• 无线激活的植入物:用光攻克医疗难题的新曙光

    在现代医学的征程中,攻克各种复杂的医疗难题始终是科研人员不懈追求的目标。近年来,一项极具创新性的技术崭露头角 —— 无线激活的植入物利用光来治疗各类医疗难题,为众多患者带来了新的希望。这一技术融合了光学、电子学、材料学以及医学等多学科知识,正逐步改变着我们对疾病治疗的传统认知。

  • 物联网医疗可穿戴设备:后冠状病毒时代的健康新宠

    在人类与冠状病毒艰苦对抗的岁月里,全球医疗体系遭受了前所未有的冲击。医院人满为患,医疗资源极度紧张,传统的医疗模式在疫情的风暴中暴露出诸多短板。然而,危机往往与机遇并存,在这场抗疫之战中,物联网医疗可穿戴设备崭露头角,其在疫情期间展现出的独特价值,让人们看到了医疗健康领域未来发展的新方向。随着疫情进入常态化防控及后疫情时代,物联网医疗可穿戴设备正蓄势待发,即将迎来蓬勃发展的新阶段。

  • 接触式传声听诊器 - CM - 01B:提升心音检测准确性的得力助手

    在现代社会,心血管疾病的发病率正呈现出逐年上升且年轻化的严峻态势,成为威胁人类健康的一大杀手。据相关数据显示,全球每年因心血管疾病导致的死亡人数居高不下。心音,作为反映心脏生理及病理状态的关键指标,在心血管疾病的诊断中占据着举足轻重的地位。目前,心音听诊依然是心脑血管疾病主要的诊断手段之一。然而,传统听诊器在实际使用过程中暴露出诸多弊端,严重影响了心音检测的准确性,而接触式传声听诊器 - CM - 01B 的出现,为这一困境带来了新的解决方案。

  • 在科技飞速发展的当下智慧医疗已从概念逐步落地

    在科技飞速发展的当下,智慧医疗已从概念逐步落地,成为改善医疗服务质量、提升医疗效率的重要手段。从远程医疗的实时诊断,到可穿戴设备对健康数据的持续监测,再到医疗影像设备借助人工智能实现精准分析,智慧医疗正重塑整个医疗行业的生态。然而,在这繁荣发展的智慧医疗市场背后,有一群常常被忽视却至关重要的角色 —— 元器件厂商,他们究竟扮演着怎样的核心角色,又有着怎样不可替代的价值呢?

  • 生物医学光子学创新:多模态成像系统与机器视觉融合的肿瘤边界识别算法

    在肿瘤诊疗领域,精准识别肿瘤边界是决定手术成败与治疗预后的核心挑战。传统单模态成像技术受限于分辨率、穿透深度或功能信息缺失,难以全面刻画肿瘤异质性边界。生物医学光子学的创新突破——多模态成像系统与机器视觉算法的深度融合,正为肿瘤边界识别开辟“光谱时代”。

  • 医疗物联网安全现状

    近年来,医疗行业遭受网络攻击的事件层出不穷。据相关数据显示,过去 15 年里(2010 - 2025 年),医疗行业一直是平均违规成本最高的行业之一。Palo Alto Networks 的 Unit 42 威胁研究发现,医疗设备存在严重漏洞,参与研究的输液泵中,有 75% 的输液泵存在至少一个漏洞或发出至少一个安全警报;X 光机、MRI 和 CT 扫描仪等成像设备尤其容易受到攻击,51% 的 X 光机暴露于非常严重的常见漏洞(CVE - 2019 - 11687);20% 的常见成像设备运行的是不受支持的 Windows 版本;44% 的 CT 扫描仪和 31% 的 MRI 机器暴露于非常严重的 CVE。这些漏洞使得攻击者有机可乘,他们可以将医院作为勒索软件的人质,或者窃取设备中托管的患者敏感个人健康信息(PHI)。

  • 可穿戴式诊断设备的设计挑战与未来机遇

    在数字化医疗浪潮中,可穿戴式诊断设备异军突起,成为重塑医疗监测格局的重要力量。从检测空气污染的项链,到监测睡眠、心率等指标的戒指,这些设备不断推陈出新,功能早已超越简单计步。新一代产品更是剑指复杂健康监测,如血压监测、癌症检测等,前景看似一片光明。然而,这一领域在飞速发展的同时,也面临着诸多设计挑战,不过这些挑战背后,也潜藏着无限的未来机遇。

