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XM-613脑室基底神经核模型
XM-613脑室基底神经核模型
XM-613脑室基底神经核模型示脑室的前角、后角、下角、第三脑室、中央水管等结构，基底核示豆状核，尾状核体、尾状核头、尾状核尾及脊侧丘脑等结构。
尺寸：9×10×8.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-619-1脊髓和脊神经模型
XM-619-1脊髓和脊神经模型
XM-619-1脊髓和脊神经模型放大5倍，由2个胸椎和4对脊神经组成，脊髓作圆柱体贯穿于椎管中，在脊髓横切面上，可以观察位于中央的蝶形构造的灰质和包围在它四周的白质，模型上段脊髓游离，显示包在外面的三层不同厚薄的被膜，即硬脊膜、蛛网膜和软脊膜，并剖示被膜层次，显示脊神经的前后根部；在脊髓两侧，有前根和后根合成脊神经，出椎间孔，脊神经交通支连接位于椎体两侧的交感神经干。
尺寸：放大5倍，13×16.5×23.5cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型
XM-628自主神经解剖模型按成人实际标本大小塑制而成，显示自主神经系统结构全貌，自主神经系统由交感神经和副交感神经组成，模型中交感神经呈黄色，副交感神经呈白色。显示的结构：大脑、面神经、三叉神经、额神经、泪腺神经、眶下神经、牙神经
、舌神经、气管、食管腮腺、舌下腺、甲状腺、颈内动脉丛、颈神经、主动脉、腔静脉 肺动静脉 、心 、心丛 灰白交通支、腹腔神经、腰骶神经节、肠系膜神经等。
尺寸：自然大，30×12×86cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型
XM-630头面部血管神经模型显示头面部内、外侧面局部形态及其血管和神经等结构，共有100个部位指示数字标识标志及对应文字说明。
尺寸：自然大，21×32×19cm
材质：PVC材料
上海欣曼科教设备有限公司
2021-08-23
基于人体组织区别性特征表示的低剂量CT成像相关算法
申请人自2002年8月开始在医学低剂量CT图像成像、处理等方向开展学习和研究工作，从理论探索和应用拓展两个方面同时开展科学研究，先后提出了“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”，“基于大尺度平均的低剂量CT图像后处理”，“基于深度学习的低剂量CT成像”等一系列创新算法，其中“基于区别性稀疏表示的低剂量CT成像”算法已通过专利形式转让到国内龙头大型医疗设备商上海联影医疗设备有限公司，目前已经在其即将推出的最新的U780 CT机上得到了应用。
东南大学
2021-04-11
一种面向超光谱数据库的小波去噪算法
本发明公开了一种面向超光谱数据库的小波去噪算法，属于超光谱数据的处理方法，用于对带有噪 声的超光谱曲线进行降噪。本发明顺序包括小波降噪参数选择、小波降噪。本发明在小波降噪参数学习 过程中充分考虑了超光谱数据库中各种物质超光谱曲线的特性，快速的选择适合超光谱数据库绝大多数 光谱曲线的小波降噪参数，然后使用选择得到的参数对测量到的超光谱曲线进行降噪。该方法能快速的 针对各种不同应用场景的超光谱数据库选择与之适应小波降噪参数，提高了降噪的效果，提高光谱匹配 的准确率。
武汉大学
2021-04-13
基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法
本发明公开了一种基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法。构建湖泊三维水动力-水温-水质模型，将湖泊离散成若干网格单元，并对网格采用 Arakawa-C 模式布置变量，基于分裂算法将湖泊三维水动力-水温-水质模型中各算子按照其物理波动过程的波频快慢特性进行分类，对低频慢过程算子采用显式处理，对高频快过程算子采用隐式处理，运用分裂算法分步离散求解模型，得到湖泊水域内不同位置和时间的三维流场、水温和水质指标浓度。本发明提出的基于分裂算法的湖泊三维水动力-水温-水质模拟预测方法能较准确地反映湖
华中科技大学
2021-04-14
基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信号解调方法
本发明公开了一种基于光谱拟合与差分算法的光纤传感动态信 号解调方法，包括：扫描得到光谱纹波；对光谱纹波进行拟合获得静 态光谱；将光谱纹波与静态光谱进行差分处理获得差值信号；对光谱 纹波的极值点进行拟合获得上下边缘包络曲线；对上下边缘包络曲线 进行差分处理获得光谱变化函数，将差值信号与光谱变化函数进行归 一化处理，获得去包络后差值信号，根据扫描速度和初始波长将波长 换算为时间，获得去包络后时域动态信号。本方法对纹波光谱及其拟 合曲线进行差分获得动态信号，可以消除诸如温度、湿度等环境干扰， 且恢复的动态
华中科技大学
2021-04-14
一种基于模糊 PI 算法的微电网并网逆变器的控制方法
本发明公开了一种基于模糊 PI 算法的微电网并网逆变器的控制 方法。该方法包括：（1）采样当前电网电压、当前并网逆变器的输出 电流和当前滤波器的电容电流；（2）确定并网电流指令值；（3）调 整 PI 控制器的比例系数和积分系数；（4）通过修正后的 PI 控制器得 到滤波器的电容电流指令值；（5）通过 P 控制器得到并网逆变器的输出电压指令值；（6）产生控制信号控制并网逆变器开关管的通断，在 并网逆变器的功率输出端产生期望的输出电压；（7）重复（1）～（6）， 使并网逆变器的输出电流始终跟踪指令值。本
华中科技大学
2021-04-14
一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法
本发明公开了一种基于可穿戴生理设备的睡眠阶段分类检测算法，包括以下步骤：获取多模态脑电生理信号；对多模态脑电生理信号依次执行滤波去除噪声和Z‑score归一化处理，得到预处理信号数据；对预处理后的信号数据通过反向传播算法和梯度下降优化实现，以交叉熵损失函数衡量生成信号与真实信号的差异，不断调整参数使生成信号更接近真实睡眠信号；构建一个与生成器具有相同的卷积单元形式的判别器，判别器与生成器构成生成对抗网络模型，自动调整调节参数，输出不同睡眠阶段的分类结果。本发明通过合理整合EEG和EOG等信号和GAN模型的应用，使模型能够学习到真实睡眠信号的分布并进行准确分类；提高分类的准确性和稳定。
复旦大学
2021-01-12