一种导光光纤可视输尿管支架
    202.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111529890A

    公开(公告)日:2020-08-14

    申请号:CN202010416458.0

    申请日:2020-05-17

    Abstract: 本发明公开了一种导光光纤可视输尿管支架,包括支架体、光纤机、光纤耦合头、斑马导丝、光导纤维、侧孔、标识线、第一管腔、第二管腔和助推管,所述支架体一端设置有光纤机,所述支架体外侧设置有若干个标识线,所述支架体外侧开设有若干个侧孔,所述光纤机一端设置有光纤耦合头,所述支架体一端套接有助推管,所述支架体与助推管内壁顶部均开设有第一管腔,该导光光纤可视输尿管支架使用方便,支架体材料以有机硅和聚氨酯,减少结垢,支架体管壁透视透光,柔软,高弹性,无毒性,表面与管腔光滑,附有亲水性涂层;侧孔多,避免输尿管支架堵塞,引流不畅,两端开口,开口两端可弯曲,放入相应位置后不会上下移动。

    一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析方法及系统

    公开(公告)号:CN119904447A

    公开(公告)日:2025-04-29

    申请号:CN202510123771.8

    申请日:2025-01-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析方法,涉及一般的图像数据处理或产生领域,所述方法包括:对BP神经网络执行多次学习动作以获得脊柱姿态分析模型;采用脊柱姿态分析模型根据待分析人员的身体宽度最大数值、视觉感应机构的各项感应参数以及连续多帧视觉画面的视觉数据智能分析待分析人员的脊柱侧弯严重程度分型。本发明还涉及一种基于机器学习的视觉图像脊柱姿态分析系统。通过本发明,面对脊柱侧弯的严重程度分型的分析结果不够可靠和稳定的技术问题,采用针对性的机器学习模式完成对脊柱姿态分析模型的定制结构设计,并使用包括视觉图像的基础数据直接分析脊柱侧弯的严重程度分型,从而解决了上述技术问题。

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