  • 医疗设备电源隔离设计:符合IEC 60601标准的实现路径

    在医疗科技飞速发展的当下,医疗设备的安全性与可靠性成为保障患者生命健康和医疗工作顺利开展的关键要素。电源隔离设计作为医疗设备电气安全的核心环节,对符合IEC 60601这一国际医疗电气安全标准起着决定性作用。

  • 开启生物电监测新时代

    在当今数字化医疗与健康监测蓬勃发展的时代,生物电测量技术作为洞察人体生理状态的关键手段,正发挥着日益重要的作用。从常规的心电图(ECG)检测心脏电活动,到脑电图(EEG)捕捉大脑神经元的信号,生物电信号蕴含着丰富的人体生理信息,为疾病诊断、健康管理以及科学研究提供了至关重要的数据支持。而在这一技术体系中,低功耗双通道模拟前端芯片扮演着极为关键的角色,堪称生物电测量系统的 “前哨站”。

  • 新型离散周期变换方法:生理信号处理的新曙光

    在现代医疗技术领域,生理信号的精确处理与分析始终是疾病诊断、健康监测等关键环节的核心支撑。然而,生理信号具有天然的复杂性,常常受到噪声、个体差异等诸多因素的干扰,这给信号处理工作带来了极大的挑战。幸运的是,新型离散周期变换方法的出现,宛如一道曙光,为解决这些难题开辟了全新的路径。尤其是在处理脉搏血氧仪采集的光电容积脉搏波(PPG)信号方面,该方法展现出了无可比拟的独特优势。接下来,让我们深入探究这种方法在处理生理信号时的原理、应用及其显著优势。

  • 医疗设备的EMC风险评估,对FMEA的电磁干扰对生命维持系统的影响量化分析

    在医疗设备高度依赖电子系统的当下,电磁兼容性(EMC)风险评估已成为保障患者生命安全的核心环节。生命维持系统(如呼吸机、体外循环机、心脏起搏器)的电磁抗扰度直接决定其在复杂电磁环境中的可靠性,而失效模式与影响分析(FMEA)作为量化风险的关键工具,正通过结构化方法揭示电磁干扰(EMI)对系统安全的潜在威胁。

  • 马斯克预言:机器人数年内将超越优秀人类外科医生

    近日,科技界巨头埃隆・马斯克在社交媒体 X(前身为推特)上分享了一则引人深思的观点,他引用了投资人兼主持人马里奥・瑙法尔的音频节目《圆桌论坛》中的讨论内容。马斯克预言,未来几年内,机器人将超越优秀的人类外科医生,并且在五年后,它们的能力将凌驾于最顶尖的外科医生之上。

  • 从持续刺激到精准调控:新一代植入技术重塑脑疾病治疗

    在脑疾病治疗的漫长征程中,科技的每一次进步都如同一座明亮的灯塔,为无数患者照亮了希望之路。近年来,新一代植入技术的崛起,正深刻地改变着脑疾病治疗的格局,实现了从传统持续刺激向精准调控的华丽转身。

  • 低剂量CT的“深度学习重建”算法,残差U-Net的噪声抑制、微小结节(3mm)检测灵敏度提升

    在医学影像技术飞速发展的当下,低剂量CT(LDCT)因其能有效降低患者辐射暴露风险,成为临床诊断中备受关注的成像方式。然而,降低辐射剂量不可避免地会引入噪声和伪影,影响图像质量,进而对微小结节(尤其是3mm及以下)的检测灵敏度造成挑战。深度学习重建算法的出现,为解决这些问题提供了新的思路,其中残差U-Net在噪声抑制和微小结节检测灵敏度提升方面展现出显著优势。

  • AI语音交互的“老年慢病管理”机器人:基于Transformer的多轮对话与用药依从性监测

    在全球老龄化加速与慢性病负担加剧的双重压力下,老年慢病管理正从“被动治疗”向“主动健康”转型。AI语音交互机器人凭借其非侵入性、低学习成本的优势,成为连接老年患者与健康管理的关键桥梁。然而,传统语音系统在复杂健康场景中常面临语义理解碎片化、多轮对话逻辑断裂、用药行为监测滞后等挑战。本文将探讨如何通过Transformer架构实现自然流畅的多轮对话,并结合多模态数据融合技术构建用药依从性监测闭环,为老年慢病管理提供智能化解决方案。

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