专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [实用新型]艺用人体肌肉骨骼解剖模型-CN201220079255.8有效
  • 杨青 - 杨青
  • 2012-02-28 - 2012-10-17 - A47F8/00
  • 一种艺用人体肌肉骨骼解剖模型,包括人体模型本体和底座,所述人体模型本体由头部、躯干和下肢、上肢、生殖器拼接而成,所述人体模型本体固定连接在所述底座上,所述头部、躯干、上肢、下肢均左右对称,所述头部的左侧为头骨结构,所述头部的右侧为肌肉和血管结构;所述躯干的右侧为肌肉和血管结构,所述躯干的左侧为骨骼结构;所述上肢包括对称设置的左臂和右臂,所述左臂为肌肉结构,所述右臂为骨骼结构;所述下肢为对称设置的左腿和右腿,所述左腿为肌肉结构本实用新型可以从整个模型上可以看到解剖学中肌肉的纹理结构、骨骼分布、血管分布,十分清晰,左右两部分对照,便于学习和参考。
  • 用人肌肉骨骼解剖模型
  • [发明专利]下肢运动方向预测装置和方法-CN202011476299.X在审
  • 徐云;王福能;高磊;汪睿 - 浙江理工大学
  • 2020-12-14 - 2021-05-07 - G01C21/20
  • 本发明揭示了一种下肢运动方向预测装置,包括:传感单元,用以采集下肢的姿态信号;控制单元,采用Mahony算法对下肢的运动方向进行推算,其中,控制单元包括用以对所述的姿态信号进行误差补偿的PI控制器,该PI控制器的输入参数Kp和Ki通过机器学习模型进行预测。本发明还揭示了一种下肢运动方向预测方法。本发明结合机器学习模型对PI控制器的输入参数Kp和Ki进行调节,获取个人室内定位的前进方向精确推算。
  • 下肢运动方向预测装置方法
  • [发明专利]下肢深静脉血栓形成合并肺栓塞小型猪模型的建立方法-CN201210470437.2无效
  • 张浩 - 金华市中心医院
  • 2012-11-19 - 2013-02-27 - A61D1/00
  • 本发明属于动物医学模型类,具体是一种下肢深静脉血栓形成合并肺栓塞小型猪模型的建立方法,其特征在于:先制成小型猪后肢深静脉血栓,再经小型猪前肢头静脉切开插管,将体外制备的血栓注射入上腔静脉,经心脏循环将血栓输送至肺动脉造成肺动脉栓塞,从而建立下肢深静脉血栓形成合并肺栓塞的小型猪模型,其中体外血栓的制备过程中加入适当比例1:15~20的氨甲苯酸注射液。本发明通过建立下肢深静脉血栓形成合并肺栓塞小型猪模型,能为该类疾病模型的病理生理学研究、临床药物研究和外科手术实践提供良好的动物模型
  • 下肢静脉血栓形成合并肺栓塞小型模型建立方法
  • [发明专利]用于髋关节置换术下肢长度测量的手术上位机及手术系统-CN202111625035.0在审
  • 王宝杰 - 北京天智航医疗科技股份有限公司
  • 2021-12-28 - 2023-06-30 - A61F2/46
  • 本申请提供一种用于髋关节置换术下肢长度测量的手术上位机及手术系统,涉及手术设备领域。一种手术上位机,包括:处理器;以及存储器,存储有第一程序,当所述第一程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行所述手术上位机的术中执行模式,所述术中执行模式包括:实时获取术中下肢医学图像,并基于所述术中下肢医学图像获取骨盆和股骨的术中三维模型;响应用户的操作,对骨盆和股骨分别进行配准以进行下肢长度测量;置换假体后,在所述术中三维模型上对用户选取的多个术中骨性点进行标注;基于所述多个术中骨性点计算并获取所述术中下肢长度。根据本申请的实施例,可在髋关节置换术中精确、实时地测量下肢长度变化。
  • 用于髋关节置换下肢长度测量手术上位系统
  • [发明专利]一种基于步态信息的疲劳检测方法、装置及系统-CN202210239695.3在审
  • 曹自平;李恒恒 - 南京邮电大学
  • 2022-03-09 - 2022-06-10 - A61B5/11
  • 本发明公开了疲劳检测领域的一种基于步态信息的疲劳检测方法、装置及系统,包括:采集使用者在运动过程中的下肢关节角度数据;由下肢关节角度数据中提取步态序列信息,并对步态序列信息进行计算统计获得步态特征信息;预先训练好的疲劳预测模型根据输入的步态特征信息获得使用者的疲劳状态;所述疲劳预测模型训练过程包括:将训练数据集按照疲劳状态信息划分等级,并通过训练数据集对机器学习模型进行训练,获得准确率和误差符合要求的疲劳预测模型;本发明通过采集下肢关节角度数据即可检测使用者的疲劳状态,检测过程简单方便,提高了疲劳检测的实用性。
  • 一种基于步态信息疲劳检测方法装置系统
  • [实用新型]一种动态骨骼牵引教学模型-CN201320335891.7有效
  • 刘萍;吴晓东;周彩华 - 刘萍
  • 2013-06-09 - 2013-11-27 - G09B23/28
  • 本实用新型涉及一种动态骨骼牵引教学模型,包括布朗氏架(10)、下肢模型(20)、牵引弓(30)及牵引块(40),牵引弓(30)上穿有一根牵引针(301),牵引针(301)穿透下肢模型(20)内部嵌有的感应器(201),牵引弓(30)通过绳索(401)与牵引块(40)相连接,绳索(401)分别架设在布朗氏架(10)前部的支架a(102)与支架b(103)顶部的滑轮a(104)与滑轮b(105)上,下肢模型
  • 一种动态骨骼牵引教学模型

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