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公开(公告)号：CN117357218A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202211207651.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 科立惠尔医学技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明提供了一次性穿刺抽吸针，包括：针柄，所述针柄的外侧连通有三通连接部；软管，所述软管的一端插入三通连接部的内部，且软管的另一端安装有鲁尔接口；针管，所述针管固定安装在针柄的底部；本发明穿刺针可外接负压进行抽吸，明显提高钙化和特殊病变组织的取样效果，明显优化临床操作流程，明显减少手术时长及患者创伤。
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公开(公告)号：CN219089559U
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202222605355.6
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 科立惠尔医学技术(北京)有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种穿刺抽吸针外针管套，包括塑料管件和外针管，所述塑料管件的内部设有内镂空部，所述内镂空部的内壁顶部设有鲁尔内圆锥接口，所述内镂空部的内部设有过度圆锥部，所述鲁尔内圆锥接口与过度圆锥部连通，所述塑料管件的外侧连通有三通连接部，所述三通连接部的内部设有三通导管部。本实用新型内部结构包括与针管套接装配结构，装配位置前端部采用V形斜坡，内部镂空结构采用锥斗形状，锥斗面采用弧形，尾端采用标准鲁尔内接口，手柄侧部三通导管结构。本实用新型，能提高连接的强度，装配比较方便，更具通用性，新增的三通功能使医生更方便操作取样，提升操作时的安全性和可靠性，提升手术的有效性和稳定性。
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公开(公告)号：CN219089558U
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202222605352.2
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 科立惠尔医学技术(北京)有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种穿刺抽吸针外针管套，包括塑料管件和外针管，所述塑料管件的后端和中部主结构部内设有橡胶胶块。本实用新型前端采用坡面过度，斜坡表面采用加劲结构，手柄侧部新增三通结构和连接结构强度的三角形加强筋；内部结构包括与针管套接装配结构，装配位置前端部采用V形斜坡，内部镂空结构采用锥斗形状，锥斗面采用弧形，中心部位配有橡胶胶块，手柄侧部三通导管结构。本实用新型，能提高连接的强度，装配比较方便，更具通用性，橡胶胶块在针芯拔出后能自动起到密封作用，提升操作的便捷性，新增的三通功能使术者在临床穿刺术实施过程中获得合理的操作空间，增加操作时的安全性和可靠性，提升取样的有效性和稳定性。
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公开(公告)号：CN112614108A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011548496.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 北京邮电大学 , 北京红云智胜科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开提供了基于深度学习检测甲状腺超声图像中结节的方法，对甲状腺超声图像预处理操作；将预处理后的甲状腺超声图像特征提取，获取特征图像；将获取的特征图像分别输入至对应的分类与回归结构，获取针对每张特征图像中甲状腺结节区域的具体位置信息；对输入至对应的分类与回归结构中的特征图像计算所产生的分类损失、中心点距离回归损失以及偏移量损失，通过加权求和计算获取待训练模型的总体损失；对待训练模型进行训练以及测试操作。该方法提供了一种无需设置anchor box、高效的对甲状腺超声图像中结节区域进行检测的方法，避免与anchor box相关的计算与资源浪费、加快训练速度，增强实验结果泛化性能。本公开还提出基于深度学习检测甲状腺超声图像中结节的装置。
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公开(公告)号：CN119700199A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411879524.2
申请日：2024-12-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 应用于CICU重症监护的多截面构型可穿戴超声贴片及检测报警系统，涉及柔性器件制造技术领域，旨在解决现有无创、实时心脏监测中舒适性差、数据不全面及抗干扰能力不足的问题。该贴片包括柔性基底、多截面线阵超声传感器、相控阵控制电极及声学匹配层，能够提供无创、舒适、稳定的心脏监测。还提供基于该贴片实现的系统，包含主供电系统、阵列化传感器采集系统、前端核心控制单元、中端预处理单元和后端信号处理系统。主供电系统提供参考电压，阵列化传感器采集多路信号，前端核心控制单元进行分布式采集，中端预处理单元自适应降噪，后端信号处理系统生成生理参数。当检测到异常信号时，系统输出提醒信号，适用于CICU重症监护中的心脏功能监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119048792A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410452408.6
