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颈动脉三维超声成像系统
【痛点问题】 最新全球疾病负担研究显示我国总体卒中终生发病风险为39.9%,位居全球首位,这意味着中国人一生中每5个人约有2个人会罹患卒中。此外,卒中也是我国疾病所致寿命损失的第一位病因。每年新发卒中患者超过200万,其中约70%的患者为缺血性中风,而且发生率增长迅速,远高于全球平均水平。对缺血性脑卒中的预防和治疗已成为关系我国人民健康的世界性难题。 缺血性脑卒中的主要病理基础是动脉粥样硬化。医学影像能够直接、客观地观测到斑块的几何和纹理形态,相较于核磁共振和CT,超声是一种无创、经济、快速和实时的成像技术,被广泛应用于颈动脉斑块的筛查中。目前,国内医院超声机是普遍存在的,而且多数都是二维的超声,且现有研究多数是提取二维超声图像中的颈动脉斑块信息特征,只能部分反映投影直线上的特征,不具有空间信息,从而影响了脑卒中风险评估的准确性;同时,我国基层卒中中心影像设备缺乏,无法进行耗时长、价格贵的CT灌注或MR成像,而且影像诊断从业人员经验有限,缺乏决策能力。因此,通过颈动脉三维超声成像系统、结合人工智能和多模态影像学精准辅助诊断,能够更全面地反映颈动脉斑块的特性,对医生预测脑血管事件风险意义重大。 【成果介绍】 面对我国大健康产业发展要求,我们高标准谋划、高位推动。产品模块主要包括:1)颈动脉三维超声成像设备及基于颈动脉三维超声AI影像卒中早期风险预测;2)急性期内基于临床CT影像的卒中AI影像辅助诊断。 本项目在二维超声机的基础上,开发用于颈动脉成像的三维超声机,实现探头扫描机械设备等核心部件国产化;利用采集的序列图像重建颈动脉的三维模型,为医生诊断提供更丰富的数据。该方案能有效地控制医疗成本,具有普适性,容易推广,可用于颈动脉粥样硬化的普查,有效预防心脑血管事件的发生。同时,随着人工智能技术的飞速发展,将人工智能赋能三维超声成像设备,实现三维超声成像以及影像分析的智能化,将进一步提高三维超声成像设备的核心竞争力,从而推动我国超声产业跨越式发展。 本项目建立基于人工智能和多模态影像学的缺血性卒中的精准辅助诊断系统,辅助基层卒中中心医生进行卒中治疗的精准决策。目前我国对卒中采用的是分级诊疗体系,卒中中心收治卒中病人后,根据平扫或造影CT、临床表现、以及发病时间确定是对其进行溶栓治疗,或是将病人转移至具有血管内取栓能力的省市级三甲医院。在这个过程中卒中中心医生需基于有限的CT影像数据作出快速、准确的决策;而三甲医院医疗资源紧张,无法全天候服务,一个准确的辅助诊断工具将极大缓解三甲医院资源压力,并且大幅提高工作效率。本项目拟面对我国卒中分级诊疗体系中的痛点,基于病人前期颈动脉三维超声和临床指标建立中风风险早期预测模型,并结合人工智能和CT影像分析技术,进行缺血性脑卒中早期预测与辅助诊断。 【技术优势】 产品的核心技术包括: 1) 三维超声成像系统探头扫描机械结构,超声图像三维重建软件,基于深度学习的颈动脉斑块分割算法及软件; 2) 脑卒中AI影像风险预测和诊断系统的相关核心算法,如平扫CT中的ASPECTS自动评分算法、大血管栓塞自动检测算法、卒中梗死核心和半暗带的自动量化算法、基于颈动脉斑块三维超声图像的风险预测模型。 主要优势: 1) 所有软、硬件的核心算法或部件完全自主知识产权; 2) 项目通过研究颈动脉三维超声成像系统产品,可广泛应用于特异性与灵敏度高的颈动脉斑块筛查,而且操作简单便利,价格低廉,适于在社区医院、乡镇医院等医院进行大规模颈动脉斑块特征筛查; 3) 在系统的研究生产中,可实现探头扫描机械设备等核心部件国产化,摆脱对外国器件的依赖性; 4) 建立三维颈动脉斑块超声图像库及诊断规范,为相关类型仪器的研究和生产提供临床图像数据库。 