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公开(公告)号：CN117481682A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311174432.X
申请日：2023-09-12
Applicant: 中山大学 , 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B8/00
Abstract: 本公开涉及医疗器械控制技术领域，具体涉及一种彩超探头的遥控方法和装置、系统、电子设备及介质。所述方法包括：在当前控制周期从遥控设备获取机械臂末端的目标瞬时速度和目标瞬时角速度，彩超探头安装在机械臂末端；根据机械臂末端在当前控制周期的第一瞬时速度、第一位置、第一瞬时角速度和第一姿态进行分量划分，并结合机械臂的限制条件，计算机械臂末端在下一控制周期的多个方向中任一方向的第二位置分量和第二姿态分量，确定机械臂末端在下一控制周期的位姿，以控制探头在下一控制周期的运动。本公开解决了机械臂因随时接收到多个相差较大的目标速度导致宕机的问题，提高了彩超探头遥控的响应性和灵活性，同时保证其运动的安全和稳定。
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公开(公告)号：CN114886459A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202110996265.1
申请日：2021-08-27
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院 , 中山大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本公开实施例公开了一种采集超声操作手法数据的系统、方法、装置、设备及介质，系统包括：多个可识别码，该可识别码的数量、间隔和大小为预设的配置值，配置值根据超声检查室的布局和相机的视角确定，用于保证相机采集到的可识别码图像中至少有一个可识别码；手持装置包括超声探头和与超声探头固定连接的相机，超声探头用于采集超声图像，相机用于在超声探头采集超声图像时采集可识别码图像；数据主机连接相机，用于根据相机采集的可识别码图像，确定超声探头的位姿数据。该技术方案不需要拍摄人体，最大化保护了患者隐私且具有较高定位精度，且数据十分轻量，无冗余，易于矢量化，可以为机器学习等人工智能研究方法提供很好的训练样本。
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公开(公告)号：CN114767154A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111045527.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院 , 中山大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种用于超声检查的力反馈方法，包括以下步骤：获取超声图像；基于所述超声图像判断超声探头与探测对象的接触状态；确定所述超声探头刚接触所述探测对象时的运动状态、所述超声探头的实时运动状态以及所述超声探头的运动深度；基于所述超声探头刚接触所述探测对象时的运动状态、实时运动状态和运动深度确定反馈力；将所述反馈力反馈至控制终端。该技术方案利用超声图像和控制器的控制向量模拟超声探头真实的受力情况，并反馈至控制终端，不依赖于压力传感器等特定硬件，灵活性强，模拟精度高。
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公开(公告)号：CN110200620A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910492798.9
申请日：2019-06-06
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B5/0402 , A61B5/145 , A61B5/053 , A61B7/04 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种多模态心脏数据检测方法，包括：实时采集多模态心脏数据，并对所述心脏数据进行预处理；将预处理后的心脏数据进行低通滤波处理；对经过低通滤波处理后的心脏数据进行模数转换，得到心脏数字数据；通过人工智能再学习和贝叶斯模型对所述心脏数字数据进行判断，确定异常情况；本发明在对心脏数据进行预处理后通过低通滤波和模数转换，解决现有技术在对心肺数据进行检测处理时没有考虑到心肺数据自身的多维复杂性而带来误差的技术问题，从而降低多模态心脏数据的多维复杂性，降低心肺数据检测误差率，进而实现改善心血管疾病的患病率。
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公开(公告)号：CN109247934A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811209725.6
申请日：2018-10-17
Applicant: 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B5/0402 , G06K9/00
Abstract: 本发明一种用于提取心电图时间特异性数据的模型建立方法及系统，所述方法包括：步骤S1，获取心源性猝死幸存者的动态心电图信息及正常人的动态心电图信息；步骤S2，使用小波去噪对获取的心电图信号进行去噪，以降低频率极大和周期极小的工频干扰及周期极大和频率极小的基线漂移；步骤S3，对去噪后的心电数据进行定峰及特征参数提取；步骤S4，根据定峰及特征参数提取结果对每个时间点建立逻辑回归模型，进行特征参数选取，通过5倍交叉运算选取各个时间点的特征参数。步骤S5，根据选取的特征参数通过贝叶斯理论综合各点的模型，建立最终模型，通过本发明，可实现心源性猝死24h心电图信号的时间特异性数据提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116810845A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310699865.0
