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        華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院專利技術(shù)

        華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬協(xié)和醫(yī)院共有7760項(xiàng)專利

        • 本技術(shù)屬于醫(yī)用器械領(lǐng)域,具體涉及術(shù)中枕頭。術(shù)中枕頭,包括:調(diào)節(jié)支架,具有支架頂板和支架底板,所述支架頂板高度傾斜角度可調(diào);枕部,用于設(shè)置在支架頂板;其中,所述支架頂板和所述支架底板通過無級調(diào)節(jié)架連接,所述無級調(diào)節(jié)架具有連桿以及設(shè)置在連桿...
        • 本發(fā)明公開了一種質(zhì)子均勻掃描射野點(diǎn)陣的權(quán)重預(yù)測模型的建立方法及權(quán)重預(yù)測方法,屬于醫(yī)療輔助領(lǐng)域。該方法包括:構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括維度統(tǒng)一的三維CT影像矩陣、單野質(zhì)子穩(wěn)健計(jì)劃的劑量矩陣、計(jì)劃點(diǎn)陣的位置掩膜矩陣、參考劑量矩陣,對應(yīng)的標(biāo)...
        • 本發(fā)明公開了用于鑒別酒精使用障礙與酒精性肝炎的預(yù)測模型及應(yīng)用,通過整合患者的基礎(chǔ)臨床信息、腸道細(xì)菌群落特征及腸道真菌菌群結(jié)構(gòu),構(gòu)建多維度鑒別模型,該模型借助腸道微生態(tài)菌群(細(xì)菌+真菌)與患者基線資料的聯(lián)合分析,為AUD與AH的精準(zhǔn)鑒別診...
        • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)向量化的醫(yī)療信息檢索方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),涉及智能檢索領(lǐng)域。該方法的步驟包括:構(gòu)建語料庫并進(jìn)行領(lǐng)域自適應(yīng)微調(diào)后,得到領(lǐng)域優(yōu)化召回模型;根據(jù)領(lǐng)域優(yōu)化召回模型通過跨模態(tài)注意力機(jī)制和門控融合機(jī)制生成混合模態(tài)向量;對檢...
        • 本發(fā)明屬于生物醫(yī)學(xué)技術(shù)領(lǐng)域,公開了香菇多糖在制備治療三陰性乳腺癌藥物中的應(yīng)用,香菇多糖能夠下調(diào)SCGB2A2的蛋白和/或mRNA表達(dá)水平抑制三陰性乳腺癌細(xì)胞(如,MDA?MB?468、MDA?MB?436和/或MDA?MB?231細(xì)胞)...
        • 本技術(shù)涉及脊柱支撐保護(hù)領(lǐng)域,尤其涉及脊柱外固定支撐保護(hù)裝置,包括有連接塊、轉(zhuǎn)動(dòng)限位桿、支撐后板、顎托組件、脊柱支撐組件;顎托組件包括有支撐架;支撐架的后端部安裝有第一調(diào)節(jié)輪;第一調(diào)節(jié)輪的后端部設(shè)置有第一限位螺栓;支撐架的兩側(cè)端部均通過轉(zhuǎn)...
        • 本發(fā)明公開了他澤司他在制備防治心臟移植慢性排斥反應(yīng)藥物中的應(yīng)用,屬于生物醫(yī)藥技術(shù)領(lǐng)域。該藥物通過表觀調(diào)控,降低B細(xì)胞p21基因周圍組蛋白H3在賴氨酸27位點(diǎn)的三甲基化水平,解除對p21基因的表觀抑制而高表達(dá)p21分子,影響B(tài)細(xì)胞向生發(fā)中...
        • 本發(fā)明公開了一種多功能自動(dòng)化給藥霧化裝置,涉及醫(yī)療設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域,包括霧化發(fā)生機(jī)構(gòu)、霧化輸送機(jī)構(gòu)以及可拆卸的霧化藥倉,所述霧化發(fā)生機(jī)構(gòu)的輸出端安裝連通有輸氣管,輸氣管的末端連通有管道接頭;霧化輸送機(jī)構(gòu)包括安裝座,安裝座的底端一側(cè)固定連接有...
        • 本發(fā)明公開了病理科基于報(bào)告及時(shí)性目標(biāo)管理動(dòng)態(tài)智能可視化監(jiān)管系統(tǒng),屬于醫(yī)學(xué)信息管理技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)通過動(dòng)態(tài)采集病理信息管理系統(tǒng)的相關(guān)數(shù)據(jù),采用“短板導(dǎo)向管理”模式,設(shè)置多個(gè)顯示模塊,實(shí)時(shí)展示病理科工作中的“堵點(diǎn)”與“痛點(diǎn)”,包括今日工作概...
        • 本發(fā)明公開了一種用于盆底重建手術(shù)的可調(diào)式多角度精準(zhǔn)穿刺鉤,涉及醫(yī)療器械技術(shù)領(lǐng)域,包括穿刺鉤本體,穿刺鉤本體包括握柄、穿刺直部、穿刺彎部和穿刺部,穿刺直部安裝在握柄的頂端,穿刺彎部安裝在穿刺直部的頂端,穿刺彎部與穿刺直部一體成型且為空心狀...
