医疗电子最新文章 基于Android平台的注意力监测系统实现 脑电生物反馈治疗（EEG Biofeedback）是近年来兴起的一种治疗注意缺陷多动障碍（ADHD）的非药物治疗新方法，已在临床上得到广泛应用，但该治疗需要配合昂贵、笨重且专业化的设备，较难推广。结合BP神经网络，配合美国NeuroSky公司的ThinkGear AM脑电采集模块，设计了一款基于Android平台的注意力监测软件，实现了脑电波的实时监测和注意力水平的直观显示。整套系统简单便携，成本低廉，对于脑电生物反馈治疗的推广有一定的意义。 发表于：2016/4/18 基于双向多项式拟合的的动态阈值分割算法 针对角膜内皮细胞图像非均匀光照的问题进行了研究，采用限制对比度自适应直方图均衡化、同态滤波方法进行图像增强[1]。同时提出了一种基于双向多项式拟合的的动态阈值分割算法，分别对图像矩阵的行向量和列向量进行了多项式拟合得到两个方向上拟合后的阈值矩阵，然后将每个矩阵点的阈值同图像矩阵在该点的值进行比较得出二值分割图像，该方法保留了因光照不均而容易丢失的特征形态细节。最后通过图像孔洞填充、图像腐蚀膨胀、图像细化等一系列的数学形态学运算得到了角膜内皮细胞图像的特征形态图形。实验结果表明，与OTSU法[2]、NiBlack法等几种算法相比，该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。 发表于：2016/4/15 为家用医疗设备而设计的防触电保护 SCHURTER扩大了电源输入模块系列产品，推出了不带接地插头的版本，用于防触电保护II类双重绝缘应用。KMF电源输入模块因其紧凑的封装设计和较高性能，已经广泛用于保护I类设备。新版保护II类产品非常适合用于家用医疗设备，家用医疗设备的医疗规范规定使用防触电保护II类设计。 发表于：2016/4/14 移动医疗崛起时代 未来机遇正在发生(二） 自建健康管理平台“平安好医生”，自建线下连锁诊所称为“万家诊所”，当下任务：快速布局医疗资源，获取最大用户量，引入商业合作伙伴，与集团内部医疗、保险、金融、支付业务资源对接，打造成最佳前端流量入口。 发表于：2016/4/14 2016智慧医疗行业发展情况预测 智慧医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 发表于：2016/4/14 互联网医疗 暴力吸粉的困境 用户是产品的上帝，这是公认的商业法则。怎样获得用户?很多情况下，这被看做是一个营销的话题。好产品本来是不缺用户的，而现实中，即便是好的产品有时也并不会立即为用户接受，这便需要营销的手段介入了。 发表于：2016/4/13 当医疗插上互联网的翅膀 会是一个什么样的结果 中国现在优质的医疗资源都在大城市高度集中，可以想象的一个结果是，当“医疗资源+互联网”后，优质医疗资源的共享将得以实现。 发表于：2016/4/12 马云 马化腾 10万亿互联网医疗蓝海里的两条大鳄 当百度、阿里高调涉足互联网医疗领域时，三大互联网（BAT）巨头之一的腾讯也不甘寂寞。过去的一个月，腾讯在医疗领域的动作频频，颇有与百度、阿里瓜分10万亿元互联网医疗市场蛋糕的意味。 发表于：2016/4/11 医疗制药行业把电子烟列为医用器械“可有效戒烟” 最近一篇发布在《赫芬顿邮报》的文章，提出了对电子烟在医药药品治疗方面的功效问题，主要针对的是药用患者和电子烟使用者；事实上，这不仅仅只是一个想法，现在有许多大型制药公司正在积极探索使用电子烟雾化器的药用效果。 发表于：2016/4/11 互联网医疗离我们有多远 “久病成良医”。如今，一些患者寻找资源和知识，凭借经验也成了“专家”，而且这样的患者比例也在增加。但借助互联网医疗，人们将加快进入智慧医疗时代。 发表于：2016/4/7 新型成像技术能跟快发现失眠根源 应用一种高端的MRI技术，研究人员已经发现了失眠患者大脑内白质束的异常之处。该研究结果已在线发表于Radiology上。 发表于：2016/4/7 机器人做手术越来越靠谱 机器人不仅能当“职业棋手”，还能做“手术医生”。 发表于：2016/4/6 3D打印的四种方式 永久改变医疗行业 作为新生事物的3D打印技术，将给药物研究和生物技术应用领域带来新的机会。许多新的方法诸如药物制作、配送支持以及辅助医疗研究等技术都将被采用。接下来让我们来探索它是如何运作的。 发表于：2016/4/6 工业3D打印技术 助力医疗器械飞速发展 膝关节前交叉韧带（ACL）损伤是一种严重的损伤，恢复过程漫长而痛苦。损伤严重的患者需要接受ACL 修复或置换手术时。在手术时医生首先需要将与胫骨和股骨连结的残存韧带移除，然后模仿人体天然韧带的”路径“ 植入移植韧带。不难想象，操作这样一台力求精准和微创的手术，不仅对医生的手术水平提出了极高要求，还对手术工具提出不小的挑战。 发表于：2016/4/6 基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统的研究 设计了一款基于瞳孔定位技术的视觉跟踪系统。该系统通过安装在眼镜上的摄像头采集人眼球瞳孔运动图像，并利用硬件电路分离视频同步信号，然后将信息传送至S3C6410嵌入式处理器，处理器利用图像处理算法计算出人的瞳孔运动轨迹，从而得到人眼瞳孔的实时定位信息。该系统具有较为广泛的应用前景，可以通过人眼睛的转动来实现对各种智能化设备的控制，能够应用于残疾人智能护理、病床智能护理等实际领域。 发表于：2016/4/5 <…307308309310311312313314315316…>