颈动脉三维超声系统的研发与生产将为临床提供国产化颈动脉斑块筛查设备,提高国产医疗器械的核心竞争力,推动我国超声产业跨越式发展,有效缓解“看病难、看病贵”问题,提高我国重大疾病的防治水平。 【技术指标】 1) 三维颈动脉斑块超声图像分辨率<0.5mm,成像速度<1min; 2) 开发一套基于人工智能和多模态影像学的缺血性脑卒中精确辅助诊断系统,能在5-10分钟之内提供决策支持,并能达到有2-3年经验的放射科医生的诊断精度。 【技术成熟度】 原理样机/验证。 【发展规划】 发展方向:5年内仍将保持脑卒中智能影像风险预测与诊断为主要产品方向。5年后,逐步向与超声、CT成像系统等结合,实现软、硬件一体化的智能诊疗设备,在心脑血管等临床应用领域,成为世界上具有垄断优势的大型智能诊断以及成像设备制造商。 发展战略:成为一家技术垄断型、哑铃型(重技术和销售),在影像智能分析领域处于国际领先地位的高科技企业。 项目实施方案:(包括总的方案和年度计划任务)
华中科技大学 2023-07-11
高频复合超声扫描探针显微镜
本项目在国家重大科学仪器专项项目支持下,经过4年产学研用相结合技术攻关,成功研制了能表征样品形貌与内部纳米级结构的新型扫描探针显微镜,并实现了产业化。 研制了高稳定度激光器、高灵敏度光学检测器、高Q值扫描探针等核心关键部件,突破了基于ARM+DSP的自适应随机共振微弱信号检测方法、基于脉冲发送皮层模型多频超声图像融合方法以及基于非下采样剪切波变换的局部方差融合方法等核心关键技术,建立了RBG 彩色图像融合模型,成功研制了能表征样品形貌与内部纳米级结构的新型扫描探针显微镜。同时,通过在航天、医学、生物材料、电子器件等领域的实际使用,进一步改进与完善,提高了仪器的可靠性、有效性和实用性。 图1 成果展示 【技术优势】 在内部超声图像分辨率、最大可检测样品厚度等指标方面达到了国际领先水平。 【技术指标】 与国内外同类仪器比较,总体技术指标到达了国际先进水平,部分指标达到了国际领先水平。经过具有国家仪器检测资质的第三方测试结果,各项技术指标见下表: 【资质荣誉】 2021年湖北省科技进步二等奖。
华中科技大学 2023-07-19
多频远程超声功率驱动源
超声电机、超声清洗和超声加工等领域,超声功率驱动源是关键部件之一。本实验室长期从事超声电子研究,先后研制出多种超声功率驱动电路,如多路输入合成超声驱动电源,频率在20kHz-200kHz之间可产生任意波形,不需要变压器耦合,适合科学研究;远程频率自动跟踪超声电机驱动控制器,可通过互联网远程控制和监测超声电机输出特性等。
上海交通大学 2021-04-13
小美超声仪器(昆山)有限公司
小美超声仪器(昆山)有限公司是由一群80后创业者组成的新力量,我们都是具有10多年的超声行业的知识积淀,但我们生产超声仪器之前我们立志做一款质量可靠,性能优越的实验室及工业超声波清洗机来树立行业新标杆。 怀着这么个信念在研发制造之前,我们踏踏实实地途经了七省九市,拜访了十多家国内研究超声领域的学府和业内大咖。从技术理论上及实践应用上,让我们对超声设备有了一个更前端的认知。在历时180多天的日夜里技术人员潜心研发,我们开制了6付模具同时把一台超声上的40多个零件几乎重新筛选了一遍。制造超声波设备我们是认真的,我们吹毛求疵,我们不厌其烦,我们对质量不妥协,对细节极苛求。 不负众望!终于,一台新工艺、新技术、新标准、新外观的全新一代超声波迎来了上市,刷新了行业新高度。 我们是小美超声人,我们是超声技术偏执狂。
小美超声仪器(昆山)有限公司 2021-12-07
昆山美美超声仪器有限公司
