AI多模态情绪分析系统，是人工智能与心理学、计算机视觉、听觉感知等学科深度融合的前沿方向。它不再局限于传统的问卷答题，而是像一位敏锐的观察者，通过分析你的面部微表情、语音语调、肢体语言，甚至生理信号，来实时、客观地"读懂"你的情绪状态。这种技术正在心理健康、教育、人机交互等领域开启全新的可能性。 这套系统的核心在于"多模态"和"融合"。它模拟了人类如何综合视觉、听觉信息来理解对方情绪的过程。 多源数据采集：系统通过摄像头、麦克风等设备，同步采集个体的面部视频、语音音频，甚至可接入可穿戴设备获取心率等生理信号。 单模态特征提取：针对每种数据，用不同的AI模型提取情感特征。 视觉：分析面部肌肉运动（如嘴角上扬、眉毛紧蹙）、头部姿势、眼神等。先进的技术甚至能捕捉难以伪装的微表情（持续仅1/25至1/5秒），或通过分析面部血流图谱（rPPG）来感知生理唤醒水平。 听觉：提取语调、语速、音高、能量（MFCC梅尔频率倒谱系数）等声学特征，判断声音中的情绪色彩。 文本/语义：如果涉及对话，系统还会分析说话内容的语义，理解话语背后的真实意图和情感倾向。 多模态融合与情感解码：这是最关键的一步。系统通过复杂的深度学习算法（如Transformer、自监督多任务学习框架等），将来自不同模态的特征信息进行时空对齐和深度融合。例如，一句愤怒的"我没事"，配上闪躲的眼神和紧绷的嘴角，才会被准确识别为"掩饰性的愤怒"，而非字面意思的"没事"。  

本发明公开了一种面向嵌入式平台的侧信道分析系统及方法，包括嵌入式平台、侧信道信息采集平 台和通用 PC 平台；嵌入式平台与通用 PC 平台的连接采用通用标准接口，用于接受通用 PC 平台的控制， 通用 PC 平台用于控制加密数据的进出和对侧信道信息进行存储；侧信道信息采集平台的测试引脚与嵌 入式平台相连，用于侧信道信息的捕获；所述的通用 PC 平台上设置有侧信道分析平台，用于测试密码 芯片执行结果的正确性、采集功耗曲线并进行分析，形成嵌入式平台

