醫療電子最新文章 釋放開源評估平臺的潛力，制作超聲發射子系統的原型 摘要 本文討論了開發先進超聲設備所面臨的挑戰。利用現有評估平臺既可降低系統開發成本，也可縮短超聲系統發射模塊的特性測試時間。本文介紹了如何同步多個通道的分步過程，這是波束控制的一個關鍵概念，也是醫學成像所特有的概念。 發表于：12/12/2023 超聲技術在醫療領域的發展趨勢和應用 在醫療超聲整個行業中，ADI能提供低噪聲、低功耗模擬前端、精密放大器、轉換器以及電源等解決方案，在業內擁有較高的知名度。從下面超聲整體解決方案的架構圖中可以看到，除去探頭（Transducer）和FPGA的波束形成器（Beamformer）等這類非芯片廠商產品，ADI的產品幾乎涵蓋了包括發射鏈路、接收鏈路等在內的整個超聲系統。下面將依次從發射鏈路、接收鏈路、時鐘以及電源管理幾個方面來介紹一下ADI的相關代表產品和解決方案。 發表于：12/6/2023 日本企業合作研發單晶材料讓固態電池壽命延長10倍至50年 日本歐力士子公司 KOIKE 近日聯合產業技術綜合研究所，成功研發出用于固態電池的全新材料，可以大幅延長使用壽命。 發表于：11/24/2023 FET 生物傳感器的直流I-V 特性研究 由于半導體生物傳感器的低成本、迅速反應、檢測準確等優點，對于此類傳感器的研究和開發進行了大量投入。特別是基于場效應晶體管 （FET） 的生物傳感器或生物場效應管，它們被廣泛用于各種應用：如生物研究，即時診斷，環境應用，以及食品安全。 發表于：11/22/2023 美國麻省理工學院開發出可攝入的膠囊型傳感器 麻省理工大學的科學團隊近日研發出了一款可以攝入人體的膠囊，可以監測患者睡眠時胃腸道內的生命體征，并可用于檢測阿片類藥物過量期間抑制呼吸的跡象。 發表于：11/21/2023 華章北京一號智算中心正式投入運營 2023年11月16日，華章北京一號智算中心正式投入運營。 發表于：11/16/2023 醫療領域的資源管理 大型醫療機構擁有大量設備：從工作站計算機到實驗室設備再到 X 光機，保持對這些資源的概覽需要智能、先進的解決方案。碩特智能連接器DT31 的使用是一大助力。 發表于：11/16/2023 DigiKey 推出《超越醫療科技》視頻系列的第一季 全球供應品類豐富、發貨快速的現貨技術元器件和自動化產品領先商業分銷商？DigiKey 日前宣布推出《超越醫療科技》新視頻系列。 發表于：11/1/2023 基于光學發射光譜法監測等離子體的光譜峰 摘要：海洋光譜儀基于光 海洋光學（Ocean Optics）長期以來一直為半導體工藝設備供應商的新材料研究提供強大支持，同時協助用戶克服等離子刻蝕、沉積、涂層和清潔等方面的困難和挑戰。海洋光學的光譜儀，基于光學發射光譜技術，被廣泛應用于等離子體監測，并在刻蝕終點檢測方面表現出色。學發射光譜，助力半導體制程良率提升 發表于：10/28/2023 基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測系統* 阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見的呼吸睡眠疾病，它會降低人們的睡眠質量，使人們產生疲憊感，更嚴重地會危害人們的身心健康。研究設計了一種基于ARM的OSAHS檢測系統，系統以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統為軟件平臺，具有鼾聲采集處理、檢測分類、傳輸等功能，與云平臺建立完整的OSAHS檢測系統，并且通過與標準多導睡眠監測儀（PSG）設備對比檢測效果達到83.9%，達到初篩的作用，具有較強的輔助診斷應用價值。 發表于：10/23/2023 基于eIQ的中藥材圖像識別系統的設計與實現 中藥材對人體疾病的預防及控制具有重要的作用，然而普通百姓對中藥材知識了解過少，可能由于濫用中藥材而帶來不可控的后果。因此，對中藥材進行精準識別是一項緊迫的任務。將輕量級神經網絡模型應用到中藥材識別中，提出在微控制器上實現基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識別系統。首先建立中藥材圖像數據集，在eIQ機器學習軟件開發環境中根據MobileNetV3構建識別基礎模型，并通過調整模型參數實現對模型的優化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上，實現了對30種中藥材的識別。最終在驗證集的準確率達到86.79%。結果表明，在i.MX RT1060上實現中藥材識別具有很好的實際效果。 發表于：10/23/2023 基于云模型的變分自編碼器數據壓縮方法* 圖像數據解壓縮問題是一類重要的數據處理問題，數據特征學習在數據壓縮研究中有重要的研究價值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負責構建數據的特征空間，通過在該空間中采樣獲得隱變量，完成數據壓縮；解碼器部分完成從數據特征到原數據的生成，即數據的解壓。在人臉數據集上與原方法作實驗對比，驗證了該方法的正確性和有效性。 發表于：10/23/2023 結合不確定性估計的輕量級人體關鍵點檢測算法 人體關鍵點檢測在智能視頻監控、人機交互等領域有重要應用。針對基于熱圖的人體關鍵點檢測算法依賴高分辨率熱圖、計算資源消耗大的問題，提出一種結合不確定性估計的輕量級算法。使用低分辨率熱圖，結合不確定性估計預測誤差分布的尺度參數，提高了預測結果的可信度；利用尺度參數監督和約束熱圖，緩解梯度消失，增強了網絡的魯棒性。COCO數據集上實驗結果表明，與積分姿態回歸算法相比，改進后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用。 發表于：10/23/2023 利用RFID和NFC技術打造數字孿生，加速醫療業的數字化轉型 為了提高協作和流程的效率，實現實時信息的準確獲取，增強決策能力，甚至改善患者治療效果，醫療業不斷加大數字孿生技術的占比，以收集、跟蹤和分析有關醫療設備、藥品和實驗室樣本等物理對象的數據。 發表于：10/15/2023 基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病理圖像分割方法* 近年來，隨著深度學習技術的發展，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動化分析上的研究與應用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復雜多變、尺度變化大，加上數字化染色圖像時易導致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設計的分割算法往往無法獲得更精準的病灶邊界。為優化胃癌病灶圖像分割準確度，基于編解碼網絡結構，提出一種基于多尺度注意力融合網絡的胃癌病灶圖像分割算法。編碼結構以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過對多路徑不同層級的特征進行提取和融合，實現了網絡的深監督，在輸出時采用空間和通道注意力對多尺度的特征圖進行注意力篩選，同時在訓練過程中應用綜合損失函數來優化模型。實驗結果表明，該方法在SEED數據集上Dice系數得分達到0.806 9，相比FCN和UNet系列網絡一定程度上實現了更精細化的胃癌病灶分割。 發表于：9/22/2023 ?…3456789101112…?