申请日：2023-06-14
Applicant: 中山大学 , 中山大学孙逸仙纪念医院
Abstract: 本公开实施例提供了一种夹持装置、机械臂及工件的识别方法，该夹持装置具有固定部和夹持部，所述固定部至少包括第一固定部和与所述第一固定部相连接的第二固定部，所述夹持部包括夹持基座和夹持本体，其中，所述第一固定部与一机械臂末端固定连接，所述第二固定部与所述夹持基座之间通过一快拆锁止机构实现锁止固定。本公开的夹持装置采用快拆锁止机构可以实现方便灵活地拆装、更换各种超声探头，操作简单、适配性高、使用便捷。
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公开(公告)号：CN112263262B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202011158916.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 生物岛实验室 , 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B5/346 , A61B5/28 , A61B5/256 , A61B5/029 , A61B5/0531
Abstract: 本公开实施例公开了一种健康监测设备，包括输出组件、可穿戴组件、处理组件以及电池。其中，可穿戴组件由导电材料和绝缘材料混合编织而成，导电材料在可穿戴组件上形成多个电极以及在多个电极之间形成多模态生理信号采集电路；处理组件包括调度器和多个运算器，调度器被配置为接收多模态生理信号，调度多个运算器以确定使用者的健康状态信息，并控制输出组件输出预警信息，运算器包括可编程逻辑门阵列，运算器内固化地设置有用于确定健康状态信息的二值神经网络模型的任务运算单元；电池，用于向可穿戴组件、处理组件以及输出组件供电。该设备功耗低，体积小，便于长时间佩戴，通过包括生物阻抗信号的多模态生理信号可以更加准确地预测心力衰竭。
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公开(公告)号：CN113499094A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110776269.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 中山大学 , 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种依靠视觉及力反馈引导的心脏彩超检查装置和方法。通过第一工控机和第二工控机之间的通信，将机械臂与力反馈遥控器设置在两个独立的房间，实现远程彩超，避免医生与患者之间接触；医生操控力反馈遥控器，通过第二工控机和第二工控机将控制信息传递给机械臂，实现控制机械臂运动；机械臂将感受到外部力的信息通过第一工控机和第二工控机传递给力反馈遥控器，医生可以在力反馈遥控器上实时感受力的作用，另外，通过第二工控机的显示屏实时查看监控视频。医生与病人之间没有任何传播疾病的风险；且力反馈遥控能实时将机械臂受到的外力信息转化为医生手上感受到的力反馈信息，保证医生远程遥控时的准确性，也提高了彩超检查时的安全性。
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公开(公告)号：CN112263261A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011157399.6
申请日：2020-10-26
Applicant: 生物岛实验室 , 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B5/346 , A61B5/28 , A61B5/256 , A61B5/029 , A61B5/0531
Abstract: 本公开实施例公开了一种健康监测设备，包括输出组件、可穿戴组件、处理组件以及电池。其中，可穿戴组件由导电材料和绝缘材料混合编织而成，导电材料在可穿戴组件上形成多个电极以及在多个电极之间形成心电信号采集电路；处理组件包括调度器和多个运算器，调度器被配置为接收心电信号，调度多个运算器以确定使用者的健康状态信息，并控制输出组件输出预警信息，运算器包括可编程逻辑门阵列，运算器内固化地设置有二值神经网络模型的任务运算单元，二值神经网络模型用于基于心电信号确定健康状态信息；电池，用于向可穿戴组件、处理组件以及输出组件供电。该设备功耗低，体积小，便于长时间佩戴。
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公开(公告)号：CN112022144A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010942309.8
申请日：2020-09-09
Applicant: 生物岛实验室 , 中山大学孙逸仙纪念医院
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0452
Abstract: 本发明实施例公开了一种心电异常检测网络训练方法、心电异常预警方法及装置，心电异常检测网络训练方法包括：获取心电异常患者的心电图信号和正常人的心电图信号；从获取到的心电图信号中提取训练数据；采用训练数据训练二值神经网络作为心电异常检测网络，其中，网络层的节点的值和权值为二值数据，通过网络层的节点的值和权值进行二值运算来得到下一网络层的节点值。由于二值数据占1bit数据，大幅度降低了内存的占用，二值数据还可以做与门、异或门运算代替乘法，在快速运算的同时可以降低运行环境的硬件开销，从而使得训练好的心电异常检测网络可嵌入存储容量和运算能力有限的移动设备中，以通过移动设备直接有效地对各种心电异常进行预警。
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