       NMT耐盐机制分析仪是一款基于非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique, NMT）的精密科学仪器，主要用于研究植物、微生物等生物体在盐胁迫条件下的离子转运机制，尤其聚焦于Na⁺、K⁺、H⁺等关键离子的实时动态变化 。该仪器能够在不损伤样品的前提下，原位、实时、非接触式地检测离子/分子通量、浓度及膜电位等生理指标，为解析植物耐盐机理提供精准数据支持。       山东金歌科学仪器有限公司自主研制生产的 SRMT1202 NMT耐盐机制分析仪（非损伤微测系统、NMT活体生理检测仪、植物根系吸收监测仪）检测种类涵盖植物所需的16种营养元素中的所有的大量元素、中量元素，和绝大部分微量元素。 金歌NMT功能特色：     （1）检测种类多；     （2）实时输出时间-flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全；     （3）提供个性化定制，免费升级测试软件。 可检测种类：     （1）大量营养元素：N (NH4+/NO3-)、P (HPO42-)、K+     （2）中微量元素：Ca2+、Mg2+、SO42-、Na+、Cl-、H+、SiO32-、Zn2+、Fe2+、Cu2+      （3）胁迫：Cd2+、Al3+、Pb2+、Ag+、Cr3+、AsO43-     （4）其它：Li+、NO2- 测试项目：     （1）离子通量SRIET     （2）离子浓度aIon     （3）pH     （4）膜电位Potential 主要参数：     （1）离子通量分辨率：10-5 pmol/(cm2·s)     （2）膜电位测量分辨率：300 nV     （3）空间分辨率：≤ 1 μm 测试样品：       根际/种子/花粉管、细胞/液泡、生物膜、藻类、活体组织、神经、骨骼、珊瑚等其它活体样品  金歌NMT       金歌仪器科研团队自2011年开始深耕非损伤微测技术（Noninvasive Microelectrode Technique，NMT）领域，为在国内推广的通量flux测试系统（非损伤微测系统）研制并供应核心组件。通过不断丰富NMT可测离子种类，成功摆脱了对国外的依赖。       当全球科技竞争的硝烟弥漫，核心技术的自主可控已成为企业存续的命脉。2022年金歌公司成立以来，始终如一坚持创新发展理念，聚焦关键技术攻关，打破原装进口核心部件-国内组装的模式，推动构建自主可控的产业链体系。2025年8月7日，北京知识产权法院判决金歌公司在与某北京公司NMT专利侵权案中胜诉，金歌已逐步确立了其在NMT领域重要生力军的地位。       凭借扎实的科技实力，金歌仪器成功打造了可靠的“NMT耗材-零部件-整机”一站式NMT供应平台。通过不断积累并整合自1990年离子/分子通量flux测试技术（即‌非损伤微测技术NMT）诞生三十多年以来已发表成果，我们建立了丰富的NMT大数据库，实现了NMT仪器国产化、自动化、智能化、信息化和标准化，进一步巩固和扩大了我国在NMT领域的优势。        金歌NMT测试界面实时输出flux通量数据，无需人工换算，可直接用于分析作图，保护了用户数据安全。用户购买仪器后，金歌NMT仪器测试种类和检测项目等仍会不断增加，金歌仪器将及时告知用户，郑重承诺免费为用户做测试软件升级。       金歌仪器将永远以客户需求为导向，精益求精，不断推出创新性产品和个性化解决方案，为加快实现高水平科技自立自强贡献智慧和力量。  如何进行 NMT仪器检测模块功能升级       1.在线升级       由金歌公司工程师进行远程操作。       2.手动升级       用户打开“非损伤微测技术NMT云平台（通量云）”，下载新版本后更新升级。  附：非损伤微测技术NMT云平台（通量云）       非损伤微测技术NMT云平台（通量云）依托山东金歌科学仪器有限公司，旨在免费为用户提供离子/分子通量（flux）测试专业化服务。       NMT云平台（通量云）免费提供NMT技术资源，包括耗材订购、实验设计、实验准备、测试操作要点、数据作图、文章撰写、互动交流、软件免费升级和文献库等。 

该骨盆测量器http://www.xinman8.com/274.html是经阴道测量骨盆内径能较准确地测知骨盆大小，本款骨盆测量仪适用于骨盆外测量有狭窄者；规格20cm

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

XM-S7高级血压测量手臂训练模型   XM-S7高级血压测量手臂训练模型的皮肤采用高分子材料、血管采用乳胶材料、手臂骨采用发泡材料制成，肤质仿真度高，皮肤纹理清晰，本产品可单独使用，也可与我公司其他产品配套使用，全套包括血压测量训练仪、手臂模型、血压表、袖带、听诊器、DC5V外接电源适配器及其它附件组成。   一、功能特点： ■ 模型为成人手臂，体表标志明显，解剖位置精确，可以进行动脉血压测量。 ■ 可用真实血压计及听诊器进行血压测量。 ■ 具有KorotkoffGap音。 ■ 压力值采用动态毫米汞柱显示，可精确到1毫米。 ■ 可以根据教学情况调整收缩压、舒张压、脉搏频率数值及音量的大小。 · 收缩压：设定范围30-250mmHg。 · 舒张压：设定范围15-105mmHg。 · 心率：设定范围10-200次/分。 · 脉搏听诊音量：设定范围0-16。 ■ 血压训练器有液晶显示屏显示。 ■ 可反复进行练习。   二、标准配置： ■ 血压测量手臂模型：1条 ■ 听诊器：1副 ■ 血压测量器：1套 ■ 电子显示器：1个 ■ 电源适配器：1个 ■ 防尘布：1块 ■ 说明书：1册 ■ 保修卡合格证：1张

