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釋放開(kāi)源評(píng)估平臺(tái)的潛力，制作超聲發(fā)射子系統(tǒng)的原型

　　摘要　　本文討論了開(kāi)發(fā)先進(jìn)超聲設(shè)備所面臨的挑戰(zhàn)。利用現(xiàn)有評(píng)估平臺(tái)既可降低系統(tǒng)開(kāi)發(fā)成本，也可縮短超聲系統(tǒng)發(fā)射模塊的特性測(cè)試時(shí)間。本文介紹了如何同步多個(gè)通道的分步過(guò)程，這是波束控制的一個(gè)關(guān)鍵概念，也是醫(yī)學(xué)成像所特有的概念。

發(fā)表于：12/12/2023

超聲技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)和應(yīng)用

在醫(yī)療超聲整個(gè)行業(yè)中，ADI能提供低噪聲、低功耗模擬前端、精密放大器、轉(zhuǎn)換器以及電源等解決方案，在業(yè)內(nèi)擁有較高的知名度。從下面超聲整體解決方案的架構(gòu)圖中可以看到，除去探頭（Transducer）和FPGA的波束形成器（Beamformer）等這類非芯片廠商產(chǎn)品，ADI的產(chǎn)品幾乎涵蓋了包括發(fā)射鏈路、接收鏈路等在內(nèi)的整個(gè)超聲系統(tǒng)。下面將依次從發(fā)射鏈路、接收鏈路、時(shí)鐘以及電源管理幾個(gè)方面來(lái)介紹一下ADI的相關(guān)代表產(chǎn)品和解決方案。

發(fā)表于：12/6/2023

日本企業(yè)合作研發(fā)單晶材料讓固態(tài)電池壽命延長(zhǎng)10倍至50年

日本歐力士子公司 KOIKE 近日聯(lián)合產(chǎn)業(yè)技術(shù)綜合研究所，成功研發(fā)出用于固態(tài)電池的全新材料，可以大幅延長(zhǎng)使用壽命。

發(fā)表于：11/24/2023

FET 生物傳感器的直流I-V 特性研究

　　由于半導(dǎo)體生物傳感器的低成本、迅速反應(yīng)、檢測(cè)準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于此類傳感器的研究和開(kāi)發(fā)進(jìn)行了大量投入。特別是基于場(chǎng)效應(yīng)晶體管（FET）的生物傳感器或生物場(chǎng)效應(yīng)管，它們被廣泛用于各種應(yīng)用：如生物研究，即時(shí)診斷，環(huán)境應(yīng)用，以及食品安全。

發(fā)表于：11/22/2023

美國(guó)麻省理工學(xué)院開(kāi)發(fā)出可攝入的膠囊型傳感器

麻省理工大學(xué)的科學(xué)團(tuán)隊(duì)近日研發(fā)出了一款可以攝入人體的膠囊，可以監(jiān)測(cè)患者睡眠時(shí)胃腸道內(nèi)的生命體征，并可用于檢測(cè)阿片類藥物過(guò)量期間抑制呼吸的跡象。

發(fā)表于：11/21/2023

華章北京一號(hào)智算中心正式投入運(yùn)營(yíng)

2023年11月16日，華章北京一號(hào)智算中心正式投入運(yùn)營(yíng)。

發(fā)表于：11/16/2023

醫(yī)療領(lǐng)域的資源管理

　　大型醫(yī)療機(jī)構(gòu)擁有大量設(shè)備：從工作站計(jì)算機(jī)到實(shí)驗(yàn)室設(shè)備再到 X 光機(jī)，保持對(duì)這些資源的概覽需要智能、先進(jìn)的解決方案。碩特智能連接器DT31 的使用是一大助力。

發(fā)表于：11/16/2023

DigiKey 推出《超越醫(yī)療科技》視頻系列的第一季

　　全球供應(yīng)品類豐富、發(fā)貨快速的現(xiàn)貨技術(shù)元器件和自動(dòng)化產(chǎn)品領(lǐng)先商業(yè)分銷商？DigiKey 日前宣布推出《超越醫(yī)療科技》新視頻系列。

