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针对目前麻醉机检测采用分立实现,过程繁琐的缺点,开发一套集成麻醉机气体浓度检测与呼吸参数检测一体的麻醉机检测仪。系统由下位机和上位机组成。上位机软件基于 VS2010 MFC 平台,使用 C++编程语言实现,由被检设备信息管理、信号采集、参数算法、报告生成打印 4 大模块组成;硬件主要由压力、流量、安氟醚气体浓度等多个传感器通过信号放大采集组成。软件实现被检设备的信息录入保存、不同传感器信号分类接收、呼吸参数的计算、数据实时波形图绘制、报告生成打印等功能。将该仪器对麻醉机进行实验测试,并与现有的 VT-PLUS HF 呼吸机检测仪进行比较,采用差异性分析与 Pearson 相关性分析方法。P-value 值均大于0.05,证明两种仪器检测结果统计学上没有明显差异;所有检测参数的相关系数 r 值均大于 0.8,证明两种仪器测量结果相关性较好,证明该系统具备可行性。该仪器克服了目前麻醉机检测采用多种仪器实现的缺点,能依据国家检测标准生成检测报告,减轻了检测人员工作负担,具有重要的临床意义。 相似文献
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医疗器械专业群的实验室建设与教学改革 总被引：1，自引：0，他引：1
医疗设备的迅猛发展趋势与社会服务功能需要大量的创新性医疗器械人才作为支撑。为了培养我国急需的医疗器械专业技术人才,实验中心不断改革与创新实验室建设与实验教学模式,通过校企共建、实景化教学、自动开放等实验室改革实践,取得了较好的成效。 相似文献
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为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法。利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进NARX神经网络进行分类识别。选取8名实验者分别在扭腰、弯腰、侧弯腰3种动作下进行表面肌电信号数据采集,选择db4小波包函数对信号进行6层分解,得到第6层64个频带的小波包分解系数,代表各个动作信息的特征向量,作为改进NARX神经网络的输入进行分类识别。对照实验组中,改进NARX神经网络的识别率较高,总体识别率达到96.7%。实验结果表明,利用该识别方法对腰部动作进行分类识别,分类准确,且识别率更高。 相似文献
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胰腺癌是一种发病隐匿、预后极差的消化道恶性肿瘤,胰腺医学影像是医生诊断胰腺病症的重要工具.深度学习已在图像、语言等领域有了广泛应用,其在医学影像领域的应用也成为了研究热点.回顾深度学习发展史,阐述深度学习在胰腺病理学图像、CT图像、超声图像上的应用,并对未来发展作出展望. 相似文献
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