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公开(公告)号：CN116058888B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310357179.5
申请日：2023-04-06
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B10/02
Abstract: 本申请涉及恶性高热易感者骨骼肌取材装置，其包括定位器、调节盒、长度调节件、宽度调节件和切刀组件。定位器用于定位人体的所需要的肌肉组织，调节盒与定位器配合使用，调节盒位于所述定位器的一端，调节盒上设置有长度刻度尺和宽度刻度尺；长度调节组件位于定位器和调节盒之间，长度调节组件用于确定所取肌肉标本的长度；宽度调节组件设置有两个且设置在长度调节组件上，宽度调节件用于确定所取肌肉标本的宽度；切刀组件安装在宽度调节组件上，切刀组件用于切割人体肌肉组织。本申请具有尽量提高咖啡因‑氟烷离体骨骼肌收缩试验在临床方面的可行性的效果。
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公开(公告)号：CN109806483A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910185886.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 北京大学第三医院
Abstract: 本发明提供了一种气道表面麻醉装置，涉及麻醉技术领域，为提高表面麻醉效果。所述气道表面麻醉装置包括：支架、麻醉机构和驱动机构和摄像机构；所述麻醉机构包括导液管，所述导液管的端部设置有雾化喷头；所述摄像机构安装于所述导液管上且位于所述雾化喷头旁，或所述摄像机构安装于所述雾化喷头上，所述摄像机构的镜头处设置有镜头防雾件；所述驱动机构安装于所述支架，且所述驱动机构与所述导液管连接，用于带动所述导液管移动以使得所述雾化喷头移动。所述气道表面麻醉装置应用于对患者进行表面麻醉，雾化的麻醉药进入患者口腔，随患者呼吸流动到咽喉及气管，麻醉效果好，不易由于患者吞咽而大幅降低麻醉效果。
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公开(公告)号：CN109124567A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811186706.6
申请日：2018-10-12
Applicant: 北京大学第三医院
IPC: A61B3/16 , A61B5/03 , A61B5/0215 , A61B5/0408 , A61B5/0478
CPC classification number: A61B3/16 , A61B5/0215 , A61B5/031 , A61B5/0408 , A61B5/0478
Abstract: 本发明属于医学设备技术领域，公开了一种基于眼内压及颅内压线性关系的监测系统及方法；设置有信息整合模块、眼内压测量模块、生命体征监测模块、腰大池压力监测模块。所述眼内压测量模块、生命体征监测模块、腰大池压力监测模块都与信息整合模块相互独立连接，互不影响。所述生命体征监测模块下设包括心电图监测单元、有创动脉压力监测单元、双频脑电图监测单元。通过信息整合模块整合上述数据，用于信息显示、信息储存及与信息整合。该系统基于眼内压及颅内压的线性关系，通过对眼内压的测量，间接反映颅内压的变化，应用于全麻术中颅内压监测，提供了一种有效的无创监测手段。
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公开(公告)号：CN118490165B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410441887.1
申请日：2024-04-12
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本申请涉及一种基于脑电数据分析的麻醉状态评估方法和系统，其属于脑电数据分析技术领域，该方法包括：根据患者的属性信息确定麻醉评估策略，属性信息包括年龄、病史和手术类别，麻醉评估策略为人机对话测评、周期性指令测评、手持物坠落测评和按压装置测评中的一项或者多项；在麻醉患者的过程中，采用麻醉评估策略对患者进行评估得到意识分值；在麻醉患者的过程中，采集患者的脑电信号；建立意识分值和脑电信号的映射关系得到意识评估模型，意识评估模型用于评估患者是否进入麻醉状态。本申请具有提高评估麻醉状态的准确度的效果。
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公开(公告)号：CN118490365B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410613424.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及一种遥操作气管插管机器人系统，包括：遥操作单元，用于通过操作手柄向上位工控机发送控制指令；上位工控机，用于基于控制指令以及气管插管机器人单元反馈的信息，生成机器人运动指令并发送到气管插管器人单元；气管插管机器人单元包括多节段、线驱动的连续体机器人，用于携带插管导管，基于运动指令和预设的进给步长进行插管操作；在插管过程中，连续体机器人自动识别各节段在气管插管路径中的位置，并基于运动指令自动调节连续体机器人各节段的曲率和末端位姿，完成插管操作。本发明解决了现有技术中的气管插管依靠人工操作，需医患近距离接触，且插管过程依赖于人工经验，容易导致插管位置不准确的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118335291B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410353735.6