        • 本發(fā)明公開了苦豆堿作為巨泡式死亡誘導(dǎo)劑在治療黑色素瘤中的應(yīng)用,通過驗(yàn)證苦豆堿能在體內(nèi)抑制黑色素瘤模型小鼠腫瘤的生長,體外抑制B16細(xì)胞的增殖、克隆形成以及遷移。經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,苦豆堿還能誘導(dǎo)B16細(xì)胞的氧化應(yīng)激紊亂,導(dǎo)致B16細(xì)胞出現(xiàn)巨泡式...
        • 本申請公開了一種基于視覺顯著性預(yù)測的腹腔鏡自主調(diào)節(jié)方法、系統(tǒng)及設(shè)備,所述方法包括:采集醫(yī)生手術(shù)過程眼動(dòng)數(shù)據(jù),計(jì)算眼動(dòng)數(shù)據(jù)在所述腹腔鏡屏幕中的注視點(diǎn)位置;基于獲取的注視點(diǎn)位置,制作手術(shù)興趣區(qū)域熱圖標(biāo)簽,采用訓(xùn)練手術(shù)興趣區(qū)域熱圖標(biāo)簽訓(xùn)練深度...
        • 本發(fā)明公開一種3D打印無植骨窗式多孔鉭金屬椎間融合器,包括:融合器本體,融合器本體由醫(yī)用級鉭金屬加工一體成型,融合器本體的前側(cè)開設(shè)有夾持孔,用于與操作器械連接;多孔網(wǎng)架,多孔網(wǎng)架設(shè)置有兩組,兩組多孔網(wǎng)架分別固定在融合器本體的上下面上,多...
        • 本發(fā)明涉及醫(yī)療器械領(lǐng)域,尤其涉及一種PCS磁控留置管和植入組件及其移位控制方法和系統(tǒng),PCS磁控留置管包括:植入于皮下的藥盒體以及與藥盒體流體連通的導(dǎo)管,導(dǎo)管包括輸液通道和電磁鐵通道,藥盒體內(nèi)設(shè)有用于收納電磁鐵組件的回收機(jī)構(gòu)和用于供電的...
        • 本發(fā)明公開了一種基于多模態(tài)融合的術(shù)后早期并發(fā)癥預(yù)警方法及相關(guān)裝置,其中方法包括:通過可穿戴設(shè)備采集患者術(shù)后生理時(shí)序特征張量;通過醫(yī)院信息系統(tǒng)、電子病歷系統(tǒng)和醫(yī)學(xué)影像歸檔與通信系統(tǒng)獲取患者的臨床上下文特征張量;將術(shù)后生理時(shí)序特征張量與臨床...
        • 本發(fā)明涉及人工智能和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跨期融合損失的多期轉(zhuǎn)歸預(yù)測方法,包括以下步驟:建立用于根據(jù)胸部CT影像預(yù)測短期、中期和長期轉(zhuǎn)歸概率的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);以Focal?loss分別構(gòu)建短期、中期和長期轉(zhuǎn)歸概...
        • 本發(fā)明涉及人工智能和醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于改進(jìn)型ResNet編碼器的多期轉(zhuǎn)歸預(yù)測方法,包括以下步驟:采集急性期肺部疾病的胸部CT影像;通過一個(gè)輸入卷積層、四個(gè)殘差塊、一個(gè)平均池化層及一個(gè)線性變換層建立用于在胸部CT影像中...
        • 本發(fā)明公開了一種用于口腔正畸的連接施力裝置,涉及口腔治療器材技術(shù)領(lǐng)域,中轉(zhuǎn)塊外側(cè)安裝有調(diào)節(jié)施力組件,內(nèi)螺紋管靠近中轉(zhuǎn)塊端部一側(cè)粘接有橡膠防滑圈,位于內(nèi)側(cè)的兩個(gè)端限位塊中部分別活動(dòng)貫穿內(nèi)邊架兩端,外邊架頂端連接有頂護(hù)組件,兩個(gè)中轉(zhuǎn)塊分別連...
        • 本發(fā)明公開了水凝膠剝離裝置,包括外殼,還包括:模具單元,包括設(shè)于外殼內(nèi)部的模具本體,所述模具本體上端均勻分布有用于對水凝膠本體進(jìn)行成型的成型槽,設(shè)于模具本體下部用于對成型槽內(nèi)的水凝膠本體進(jìn)行脫模的脫模組件;剝離單元,包括頂出組件,設(shè)于頂...
        • 本發(fā)明涉及人工智能和醫(yī)學(xué)影像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于異構(gòu)數(shù)據(jù)融合的多期轉(zhuǎn)歸預(yù)測方法,包括以下步驟:建立包含多分類頭的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并引入用于融合高維影像特征和臨床特征的異構(gòu)融合模塊,形成用于根據(jù)異構(gòu)融合特征預(yù)測短期、中期和長期轉(zhuǎn)歸...
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