-
公开(公告)号：CN115131380A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210209929.X
申请日：2022-03-03
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本申请提供一种骨骼组成部位的确定方法、装置、设备及存储介质，涉及影像处理技术领域，该骨骼组成部位的确定方法包括：基于目标骨骼的影像学数据，获取目标骨骼的叠加值二维分布数据库，叠加值二维分布数据库反映的是目标骨骼的二维形态模型；对二维形态模型的外轮廓线斜率变化进行数据分析，得到相邻组成部位的划分边界；根据相邻组成部位的划分边界，确定目标骨骼的组成部位。本申请能够准确地确定目标骨骼的组成部位。
-
公开(公告)号：CN114983722A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210522731.7
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
IPC: A61G12/00
Abstract: 本发明提供一种多功能外伤治疗移动处置装置，属于临床应用技术领域；包括放置平台装置，所述放置平台装置的底部四角均固定安装有纵形支架，四个所述纵形支架的外侧均滑动套接有第一支撑套，四个所述第一支撑套的外侧固定安装有同一第一限位板。本发明通过设置第二支撑套、第一固定轴、第一螺杆、第二旋钮、第一转轴、第义固定块、放置板、第三限位套、弯杆、和第一滑槽的相互配合，便于患者肢体进行固定，避免患者肢体在换药时发生偏移，提高患者肢体的稳定性，避免发生偏移的肢体对医护人员的换药工作造成影响，提高了医护人员的换药效率，同时通过该方式还增加了肢体支撑部件的支撑范围，便于不同体型患者进行使用。
-
公开(公告)号：CN114903567A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210522975.5
申请日：2022-05-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本发明提供一种污染物自收集的外科清创处理装置，属于外科清创技术领域；包括刀柄，所述刀柄为Y形构件，所述刀柄的开口两端均转动连接有固定架，两个所述固定架相互靠近的一侧均固定安装有同一刀片，所述刀柄上安装有吸引部件、吸引辅助部件、调节部件、辅助清洁部件、压紧部件和限位部件。本发明通过设置的刀柄、收集袋连接孔、吸引器连接孔、吸引器开关相互配合，便于医护人员对清创时产生的污物进行收集，避免了医护人员在清创时不慎将坏死组织或患处污物掉落至伤员体内，造成伤员的二次感染，降低医护人员的工作量，减小了医护人员的清创时耗费的精力，提高了伤员的清创处理效率。
-
公开(公告)号：CN114403911A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111609639.6
申请日：2021-12-27
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本发明提供了一种基于CT三维重建图像的尺骨近端参数测量方法及装置，其中方法包括：获取CT数据，对CT数据进行重建，提取尺骨近端三维模型；确定参考点，参考点包括：标准侧位第一尺骨背面点A、标准侧位第二尺骨背面点B、冠突尖点、鹰嘴尖点、背钩角点C、第一平点D、第二平点E、第一尺骨嵴点F、第二尺骨嵴点G；根据参考点确定测量参数，测量参数包括：尺骨近端背侧成角(前角)、前角点距、内翻角、内翻角点距、背钩角、鹰嘴‑尺骨干夹角；利用测量参数进行冠突参数测量。
-
公开(公告)号：CN120031035A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411926197.1
申请日：2024-12-25
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/35 , G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的中文医学命名实体识别方法及装置，涉及中文医学自然语言处理技术领域。方法包括：获取待识别的中文医学文本以及中文医学命名实体识别模型；基于中文医学文本以及嵌入层，得到中文医学文本的词嵌入；基于中文医学文本的词嵌入以及特征提取层，得到中文医学文本的上下文特征和局部特征；基于中文医学文本的上下文特征和局部特征以及特征融合层，得到融合后的特征；基于融合后的特征以及标注层，得到中文医学文本相应的命名实体并进行分类，完成中文医学命名实体的识别。采用本发明，解决了中文医学文本中存在的上下文依赖关系过于复杂、实体边界模糊的问题，降低了算法的时间复杂度，提高了模型的推理速度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118806402B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411073121.9
申请日：2024-08-06