【师生办事可信应用服务平台】赋能可信电子凭证应用(“1+X”凭证)、可信电子证照应用(涵盖:“录取-毕业”整个学业历程)、在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议)、电子签章集成应用(OA、网办、财务报销)、可信身份验证(新生入学复查、学籍注册)等应用场景。 利用数字化、集成化、可信化的手段，依托PKI身份认证体系，以数字证书为基础，以数字签名、数字水印为核心技术，建立标准师生办事服务体系，实现统一标准的电子签章制作、发放、管理、审计、查询、验证等服务，解决师生办事自助服务过程中所遇到的关键问题，包括电子文件安全、电子公文交换的权威性、电子签章、电子签名合法性等问题。 ■ 应用场景一:可信电子凭证应用 可信电子凭证平台依托PKI身份认证体系，以标准电子签章服务体系为核心，将数字证书与学生校内基础数据整合，为师生提供可信电子凭证的申请、生成、派发、验证等全在线自助服务，解决全流程线上业务办理“最后一公里”问题，三步申请、一秒送达、一次搞定。 “1+X”赋能:1个核心凭证生成输出能力“赋能”X个业务部门多种凭证需求 ■ 应用场景二:可信电子证照应用 围绕可信电子证照全生命周期赋能，为师生提供在线申请、缴费、生成、预览、派发、授权、吊销及使用核验等可信电子证照应用功能。贯彻学生整个学习历程(从新生录取到毕业审核后发放可信电子毕业证书),支撑可信电子录取通知书、电子学生证、电子准考证、荣誉证书、获奖证书等各类可信电子证照的全面应用。 颁发的电子证照文件支持上架省政务平台实现“亮证”，融入省级可信互认体系。师生/校友用户可通过社会身份体系登录省政务平台查询并使用个人电子证照，有效打通校内外证照互认壁垒，显著提升电子证照的权威性与含金量。 ■ 应用场景三:在线签署应用(申请审批、项目课题、合同协议) 在线签署应用将身份认证、数字签名与电子签章技术深度融入校园管理全流程，实现申请审批、项目课题、合同协议三大场景全流程数字化管控: 申请审批:满足学籍异动、毕业离校办理、停调课等日常申请审批事项的发起、流转、审批、签名、盖章全流程线上办理，实现“师生跑签”到“线上秒签”，大幅缩短业务处理周期。 项目课题:大学生创新创业项目、横向课题协议、社科规划项目申请书等项目课题的立项申请、审批与评审环节，实现项目材料全流程无纸化管理，确保数据存证、防丢失防篡改。 合同协议:支持校内外人员自由签署三方就业协议、货物采购合同、技术服务合同等合同协议(数字签名、单位盖章)，签署过程合法合规、防抵赖、可追溯，签署文档实现数字化归档管理。

"专业测量低阻的发明仪器：可测最低阻值0.000001Ω；在实际应用中，还可测0.000001V的交流电压和0.000001A的交流电流。 "

基于 LabVIEW 图形编程语言的阻尼测量系统是利用所接收的速度振动信号和激励 信号互相关获得试件的速度冲击响应，再变换到频域得到速度频响函数。 本系统可通过一次测量得到频率范围内各阶共振峰和半功率带宽，程序可自动节选 共振峰并计算阻尼损耗因子。相较传统测量精度高，速度快，且具有良好的开放性。

XM-F22骨盆测量模拟人   功能特点： ■ XM-F22骨盆测量模型（骨盆测量模拟人）为成年女性整体人，解剖标志明显，便于操作定位。 ■ 采用高分子材料制成，仿真度高。 ■ 关节灵活，满足骨盆测量时的各种体位。 ■ 下腹部设有透明视窗，观察骨盆内测量操作全过程。 ■ 可进行骨盆内测量与外测量训练。