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远程医疗家庭监护网
远程医疗是近年才发展起来的生物医学工程学科的一个分支,它是采用计算机、通信技术组成一定的网络,将病区与病区、医院与医院,家庭与医院以及地区与地区间联网,实现远程监护和远程会诊。随着人们生活水平的不断提高。对保健提出了更高的要求。一种设计合理,技术先进,经济、实用、可靠,价格适宜的家庭监护仪将会受到社会的欢迎。为此,我们研究开发了远程医疗家庭监护网。它由一个
西安交通大学 2021-01-12
基于公用无线通讯网心电远程监护系统研究
项目研究的背景及用途:通过无线网络建立社区保健网是适合我国国情 的,首先,我国的服务业是尚待开发的国家,特别是医疗保健工作目前还很难做 到服务到家庭。而在家庭中,保健工作又是十分重要的,如老人的日常护理、孕 妇、胎儿、婴儿、幼儿的保健及健康咨询,长期需要护理慢性病患者。 系统的建立,可使疾病的诊断的触角伸向家庭。在一定意义可以说,在 家里得到了与医院一样的诊断。“网络”的运行,可加速慢性病防治的信息化监 测、管理;可有效地实施慢性病(心脑血管病、高血压、糖尿病等)的家庭医疗监护、 防治指导及其急性发病(急性心肌梗塞、脑卒中等)的预测,发现和施救:促进意在 提高基层医疗水平的会诊、教学和电子病历系统的形成;加速实现世界卫生组织 提出的“家庭健康保健目标”。 技术原理及流程:该系统以专家诊疗系统为中心,一端为家庭终端,该 终端应设计成包括生理信息接收、存储、发送-接收装置。另一端为社区医疗站 或卫生院(地段医院)系统,它是基于小型计算机的接收系统,中间通过无线公用 通讯网传输,并可与市(区)级医院-网络中心链接,进行信息交换。 市场分析及效益预测:本项目完成时,由于它直接面对家庭,因此有很 大的市场,按每台纯利润 1000 元计算,年产 1 万台计,可产生的效益是可观的。 社会效益:随着人类进步和步入老龄化社会的现实,广泛用于社会与家 庭的日常疾病预防、生理指标监测,功能恢复等简易、准确、轻便的仪器将是替 代家政服务,减少社会压力的重要手段。 
天津大学 2021-04-11
基于云平台的老人健康远程监护系统
北京工业大学 2021-04-14
电供暖智能控制系统
技术成熟度:技术突破 本成套设备,以电供暖的各个电暖气为控制对象,以建筑内不同房间不同区域的取暖温度为控制参数,自下而上,组成了由单片机现场控制器(控制室单独使用PLC控制器)、PLC中间层算法控制器、工控机为上位机构成监控界面的DCS控制系统,从而实现分散控制集中管理的控制系统。此系统的目的在于替换传统水暖系统,利用合理科学的软件算法,实现节能、环保、减排的效果。设备兼具教学、实验、科研及实用的功能。 成果技术特点:本套装置由四个单片机组成现场控制器,一个PLC组成的控制室控制器,与中间层面的S7-300PLC控制系统,以及顶层监控层的工控机装置,统一安装到了一个整体的平台上。此平台便于实地集中实验、研究,也有利于集中编程与项目演示。 图1 设备实物图 图2 为智能控制系统电脑操作界面
吉林建筑科技学院 2025-05-19
电储能电池远程数据采集和安全传输协议研究
项目背景:2021 年国务院政府工作报告中指出,扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作,加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost&Sullivan 发布的一项新报告指出,预计到 2030 年,全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23%。由此可 见,未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面,储能电 池安全性引起广泛关注,2019 年 4 月 19 日,美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故;2021 年 4 月 16 日,北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点,英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内,中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而,目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统,储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大,需要采集的数据缺乏规范标准。另外,何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确,目前基本是 通过人工经验判断,效率不高,并且准确率较低。如果能够 通过机器学习,深度学习等人工智能手段,结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据,学习并分析其运行 规律,挖掘出数据变化导致的潜在安全风险,电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述:1.研发储能电池故障预测模 型,利用人工智能等手段,通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析,实时监控电池运行状态, 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估,实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议,对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集,并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制,有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统,对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施,通过网络实现对储能电池的远程 管理,从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 
