呼吸时长分析方法、装置、呼吸监测设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118576181A

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410814813.8

    申请日:2024-06-24

    IPC分类号: A61B5/08 A61M16/00 A61M16/01

    摘要: 本申请涉及医疗临床技术领域,特别涉及一种呼吸时长分析方法、装置、呼吸监测设备及存储介质,其中,方法包括:利用呼吸监测设备采集用户的呼吸周期数据;根据呼吸周期数据计算每次呼吸的吸气时间和呼气时间,根据吸气时间和呼气时间计算吸呼比;根据每次呼吸周期数据生成吸气时间、呼气时间以及吸呼比随时间变化的曲线图,其中,曲线图包含吸气时间曲线、呼气时间曲线和吸呼比曲线。由此,解决了相关技术中缺乏对特定时段内自主呼吸中吸气与呼气时间独立变化的精确分析和评估,导致用户的治疗效果不佳的等问题。

    基于脉冲反转二次谐波成像的压力确定方法及装置

    公开(公告)号:CN117918887B

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410323241.3

    申请日:2024-03-20

    IPC分类号: A61B8/04 A61B8/00

    摘要: 本发明公开了一种基于脉冲反转二次谐波成像的压力确定方法及装置,涉及血液压力测量和血液压力波形分析技术领域,其中该方法包括:向检测对象的检测血管发射两次脉冲串;其中,两次脉冲串的频率相同,相位相差180度;接收第一次脉冲串对应的第一回声信号、以及第二次脉冲串对应的第二回声信号;将第一回声信号与第二回声信号相加,得到第三回声信号;对第三回声信号进行频谱分析,得到第三回声信号的二次谐波幅度;其中,二次谐波幅度包括:二次谐波频率对应的幅度;根据第三回声信号的二次谐波幅度,确定检测血管的压力信号。本发明可以在二次谐波成像的基础上高效地实现压力信号测量。

    基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统

    公开(公告)号:CN118507020A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410513018.5

    申请日:2024-04-26

    摘要: 本发明提供一种基于SAM分割的水平眼球震颤检测方法及系统,属于基于深度学习的医疗信息处理技术领域,获取眼动视频数据;眼动视频数据进行预处理,实现眼动视频中无效帧和有效帧的判断,去除视频中的无效帧;对预处理后的眼动视频数据中的每一图像帧利用分割网络进行眼球分割,得到图像帧的眼球分割掩膜;对眼球分割掩膜进行质心计算得到瞳孔中心点,获取眼动视频的眼球运动轨迹序列;使用预先训练好的一维时序卷积分类器对眼球运动轨迹序列进行处理,得到有无水平眼震的结果。本发明通过挖掘水平眼震特征,建立基于深度学习的自动水平眼球震颤检测模型,可以为最终的诊断提供有价值的参考依据,辅助医务人员完成诊断与治疗,提高患者的就诊效率。

    一种消化道息肉切割收集器械
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118453074A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410625223.0

    申请日:2024-05-20

    IPC分类号: A61B17/50

    摘要: 本申请公开了一种消化道息肉切割收集器械,包括固定件、前支撑环、后支撑环和网兜,各个支撑环在其横截面上的投影包括先动部、后动部以及设于先动部和后动部之间的弹性部,各个支撑环分别连接有网兜,前支撑环的后动部与后支撑环的先动部连接,固定件与后支撑环的后动部连接;还包括牵引件,其设有的能够沿第一方向运动的牵引端与前支撑环的先动部连接,沿第一方向,牵引端、前支撑环的先动部、后动部和后支撑环的先动部、后动部,以及固定件依次设置;处于闭合状态的前支撑环的弹性部产生的弹力小于处于闭合状态的后支撑环的弹性部产生的弹力,在牵引端的作用下前支撑环和后支撑环能够沿第一方向顺序闭合。

    一种双能谱材料分解校准模体及方法

    公开(公告)号:CN118425203A

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202410481451.5

    申请日:2024-04-22

    发明人: 王威 周宇

    IPC分类号: G01N23/046 G06T11/00

    摘要: 本发明涉及CT技术领域,且公开了一种双能谱材料分解校准模体及方法,包括16cm长的有机玻璃圆柱,且有机玻璃圆柱上镶嵌两个不同直径的特氟龙圆柱,两个特氟龙圆柱直径分别是有机玻璃圆柱直径的三分之一和四分之一。该双能谱材料分解校准模体及方法,在投影上进行校准,不依赖图像的重建过程,能够更充分地利用能谱和原始的投影数据信息,得到更准确的图像和物质分解结果。