醫療電子最新文章 達芬奇手術機器人邁向國產化 達芬奇手術機器人邁向國產化 發表于：6/14/2024 十余款國產手術機器人已獲批上市 十余款國產手術機器人已獲批上市，百億賽道如何突圍？ 發表于：6/13/2024 華為聯合中山眼科發布ChatZOC眼科大模型 6月6日消息，今天是第29個全國愛眼日，中山大學中山眼科中心與華為公司攜手合作，共同發布了一款基于人工智能技術研究構建的眼科大模型ChatZOC。 該模型由中山眼科于2023年3月開始領頭研發，并在同年12月與華為啟動了聯合研發，共同攻克技術難題。 發表于：6/7/2024 應“聲”而至，安森美助力重塑助聽器市場格局 隨著美國OCT助聽器法案的發起及實施，OCT助聽器及輔聽市場持續升溫，吸引眾多新玩家入場，助聽器市場快速發展，市場格局也迎來變機。 發表于：6/6/2024 實戰分享：腫瘤電場治療硬件設計方案 本次技術型授權代理商Excelpoint世健邀請了來自專業醫療領域企業的工程師黃工跟大家分享實戰案例。該公司是世健公司多年的客戶，主要從事醫療器械的研發、生產和銷售，而黃工有著資深的行業經驗。本文中提到的腫瘤電場治療儀主要由生理信號檢測系統、電場刺激發放系統、數據處理分析系統組成。該治療儀具有高精度、高準確度等優點，黃工及團隊在設計中運用到了多個ADI產品。該儀器電場刺激發放系統硬件設計方案如圖一所示。 發表于：6/5/2024 我國科學家研制出超真實電子皮膚 6 月 4 日消息，據清華大學官網消息，清華大學航天航空學院、柔性電子技術實驗室張一慧教授課題組在國際上首次研制出具有仿生三維架構的新型電子皮膚系統。 發表于：6/5/2024 阿里云開源首個統一生物語言大模型LucaOne 阿里云開源收個統一生物語言大模型LucaOne 發表于：5/30/2024 埃賽力達推出適用于生命科學和計量應用的pco.flim X相機系統 以市場為導向的創新光電解決方案工業技術領導者——埃賽力達科技有限公司（Excelitas Technologies® Corp.）近期宣布推出 pco.flim X相機系統。作為pco.flim系列的新成員，簡單易用的pco.flim X頻域（FD）熒光壽命顯微成像 （FLIM） 相機系統簡化了設置，具有最高分辨率和最快的幀速率，可在生命科學和計量應用中獲得最高質量的熒光壽命圖像 。 發表于：5/29/2024 全球首款生物處理器開放遠程訪問服務 5月27日消息，據媒體報道，瑞士初創公司FinalSpark發布了全球首款生物處理器，并開放了遠程訪問服務。 這一突破性技術利用人腦類器官中的生物神經元進行驅動，其功耗比傳統數字處理器低一百萬倍，為計算領域帶來了革命性的變革。 發表于：5/28/2024 國內首個面向腦機接口產業發展的專項基金發布 國內首個面向腦機接口產業發展的專項基金發布，目標規模 10 億元 發表于：5/21/2024 谷歌DeepMind推出新一代藥物研發AI模型AlphaFold 3 里程碑式突破！谷歌DeepMind推出新一代藥物研發AI模型AlphaFold 3 發表于：5/9/2024 一種基于知識蒸餾的量化卷積神經網絡FPGA部署 設計了一種針對心電數據實時分類的量化神經網絡，將權重量化為兩位整數，運用知識蒸餾的方法使性能達到了期望的效果，并部署于FPGA開發板上。知識蒸餾后的量化網絡比全精度網絡的分類準確率提升了9%。在FPGA開發板上的運行結果符合預期，達到了需要的性能，可以對左束支傳導阻滯（L）、右束支傳導阻滯（R）、正常心拍（N）和室性早搏綜合征（V）四種心電信號進行分類，相比于其他量化方式對存儲參數的需求更小，資源使用更少，相比于CPU速度提升了1.5倍，運行時間達到實時性要求，適合于部署在小型、輕量化的資源有限的可穿戴設備上。 發表于：4/29/2024 融合蛋白質語言模型與深度神經網絡的植物蛋白質相互作用預測研究 預測植物中的蛋白質-蛋白質相互作用（PPI）具有重要的生物學意義。同時采用了4種編碼方法及深度神經網絡構建了蛋白質相互作用預測模型。結果表明，提出的融合蛋白質語言模型Ankh與深度神經網絡的方法構建的PPI預測模型性能在3種植物數據集上均獲得了最優的AUPR和AUC值，Sen及MCC值也均優于其他4種蛋白質相互作用預測模型。當模型在水稻、大豆的植物PPI數據集上進行測試時，所提出的模型AUPR值分別為0.802 5、0.730 1，AUC值分別為0.956 2、0.950 7。這些優異的結果表明，融合蛋白質語言模型Ankh的PPI模型可以作為植物蛋白質相互作用預測的一個有前途的工具。 發表于：4/29/2024 混合CNN-SVM的心音信號分類算法的研究 針對當前心音信號識別算法檢測精度不佳問題，提出了一種混合卷積神經網絡-支持向量機模型 （CNN-SVM） 的心音信號分類方法。通過PASCAL挑戰實驗數據，整理出正常與不正常兩類心音信號數據庫，通過預處理濾波及MFCC、一二階差分特征提取、PCA降維，輸入CNN-SVM模型進行訓練。并從準確率、召回率、特異性、精確率和F分數5個方面進行性能評估。為了驗證此算法的有效性，將混合CNN-SVM模型與單一SVM、CNN模型分別進行了對比。實驗結果表明，該方法能夠以較高識別率將兩種心音信號區分開，其平均識別準確率接近于99%，相較于單一CNN方法提高了2.48%，同樣高于單一SVM算法。 發表于：4/29/2024 新AI系統可輔助外科醫生完成內窺鏡手術 4 月 28 日消息，總部位于日本東京的初創公司 Anaut 近日研發的 Eureka Alpha 系統開始投入實際使用，通過 AI 分析內窺鏡圖像，可以在外科手術過程中，實時協助外科醫生，提高手術精確度，降低手術難度。 發表于：4/28/2024 ?…234567891011…?