昆山美美超声仪器有限公司位于淀山湖经济开发区,全自动超声波清洗器,昆山超声波产品优异,是一家专业从事自有品牌“美美”系列的昆山超声波清洗器研发、生产、销售与服务的企业。公司之成立以来以求真务实自主创新的精神,研制了国内独具一格的智慧型中文液晶超声波清洗器。 昆山美美超声自成立以来始终以科技创新为己任,以高质量高服务为信念,产品严格选材精益求精,制造生产的“美美”超声波清洗器广泛应用于各大专院校,科研院所,化工,电子,光学,医药,环保等各行各业的实验室,我们将努力创新与发展不断探究超声清洗领域,真诚为客户提供更加先进的产品和更加满意的服务。 公司拥有一群充满活力和开拓精神的团队,不断改善产品。严格按照ISO9001标准生产,一体化设计,用料讲究,加工精细,先进的硬件与软件也为生产高品质的超声波清洗器提供更加坚实的基础,每一台仪器严格检验,注重“美美”品牌的信誉,我们力争做到每台美美超声设备都是优质的,每一台美美超声设备都是您值得拥有的。 昆山美美超声以稳定的产品质量,完善的售后服务,严谨的工作作风,公司一经推出的智慧型中文液晶显示超声波清洗器,先后在中科院、农科院、医学院等高等科研院所,以及环保,疾控 水利水文,食品检测,农残检测,畜牧兽医,质检,粮油,等国家重点实验室及各行业的检测中心受到青睐而被广泛采用。 随着科研的进步和技术革命的改变,我们将不断创新和发展,不断以更高品质和服务去赢得市场,创造出更新更好的产品。面对未来,昆山美美超声愿携手各界合作伙伴一起打造一份全新的事业共创美好未来。
昆山美美超声仪器有限公司 2021-12-07
橡炜枫超声模拟实训系统
 XWF-YX是一款全面的超声教学、示范教学训练系统,系统使用实时动态成像的人体模型,模拟真实的超声环境,学生可以实时精准的捕捉模拟超声探头的位置和姿势变化,模拟超声机同步展现人体声像图。 练习手眼协调和探头操作,提高标准切面和疾病的识别能力。具有超声教学中的颈部、腹部、心脏等多项超声检查的训练功能,提供多样化的超声训练内容,丰富的真实案例。系统具有教学、训练、切面测评三大功能,可全面、多角度培养学生超声操作技能。
石家庄橡炜枫教育科技有限公司 2022-07-01
建立胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系和超声诊断新技术指标的研究
本项目属于医药卫生领域应用技术类研究成果,主要研究胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系以及超声诊断新技术指标。设计多中心前瞻性队列研究,依据四川省人口出生特点及四川省卫生厅备案具备产前诊断资质的医疗机构情况,纳入四川省内6个省、市级产前诊断机构(四川大学华西第二医院、四川省妇幼保健院、成都市妇幼保健院、宜宾市第二人民医院、攀枝花市妇幼保健院、德阳市人民医院)产前检查孕妇人群,以初步建立地域为特点的胎儿结构异常超声筛查策略、转诊体系。深入探讨超声诊断新技术指标,包括建立四川省胎儿超声软指标参考值范围,为临床科学决策提供数据依据;初步建立早孕期超声筛查技术规范;对相关高危人群进行胎儿针对性检查,初步建立针对性胎儿超声心动图检查技术规范及针对性胎儿神经系统超声检查技术规范,合理应用医疗资源,提高全省产前超声医师诊断技能;建立超声监测胎儿心功能评价宫内治疗胎儿心律失常的方法,探讨超声引导胎儿脐静脉穿刺技术应用。
四川大学 2016-04-22
内置超声器的陶瓷膜分离设备