申请日：2024-04-16
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 深圳华大智造云影医疗科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06T7/62
Abstract: 本申请公开了一种肺积液超声图像的分类方法，医疗设备及系统，所述医疗设备包括超声装置，所述超声装置用于通过扫描生成超声图像，所述方法包括：获取连续的多帧超声图像，识别每帧超声图像中是否包括肺积液特征；当识别到肺积液特征时，生成对应帧肺部创伤图像肺积液区域的分割掩模；通过多帧分割掩膜中肺积液区域的像素尺寸得到肺积液的物理尺寸；当所述物理尺寸超过阈值时输出对应的分类结果，本申请实现了对包含肺积液的超声图像的快速自动分类，同时根据不同严重程度的肺积液来得到对应的分类结果。
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公开(公告)号：CN112614108B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202011548496.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 北京邮电大学 , 北京红云智胜科技有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本公开提供了基于深度学习检测甲状腺超声图像中结节的方法，对甲状腺超声图像预处理操作；将预处理后的甲状腺超声图像特征提取，获取特征图像；将获取的特征图像分别输入至对应的分类与回归结构，获取针对每张特征图像中甲状腺结节区域的具体位置信息；对输入至对应的分类与回归结构中的特征图像计算所产生的分类损失、中心点距离回归损失以及偏移量损失，通过加权求和计算获取待训练模型的总体损失；对待训练模型进行训练以及测试操作。该方法提供了一种无需设置anchor box、高效的对甲状腺超声图像中结节区域进行检测的方法，避免与anchor box相关的计算与资源浪费、加快训练速度，增强实验结果泛化性能。本公开还提出基于深度学习检测甲状腺超声图像中结节的装置。
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公开(公告)号：CN118285881A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410323487.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心 , 经方精密医疗(深圳)有限公司
Abstract: 本申请涉及一种导针架和采用该导针架的超声引导移动式消融持针装置。所述导针架设有开放式针槽，所述开放式针槽具有前后贯通导针架的底面和从底面两侧向上延伸的两侧壁面，所述导针架还在开放式针槽的前端出针口处设有从所述两侧壁面中的一侧壁面朝另一侧壁面凸伸的支撑柱。本申请的导针架上在开放式针槽的前端出针口处设置从一侧壁面朝另一侧壁面凸伸的支撑柱，消融针可在该开放式针槽的区域内自由调节角度的同时通过支撑柱提供转动支撑定位，便于医生把控消融针的位置。
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公开(公告)号：CN113951931B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111239991.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明属于超声诊断仪领域，具体涉及了一种基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统，旨在解决现有肝外伤超声诊断设备操作复杂、对人体有创并且检查成本高的问题。本发明包括：通过肝脏图像采集设备采集B‑mode图像；通过图像预处理装置进行每一个B‑mode图像的脱敏和归一化处理；通过肝外伤诊断装置中训练好的肝外伤诊断模型，获取待诊断对象是否存在肝创伤的诊断结果；通过诊断结果输出装置输出待诊断对象的肝创伤诊断结果；其中，肝外伤诊断模型基于原型特征约束函数、原型损失函数和分类损失函数构成的网络训练总损失函数以及预训练ResNet18模型构建的肝外伤诊断孪生原型网络。本发明设备操作简单、对人体无创、成本低，并且诊断效率、准确性和精度高。
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公开(公告)号：CN113951931A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111239991.5
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国人民解放军总医院第一医学中心
Abstract: 本发明属于超声诊断仪领域，具体涉及了一种基于孪生原型网络的肝外伤超声诊断设备及系统，旨在解决现有肝外伤超声诊断设备操作复杂、对人体有创并且检查成本高的问题。本发明包括：通过肝脏图像采集设备采集B‑mode图像；通过图像预处理装置进行每一个B‑mode图像的脱敏和归一化处理；通过肝外伤诊断装置中训练好的肝外伤诊断模型，获取待诊断对象是否存在肝创伤的诊断结果；通过诊断结果输出装置输出待诊断对象的肝创伤诊断结果；其中，肝外伤诊断模型基于原型特征约束函数、原型损失函数和分类损失函数构成的网络训练总损失函数以及预训练ResNet18模型构建的肝外伤诊断孪生原型网络。本发明设备操作简单、对人体无创、成本低，并且诊断效率、准确性和精度高。
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