申请日：2024-03-27
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明提供一种面向ALS(肌萎缩性脊髓侧索硬化症)患者的认知障碍预测模型的训练方法及设备：该方法包括：获取多个ALS患者的认知评估量表数据和多模态脑影像数据，并标注标签，以构建得到训练样本集；训练样本集中包括对认知评估量表数据预处理后的结构化数据，和对多模态脑影像数据进行ALS相关特征筛选和特征转换得到的ALS脑影像特征数据；构建认知障碍预测模型，并利用训练样本集中的数据和标签，对认知障碍预测模型进行迭代训练，得到收敛的认知障碍预测模型。本发明解决了现有技术中的认知障碍预测主要依靠认知量表测评，检查耗时冗长，且没有考虑到ALS自身疾病因素引起脑部结构变化对于认知障碍判断的影响，导致预测准确性差的问题。
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公开(公告)号：CN119090849A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411215235.2
申请日：2024-09-02
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种左右支气管判别模型的构建方法，包括：构建包括数据融合模块、最佳观察位置识别模块和左右支气管开口识别模块的初始左右支气判别模型；左右支气管判别模型用于基于最佳观察位置识别得到的最佳观察位置的图像与位置信息融合数据，进行左、右支气管开口识别；获取多个患者的气管插管过程中的多个最佳观察位置和非最佳观察位置的导管探头前端图像和位置信息，构建训练样本集，并对左右支气管判别模型进行训练，经过损失函数迭代更新，得到收敛的左右支气管判别模型。本发明解决了现有技术中的支气管插管技术依靠医生的主观判断，容易引起错误辨别左、右支气管的问题。
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公开(公告)号：CN118892326A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410929444.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于脑电数据分析的小儿谵妄预测系统，旨在提供一种可量化的评估手段。本发明提出的预测系统包括：脑电数据获取模块，用于获取待评估儿童的脑电数据；脑电特征提取模块，用于从待评估儿童的脑电数据中提取相应的脑电特征数据；风险预测模块，用于将待评估儿童的体检数据输入至训练好的风险预测模型，得到待评估儿童的谵妄类别；其中，待评估儿童的体检数据包括：待评估儿童的脑电特征数据；待评估儿童的脑电特征数据包括：脑功能连接数据、δ波与α波的功率比，以及低频波与高频波的功率比；谵妄类别包括：无谵妄、高活动型谵妄、低活动型谵妄或混合型谵妄。本发明提供了一种客观、可量化的评估方案。
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公开(公告)号：CN118718203A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410604621.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
Abstract: 本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于脑电数据分析的麻醉辅助唤醒方法、控制中心及设备，目的在于提高对麻醉辅助唤醒装置的控制精准度。本发明提出的基于脑电数据分析的麻醉辅助唤醒方法适用于控制中心，包括：获取患者的脑电数据以及其他生理数据；根据脑电数据以及其他生理数据，确定患者当前的意识类别；根据预设的时间节点、意识类别和控制策略之间的映射关系，确定当前的控制策略；根据当前的控制策略控制麻醉辅助唤醒装置执行相应的操作。本发明实现了对麻醉辅助唤醒装置的智能化操控，摆脱了对医生经验的依赖，提高了控制精准度。
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公开(公告)号：CN118512156A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410989247.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)
IPC: A61B5/00 , A61B5/374 , A61B5/0205 , G16H50/70 , G06F18/2433 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种术中麻醉深度的预测方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取训练样本集和目标用户数据；对训练样本集进行预处理，生成带有标识信息的训练样本集；基于预设处理规则对带有标识信息的训练样本集进行处理，生成训练集和测试集；获取与标识信息相匹配的预设实时麻醉深度预测模型；基于训练集和测试集对预设实时麻醉深度预测模型进行训练，生成目标实时麻醉深度预测模型；对目标用户数据进行处理，生成待监测用户数据；基于目标实时麻醉深度预测模型对待监测用户数据进行处理，生成预测结果，其中，预测结果包括待监测用户在预设时间段内的麻醉深度。
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