 【发 明 人】潘林梅;郭立玮;黄敏燕;朱华旭;倪荷芳 【技术领域】 本实用新型属于一种分离设备,特别涉及一种内置超声器的陶瓷膜分离设备,整合集料液组分快速分离与膜清洗功能为一体。 【摘要】 一种内置超声器的陶瓷膜分离设备,包括原料罐、循环泵、陶瓷膜过滤组件和超声发生器,所述原料罐的出口与陶瓷膜过滤组件的进口连接,循环泵设于上述连接管路上,陶瓷膜过滤组件的截留液出口与原料罐的进口连接,所述超声发生器上设有超声探头,超声探头伸入陶瓷膜过滤组件内。本内置超声器的陶瓷膜设备不仅能在微滤过程中启动超声进行在线强化膜过程,有效控制膜污染产生、稳定膜分离效率、延长微滤周期;而且还能对污染后的膜管实行在线超声物理清洗,有效的恢复膜分离性能。
南京中医药大学 2021-04-11
金属表面超声强化技术及装备
超声波表面光整加工机理是通过高频振动的硬质滚轮作用于待加工金属工件表面,使工件表层金属产生塑性变形,在塑性变形的过程中,产生了冷作硬化,达到了改善表面质量的目的。这种表面质量的改善是综合的,既有硬度的提高,又有表面粗糙度降低,同时也弥合了一些微观裂纹,提高了工件的疲劳强度。 与传统的砂纸抛光、压光、磨削相比,超声波表面加工具有很多优点。 1.作用力大幅度降低在静压力等于传统压光静压力四分之一的情况下,其显微硬度相。 2.加工区温度大幅度降低由于改变了加工方式,滚轮与工件的接触为断续捶击,大大减小了相互间的摩擦,温度也相应的降低,杜绝了因温度过高造成的表面缺陷。 3.大幅度降低表面粗糙度Ra值表面粗糙度可以提高三级以上,最高可达Ra0.02以下。 4.不产生切屑。 5.提高已加工表面的耐磨性、耐腐蚀性以及抗疲劳强度由于超声波表面光整加工是压缩型塑性变形,工件表面产生一定的残余压应力,同时表面硬度提高50%以上,疲劳强度可提高近几倍。 6.节约设备成本超声波表面光整加工可直接代替砂光和磨削,在普通车床上即可进行光整加工,因此大大节约购置设备的费用,尤其对大型和超大型工件,效果更为明显。 7.生产效率高例如在普通车床上加工外圆表面,工件线速度70m/s,走刀量为0.05-0.15mm/r,其效率相当于精车。 本系统由超声波系统、工具头和其他一些附件构成。工具头可以安装到普通机床(如车床)上对工件进行加工而不需对设备作任何改变,对于一些特殊的加工项目也可以开发相应的工艺装备以便于加工。   应用范围: 超声波表面光整加工设备可用于加工内外圆表面、平面,如各种液压缸内外孔、活塞杆、冶金轧辊等的加工,可以直接替代珩磨和磨削;借助数控设备或专用工装可以加工各种异型面如汽轮机叶片、航空发动机叶片、飞机蒙皮等;可加工的材料包括碳钢、工具钢、合金钢、不锈钢、铸铁、铸钢、铜及铜合金、铝及铝合金、铝镁合金等材料,所加工材料的硬度最高可达HRC60。对加工的零件来说,越是大型零件越具有优越性,可应用于工程机械、压力机、石油机械、煤矿机械、汽车、轧钢等行业。
北京交通大学 2021-04-13
电磁超声导波缺陷检测仪器备
1 成果简介电磁超声导波检测设备可实现对钢板和钢管缺陷的快速扫描,既满足电磁超声导波实验室需求又可满足工程应用,特别是针对高校用户提供开放式数据接口和检测数据源文件,可方便高校教师和学生科研使用。 仪器主要指标:工作电压: 220V 交流;探头激励信号频率、幅值和周期数可调;可以产生管道 L 模式、管道 T 模式、 Lamb 波模式和 SH 波模式的电磁超声导波;可用于管道和板材的腐蚀、裂纹等缺陷检测,最大检测板厚或壁厚为 20mm;可检出最小腐蚀缺陷 1t×1t×0.1t(深);可检测最小裂纹 1t(长)×0.1t(深), t为板厚;定位误差< 5 cm。图 1 电磁超声导波检测仪器2 应用说明研究成果已经成功应用在国家管道检测工程实验室、油田、电厂和高校相关实验室等多家企事业单位。 应用于油田管网检测;石化企业管道检测;电站管道检测。3 效益分析按国际压力管道检测工程通行价格计算,为每公里 1 万美元。
清华大学 2021-04-13
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