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本发明提供一种可注入骨水泥的膨胀螺钉及其注入方法，属于骨水泥注入技术领域。包括螺钉头，所述螺钉头的一端固定连接有螺纹杆，另一端开设有六角槽，所述螺钉头的中心位置处开设有贯穿的注入孔，所述六角槽的表面固定连接有与注入孔相连通的注入头，所述螺纹杆包括一体连接的螺纹段和膨胀段，所述螺纹段的一端开设有与硅胶密封圈相连通的弹力槽，所述弹力槽底部固定连接有密封结构。本发明通过膨胀螺钉固定后可以直接通过螺钉头和螺纹杆进行注射骨水泥，骨水泥通过螺纹杆内部的注入结构进入到患者骨内，可以对注入的骨水泥进行有效的泄压，避免了注射的骨水泥压力过大，导致骨折地方二次受伤。
-
公开(公告)号：CN119139018A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411653183.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京理贝尔生物工程研究所有限公司 , 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本申请公开了一种股骨远端钢板固定适应症的确定方法、装置和存储介质。涉及数据处理技术领域、医疗器械技术领域及其他相关技术领域，该方法包括：依据多个第一对象的股骨远端的影像数据进行三维重建，得到目标三维模型一；依据多个骨折缺损值对目标三维模型一进行骨折模拟，得到多个目标三维模型二，并通过多个钢板固定方法对每个目标三维模型二进行骨折固定，得到多个目标三维模型三；依据多个目标三维模型三，确定每个钢板固定方法对应的目标适应症，其中，目标适应症用于表征每个钢板固定方法的适用范围。通过本申请，解决了相关技术中基于人工经验确定股骨远端骨折处的钢板固定方法的适应症，导致对适应症的确定的准确度比较低的问题。
-
公开(公告)号：CN118153406B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410588687.9
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G16H50/50
Abstract: 本发明提供一种基于有限元的骨科内植物松动预测方法，涉及智慧医疗系统技术领域，其中该方法包括：获取目标患者脊椎图像集和目标患者临床数据；从目标患者脊椎图像集中提取图像特征属性集；将图像特征属性集和螺钉材质类型输入至预设的有限元分析FEA生成模型，以确定相应的模拟FEA数据；FEA生成模型采用生成式对抗网络；对目标患者脊椎图像集进行FEA处理，以得到当前真实FEA数据；将模拟FEA数据、当前真实FEA数据和目标患者临床数据输入至预设的螺钉松动预测模型，以确定螺钉松动预测结果，螺钉松动预测模型采用深度学习模型。由此，降低了FEA数据分析门槛，并充分考虑患者多维的个性化信息，提高了螺栓预测结果的准确率。
-
公开(公告)号：CN118352065A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410450618.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
Abstract: 本发明提供一种基于人工智能的骨强度预测方法及系统，涉及人工智能技术领域。所述系统包括：后台服务器，用于登记并保存当前用户的身份ID，以及定期生成骨骼扫描检测指令，并将骨骼扫描检测指令下发至用户终端；以及对用户终端上传的骨骼影像数据进行骨强度预测，得到骨强度值预测结果；用户终端，用于登录后台服务器并转发后台服务器下发的骨骼扫描检测指令至用户终端上部署的AI语音机器人；AI语音机器人，用于语音播放所述骨骼扫描检测指令，提醒当前用户定期进行骨骼扫描检测；后台数据库，用于保存当前用户的骨骼影像数据和骨强度值预测结果。本发明能够借助AI技术对用户骨骼健康进行主动监督，良性发展。
-
公开(公告)号：CN118153406A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410588687.9
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国人民解放军总医院第四医学中心
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G16H50/50
Abstract: 本发明提供一种基于有限元的骨科内植物松动预测方法，涉及智慧医疗系统技术领域，其中该方法包括：获取目标患者脊椎图像集和目标患者临床数据；从目标患者脊椎图像集中提取图像特征属性集；将图像特征属性集和螺钉材质类型输入至预设的有限元分析FEA生成模型，以确定相应的模拟FEA数据；FEA生成模型采用生成式对抗网络；对目标患者脊椎图像集进行FEA处理，以得到当前真实FEA数据；将模拟FEA数据、当前真实FEA数据和目标患者临床数据输入至预设的螺钉松动预测模型，以确定螺钉松动预测结果，螺钉松动预测模型采用深度学习模型。由此，降低了FEA数据分析门槛，并充分考虑患者多维的个性化信息，提高了螺栓预测结果的准确率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.06 seconds)
