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]体外微创仿生循环辅助系统-CN201620990906.7有效
  • 解启莲;张浩;姚威;解正开 - 安徽通灵仿生科技有限公司
  • 2016-08-29 - 2017-06-09 - A61M1/10
  • 一种体外微创仿生循环辅助系统,涉及心脏辅助循环领域,包括人工心室人工心房,所述人工心房与进血管连接,所述进血管设置单向阀,所述人工心室人工心房通过人工房室瓣连接,人工心室与出血管由人工主动脉瓣连接,所述人工心室人工心房外壁分别设置第一舒缩装置、第二舒缩装置。通过在人工心房和人工心室外壁分别设置舒缩装置,使人工心房、人工心室同步一张一缩或一缩一张,利用机械作用力在短时间内迅速完成切换,从而实现模拟真实心脏循环系统,克服了液压驱动各状态间切换速度慢缺点。
  • 体外仿生循环辅助系统
  • [发明专利]基于深度学习和MRI图像的心室功能指标预测方法-CN201610388764.1在审
  • 王宽全;骆功宁;安然;董素宇;张恒贵 - 哈尔滨工业大学
  • 2016-06-02 - 2016-11-09 - G06K9/62
  • 基于深度学习和MRI图像的心室功能指标预测方法,属于医学图像处理领域。传统的心室指标预测方法主要依赖于人工分割每个相位的心室肌肉部分,然后在此基础上进行测算。一种基于深度学习和MRI图像的心室功能指标预测方法,所述方法通过以下步骤实现:临床方式获取心脏核磁共振影像;人工勾勒心室轮廓并计算相关的心室功能指标;对心脏MRI图像进行预处理;采用深度学习方法对心脏核磁共振数据进行特征表示;采用机器学习方法训练心室功能指标预测模型;采用训练好的模型对步骤一获取的心脏核磁共振影像进行心室功能指标预测。本发明能快速、准确、自动化的预测心室功能指标来辅助临床心脏疾病的诊断。
  • 基于深度学习mri图像心室功能指标预测方法

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