醫療電子最新文章 我國智能光電成像器件領域新突破 11月7日消息，據“ 北京理工大學”公眾號，日前，北京理工大學張軍院士團隊首創片上光譜復用感知架構，自主研制國際首款百通道百萬像素高光譜實時成像器件，可將光能利用率由典型的不足25.0%提升至74.8%，創造世界最高記錄。 今日，團隊相關成果發表在《Nature》期刊。 發表于：11/8/2024 華西醫院聯合華為數據存儲發布“華西黌醫”醫學大模型 11 月 3 日消息，華為技術有限公司今日發文宣布，在昨日（11 月 2 日）的 2024 四川大學華西醫院管理大會上，華西醫院聯合華為數據存儲發布 " 華西黌醫 " 醫學大模型。 發表于：11/5/2024 中國首個器官芯片國標正式發布 據報道，由東南大學蘇州醫療器械研究院顧忠澤教授團隊牽頭完成的我國首個器官芯片領域的國家標準GB/T44831-2024《皮膚芯片通用技術要求》正式發布。 發表于：11/5/2024 斑馬技術助力英國國家醫療服務體系（NHS）醫院提高效率，每年節省近九萬工時 2024年10月24日，中國上海 – 作為致力于助力企業實現數據、資產和人員智能互聯的先進數字解決方案提供商，斑馬技術公司（納斯達克股票代碼：ZBRA）宣布，赫爾大學教學醫院NHS信托基金（以下簡稱“信托基金”）正在通過斑馬技術的MotionWorks?實時定位解決方案（RTLS）對赫爾皇家醫院（Hull Royal Infirmary）和城堡山醫院（Castle Hill Hospital）兩個大型臨床基地的醫療設備進行管理、追蹤和追溯。 發表于：10/31/2024 中國科學院腦智卓越中心開發出新型三維神經網絡高速電壓成像技術 10 月 28 日消息，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心開發了新型三維光場顯微成像技術，提升了神經元電壓光學成像的通量，使在清醒動物中進行三維神經網絡的功能聯接分析成為可能。 這一技術能夠對小鼠腦三維神經網絡中數百神經元的膜電位進行高速同步記錄，為解析神經網絡的信息處理機制提供了新工具。 發表于：10/29/2024 我國研究人員設計出高效神經調控芯片 10 月 26 日消息，來自天津大學、北京工業大學、天津中醫藥大學、南方科技大學的研究人員合作設計出一款八通道高壓神經刺激集成電路，采用雙相指數波形輸出和電荷平衡，極大提升了神經刺激的效率和安全性。 發表于：10/28/2024 一文掌握UV LED在空凈消殺領域的主要應用 近年來，隨著科技的日新月異，LED領域也發展迅速。作為一種新型LED，UV LED憑借其眾多優秀特性而備受矚目。本文將介紹UV LED的主要性能、背后原理以及在空凈消殺相關領域的應用。 發表于：10/23/2024 國內首個應用臨床眼科大模型伏羲慧眼發布 國內首個應用臨床眼科大模型 “伏羲慧眼”發布，可檢測、預測眼部健康狀態 發表于：10/21/2024 全球首個AI電子順磁共振波譜儀正式發布 全球首個AI電子順磁共振波譜儀正式發布：檢測精準度打破世界紀錄 發表于：10/21/2024 微軟推出AI醫療工具全家桶 微軟推出AI醫療工具全家桶，預覽醫療數據方向5大新功能 發表于：10/12/2024 中國信息通信研究院開展醫療健康大模型效能評估工作 中國信息通信研究院開展醫療健康大模型效能評估工作 發表于：10/11/2024 中國科學院成功開發19FMRI分子無人機 中國科學院成功開發19FMRI分子無人機：藥物精準遞送、腫瘤靶向治療 發表于：9/29/2024 英特爾賦能智慧醫療 共創數字化未來 在快速發展的數字化時代，醫療行業正經歷著深刻的變革。為提升患者的就醫體驗和醫護人員的工作效率，英特爾攜手超過35家ISV（獨立軟件供應商）及10家OEM（原始設備制造商）合作伙伴，展示了其在AI Chatbot、AI PC助理、AI Office助手、AI本地知識庫、AI圖像視頻處理、AI PC管理六大關鍵應用場景中的終端優化成果。這些創新技術充分展示了英特爾® 酷睿? Ultra 處理器整合CPU、GPU和NPU三大AI引擎，助力多種智慧醫療應用的強大能力。 發表于：9/23/2024 我國研制世界首臺探索者全身PET-CT 我國研制世界首臺“探索者”全身PET-CT：最短15秒完成全身掃描成像 發表于：9/18/2024 基于拓撲結構的度量學習與拓撲傳播的miRNA-疾病關聯預測算法 miRNA的突變和異常表達可能導致各種疾病，因此預測miRNA與疾病的潛在相關性對于臨床醫學和藥物研究的發展具有重要意義。拓撲結構是miRNA-疾病預測算法的重要組成部分，然而當前算法并未有效利用拓撲結構導致預測結果并不理想。與此同時，如何有效地融合多源數據也是當前的研究趨勢。針對上述問題，提出一種自適應融合異質節點結構信息算法（MMTP），通過利用節點的一階鄰居和元路徑誘導網絡學習結構特征，并利用度量學習和拓撲傳播自適應地融合異質節點結構信息，以提升miRNA-疾病預測精度。5折交叉驗證實驗結果表明，MMTP在HMDD v3.2數據集上的受試者操作曲線下面積（AUC）為94.81，高于其他模型。并且在基于腎癌的案例研究中，該模型所預測的前30個miRNAs全部得到證實。上述研究證明，所提的MMTP模型可有效預測miRNA-疾病相關性。 發表于：9/11/2024 ?12345678910…?