青岛安瑞信息技术有限公司 2021-09-10
空巢老人健康智能监护系统
针对空巢老人日常家居生活和健康状况的有效监护问题,通过智能穿戴和智能摄像头等等设备获取老人日常的体征、视频和音频等多模式健康数据,记录老人的体征数据、日常行为与精神外态,实现老人无监督、连续的日常家居生活、健康状况和精神状态的可视化、智能化、自动你险远程化监护,及时发现老人摔倒、表情痛苦、发出呻吟等紧急异常事件:综合分析采集的老人多模式健康数据,建立空巢老人的体征状态模型、日常行为模型和精神状态模型,实现对老人身体健康和精神状态的长期监测。同时,通过移动无线互联网络将老人日常生活、健康状况的围像视频以及数据图表信息发送到监护人以及医疗机构和医护人员的移动通信终端,实现对老人异常生活状态、健康状况变化的及时响应和监管。
电子科技大学 2021-04-10
多参数模拟监护仪
XM-J116多参数模拟监护仪是本公司设计的专用于临床教学使用的模拟产品,该产品可模拟监护多项体征参数,可与本公司的多款产品配合使用,本产品适用于高等医学院校、护理学院等专业临床教学示教及学员实践操作训练需要。 功能特点: 1、LCD屏幕提供12导联心电图、血氧饱和度、呼吸、二氧化碳、血压(动脉血压、中心静脉压、肺动脉压、无创血压)、心输出量等。 2、一体化设计,高清晰彩色显示,有利于心电图的诊断,可与除颤仪、心脏起搏器同时使用。 3、将多参数模拟监护仪与模拟人连接,仿真病人的心率、心电图、血压、呼吸、血氧饱和度将显示出来,模拟病房的真实监控环境。
上海欣曼科教设备有限公司 2021-08-23
乳化液泵数字监护仪
乳化液泵站是井下综合采煤工作面支护设备的动力源泉,其工作状态好坏与安全生产密切相关。要实现煤矿井下安全作业,提高采煤工作效率,防止出现重大设备安全事故,保障乳化液泵站井下安全运行是十分必要的一个环节。乳化液泵数字监护仪设计目标就是采用现代高科技的智能机电系统技术, 实现井下乳化液泵站全天候安全运行和无人自动监测,在异常情况兆头出现时实时声光报警,提醒用户处理,防止出现事故。在出现事故时候能自动保护如停机等,以防止事故扩大。
西南交通大学 2021-04-13
一种继电定值修改的主站系统、远程系统及控制方法
本发明公开了一种继电定值修改的主站系统、远程系统及控制 方法。该主站系统包括安全校验模块、定值召唤模块、定值设置模块、 审核模块以及传输模块;所述定值召唤模块用于发出定值召唤请求, 并根据第一继电保护定值获取对应的定值设置任务;所述安全校验模 块用于根据外部的执行人员的请求以及硬件加密装置,将定值设置模 块或审核模块设置于工作状态;所述定值设置模块用于选取定值设置 任务,并获取与所述定值设置任务对应的第二继电保护定值;所述审 核模块用于审核第二继电保护定值,并发出继电保护应用请求本发明 建立了具有完
华中科技大学 2021-04-14
新冠肺炎患者的智能穿戴监护系统
天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司,结合新冠肺炎的诊断标准,攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统,能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标,以及体位、呼吸阻力等特定生理指标,并通过多模信息融合与自动判别,实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求,减轻医务工作人员的工作强度,降低医患交叉感染的概率,将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时,该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现,早治疗”,降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统,集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器,除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外,又同时融合了特定加速度传感器,可以实时提取病人的体位变化,以及咳嗽带来的气流阻力变化,为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块,便于患者个人自行穿戴,也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动,穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程,监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App,并通过手机4G功能传输至云端,医生在办公室就可以看到患者数据,无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析,集合临床诊断原则,提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据,以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作,核心硬件模块获得医疗器械注册认证,将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作,启动开展项目临床测试并推广应用。
天津大学 2021-04-10
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