趋势项子序列；根据局部相似度获得目标子序列，根据目标子序列的均值相似度获得所有对象子序列及局部概率相似度，获得信号数据的第二噪声概率；将信号数据的第二噪声概率作为权值，构建识别网络的损失函数，训练识别网络。本发明将第二噪声概率作为误差权重，排除训练过程中的噪声干扰，得到鲁棒性更强的识别网络。
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公开(公告)号：CN221654435U
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202323533862.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 江南大学附属医院
Abstract: 本实用新型涉及医疗设备技术领域，尤其涉及一种护理用压迫止血器，包括支架，所述支架内部顶端安装有两组电动伸缩杆，两组所述电动伸缩杆一端固定连接有承载框，所述承载框上端表面设置有挤压机构，所述承载框两内侧壁之间固定安装有两组横杆，两组所述横杆外部均套设有L形滑板，两组所述L形滑板底面均固定连接有弧形壳，两组所述弧形壳内部均设置有辅助机构，所述挤压机构包括外壳与两组齿条，本实用新型不仅能够横向压迫产妇伤口止血，且能够进行竖向压迫伤口止血，有效提高对产妇伤口压迫止血的效果，且可以很好地对产妇伤口渗出的血进行吸收，避免血液流淌到病床上，后续不易清理。
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