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医学脑电智能诊断
本项目通过研发神经疾病异常脑状态智能检测方法,并建立基于医联体的脑电分布式智能处理平台,提供适应临床需求的癫痫脑电智能处理和远程协作诊疗方案,提高临床癫痫诊疗效率,并助力于癫分级诊疗体系建设。
清华大学 2021-02-24
医学教育网
医学教育网(www.med66.com)是一家大型医学远程教育网站,从事40多类、1000余门医学类考试辅导培训,以师资力量雄厚、视频课件技术先进智能、教学作风严谨细致、教学方式灵活多样在行业内著称,为我国培养了大量医学行业人才,是广大考生了解医学类考试政策、动态和参加培训的理想网站。
北京东大正保科技有限公司 2021-02-01
医学教学管理平台
平台介绍: 立方幻境虚拟仿真教学管理平台旨在构建资源共建、共享、教研一体的教学新模式,理论与实践教学结合,师生可通过PC、移动终端接入,可获得对应授权范围内的教育资源和教学应用。 平台特点: 教师端:可通过教师端开展教学活动,如发布课程、课程直播、收发作业、组织考试、发布教学资源,教师个人资源管理等。通过平台大数据可了解和指导学生的学习情况与进度。 学生端:实现在平台的学习功能,包括选择直播或录播课程,接收查看通知、查询教学资源、完成作业、考试、教学互动等。 一、示教:多种信息化技术手段融合,多种展现方式,理论示教教学。 二、练习:虚拟仿真软件,不受场地、时间、空间限制,学生自主练习,释放教师反复授课的时间。 三、实操:通过5G+VR\AR\MR技术,虚拟与真实重叠,虚拟与真实交付,亦真亦假,既有虚拟模拟,又有真实操作。   
厦门立方幻境科技有限公司 2022-06-23
东南大学医学院生物信号采集与处理系统采购公开招标公告
东南大学医学院生物信号采集与处理系统采购招标项目的潜在投标人应在东南大学采购中心网(https://dnzb.seu.edu.cn/)获取招标文件,并于2022年07月06日09点30分(北京时间)前递交投标文件。
东南大学 2022-06-14
生物组织石蜡包埋机
1.微电脑控制,中文界面,彩色液晶显示,触摸屏操作,简洁、直观、方便。全程电脑自动控制或手工控制开关机,自动加热并恒温,自动制冷并恒温。2.智能保护:任意路不加热、不制冷或温度传感器损坏,界面中文报故障,并自动切断该路的加热或制冷,保护该路器件免受损坏。3.开关机:任意预设周1至周日每天任意自动开关机两次;手动开机在工作4小时后自动关机。 4.专利流蜡控制方式,流蜡管道不滴蜡、渗蜡;出蜡方式:手动、脚动,出蜡流量可调节。5.分体式结构:包埋部分和冷冻台分开,包埋部分带小冷台,冷冻台为整体铝合金材质。6.工作台和小冷台二路照明,照明灯采用DC24V  LED灯珠,手动开关灯珠照明,在主机停止工作后自动熄灭。7.自带放大镜,便于观察微小标本。(可配置)8.制冷方式:冷冻台:压缩机制冷。为避免因压缩机反复启动而损坏压缩机,自动延时启动压缩机。小冷台:半导体制冷。9、温度控制:室温~99℃预设,恒温精度±1℃
孝感奥华医疗科技有限公司 2025-01-21
学校壁球馆工程壁球室工程
产品详细介绍 壁球场建设简介一、 场地标准(国际标准竞赛场地)宽6.4米,长9.75米,前高4.57米,后高2.13米,天花高度5~6米,响板高度48厘米,正面发球线高度1.83米,地面发球线距后墙4.26米,半场线将地面发球线与后墙从中心向左右平分,发球区为1.6米见方。二、 技术标准  墙体系统:美国SPORTWALL弹力批荡系统  地板系统:18mm厚枫木地板  玻璃后墙系统:12mm厚合资钢化玻璃和五金配件三、 壁球场产品组合  (一)墙体系统  品牌:SPORTWALL  材料性能:  1. 本产品为树脂基体,非一般水溶性系统,在灰料完成后之养护期内,墙身不会因水分蒸发而收缩出现裂缝,更不会出现滋生海藻或青苔的问题;  2. 不需要重复洒水来促使灰料基体有足够强度,因此不会对地板造成不良的影响或破坏;  3. 本产品因不含纤维,可以减少墙身灰层之厚度而又有足够之抗压功能;  4. 当灰料完成后,其感观平滑、均匀;  5. 在球的高速撞击和球拍的不断打击下依然不改变其颜色;  6. 极好地预防球的反作用力;  7. 易维护。(二)地板系统  材料性能:   1. 对球的反弹性能良好;  2. 减震、抗震;  3. 隔音效果好;  4. 独有弹力软垫,为坚硬的枫木地板提供特有弹性及承受重压,降低运动员在地板上因弹跳所带来的震伤机会。施工工艺:
广州市奥力生体育设施有限公司 2021-08-23
专家报告荟萃㉔ | 昆明医科大学副校长殷建忠:新医科统领医学教育创新加快推进西部医学高等教育高质量发展
昆明医科大学副校长殷建忠以“新医科统领医学教育创新加快推进西部医学高等教育高质量发展”为题作专题报告。他指出,当前西部地区医学教育仍然面临不平衡与不充分的挑战。
中国高等教育博览会 2025-02-11
菏泽医学专科学校
菏泽医学专科学校建校于1950年,为全日制普通高等职业教育事业单位,隶属山东省卫生和计划生育委员会领导和管理。现占地面积88.18万平方米,教职工753人,在校生13320人,开设临床医学、口腔医学、护理、助产、药学、药品经营与管理、医学检验技术、康复治疗技术、眼视光技术、中医康复技术、医学影像技术、保险、老年服务与管理、老年保健与管理等14个专业,其中临床医学专业被确定为首批全国职业院校健康服务类示范专业,临床医学专业和护理专业为中央财政支持重点建设专业,临床医学专业、护理专业、助产专业为省级特色专业,拥有临床医学专业、药学专业、护理专业三个省级教学团队,健康照护专业群(护理、助产、老年服务与管理)为省级品牌专业群,拥有药理学、生理学、诊断学、内科学、内科护理学、外科护理学等29门省级精品课程。基础护理学、人体生理学、药理学、病理学与病理生理学为省级精品资源共享课程。学校为中医康复技术专业教学指导方案开发牵头单位。 学校实验实训教学资源丰富。校内设有公共基础实验教学中心、机能学实验教学中心、形态学实验教学中心、临床技能实训中心、护理技能实训中心等15个,校内实践基地实训基地设备先进,功能齐全,管理科学规范,已达到国内先进水平。现有直属附属医院1所,直属康复养老护理中心1所,拥有非直属附属医院3所,校外实训基地总数达到116个。 学校先后获得省级文明单位、省级文明校园、山东省普通高等学校教学管理先进单位、省级卫生先进单位、全省卫生科技教育工作先进集体、省级社会治安综合治理先进单位、山东省大学生暑期社会实践活动先进单位、山东省青年志愿服务先进集体、山东省“五四”红旗团委、菏泽市思想政治工作先进单位、菏泽市花园式单位、山东教育慈善奖先进单位等荣誉称号。
菏泽医学专科学校 2021-02-01
肿瘤医学图像智能诊断算法
简介: 1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。 层级分割模型示意图  分类模型可视化热图   2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。 钼靶乳腺图像预处理   双侧双体位深度学习网络   优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。  
中国人民大学 2021-05-15
肿瘤医学图像智能诊断算法
1、胰腺肿瘤CT图像诊断算法。针对胰腺肿瘤分类问题,从医学CT图像出发,搭建深度学习模型。对于肿瘤分类,我们将问题建模成两部:胰腺定位查找和胰腺肿瘤分类。我们建立级联分割网络,从病人腹部的CT图像中将胰腺器官分割出来。级联分割网络比之前的层级分割网络结果提升10各点。之后建立多模态分类网络,针对CT图像的特性,将多切片多造影剂时期多区域的数据进行融合,在胰腺肿物分类中取得了较好的结果。层级分割模型示意图 分类模型可视化热图 2、现有的乳腺癌腋窝淋巴转移的医疗诊断措施为病理活检,是一种过度医疗。基于乳腺钼靶图像的术前无创的乳腺癌腋窝淋巴转移预测手段能够有效避免过度医疗。我们构造了基于乳腺钼靶图像的深度卷积神经网络模型来处理乳腺癌腋窝淋巴转移问题。我们对乳腺钼靶数据进行了预处理和数据集的整理、划分。我们构造了三个不同的深度卷积神经网络,患病侧单体位网络、患病侧双体位网络和双侧双体位四视图网络。其中,患病侧单体位网络分为 CC 位网络和 MLO 位网络。在乳腺钼靶数据的测试集上,患病侧 CC 位网络、患病侧 MLO 位网络、患病侧双体位网络、双侧双体位四视图网络的结果依次递增。这表明了同时使用同一患者的四张钼靶图像的双侧双体位四视图网络具有更好的预测效果,更适合乳腺癌腋窝淋巴转移预测任务。对于双侧双体位四视图网络,我们不仅使用了双侧测试集 1,还使用了额外的双侧测试集 2 进行测试。钼靶乳腺图像预处理 双侧双体位深度学习网络 优势:从客观的医学图像数据出发,结果可重复,而且高效快捷,提高识别准确率的同时,便于临床推广。
中国人民大学 2021-04-10
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