發(fā)表于：11/1/2023

基于光學(xué)發(fā)射光譜法監(jiān)測(cè)等離子體的光譜峰

　　摘要：海洋光譜儀基于光　　海洋光學(xué)（Ocean Optics）長(zhǎng)期以來(lái)一直為半導(dǎo)體工藝設(shè)備供應(yīng)商的新材料研究提供強(qiáng)大支持，同時(shí)協(xié)助用戶克服等離子刻蝕、沉積、涂層和清潔等方面的困難和挑戰(zhàn)。海洋光學(xué)的光譜儀，基于光學(xué)發(fā)射光譜技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于等離子體監(jiān)測(cè)，并在刻蝕終點(diǎn)檢測(cè)方面表現(xiàn)出色。學(xué)發(fā)射光譜，助力半導(dǎo)體制程良率提升

發(fā)表于：10/28/2023

基于ARM的呼吸暫停綜合征檢測(cè)系統(tǒng)*

阻塞型睡眠呼吸暫停綜合征（Obstructive Sleep Apnea Hypopnea Syndrome， OSAHS）是一種常見(jiàn)的呼吸睡眠疾病，它會(huì)降低人們的睡眠質(zhì)量，使人們產(chǎn)生疲憊感，更嚴(yán)重地會(huì)危害人們的身心健康。研究設(shè)計(jì)了一種基于ARM的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，系統(tǒng)以i.MX6ULL作為硬件主控，采用嵌入式Linux系統(tǒng)為軟件平臺(tái)，具有鼾聲采集處理、檢測(cè)分類、傳輸?shù)裙δ埽c云平臺(tái)建立完整的OSAHS檢測(cè)系統(tǒng)，并且通過(guò)與標(biāo)準(zhǔn)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)儀（PSG）設(shè)備對(duì)比檢測(cè)效果達(dá)到83.9%，達(dá)到初篩的作用，具有較強(qiáng)的輔助診斷應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：10/23/2023

基于eIQ的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

中藥材對(duì)人體疾病的預(yù)防及控制具有重要的作用，然而普通百姓對(duì)中藥材知識(shí)了解過(guò)少，可能由于濫用中藥材而帶來(lái)不可控的后果。因此，對(duì)中藥材進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別是一項(xiàng)緊迫的任務(wù)。將輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用到中藥材識(shí)別中，提出在微控制器上實(shí)現(xiàn)基于MobileNetV3模型的中藥材圖像識(shí)別系統(tǒng)。首先建立中藥材圖像數(shù)據(jù)集，在eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境中根據(jù)MobileNetV3構(gòu)建識(shí)別基礎(chǔ)模型，并通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)模型的優(yōu)化，最后將模型文件部署到i.MX RT1060上，實(shí)現(xiàn)了對(duì)30種中藥材的識(shí)別。最終在驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率達(dá)到86.79%。結(jié)果表明，在i.MX RT1060上實(shí)現(xiàn)中藥材識(shí)別具有很好的實(shí)際效果。

發(fā)表于：10/23/2023

基于云模型的變分自編碼器數(shù)據(jù)壓縮方法*

圖像數(shù)據(jù)解壓縮問(wèn)題是一類重要的數(shù)據(jù)處理問(wèn)題，數(shù)據(jù)特征學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)壓縮研究中有重要的研究?jī)r(jià)值。提出了一種基于云模型的變分自編碼器特征表征模型，將云模型作為變分自編碼器的先驗(yàn)分布，解決變分自編碼器在特征表征上的局限性。變分自編碼器的編碼器部分負(fù)責(zé)構(gòu)建數(shù)據(jù)的特征空間，通過(guò)在該空間中采樣獲得隱變量，完成數(shù)據(jù)壓縮；解碼器部分完成從數(shù)據(jù)特征到原數(shù)據(jù)的生成，即數(shù)據(jù)的解壓。在人臉數(shù)據(jù)集上與原方法作實(shí)驗(yàn)對(duì)比，驗(yàn)證了該方法的正確性和有效性。

發(fā)表于：10/23/2023

結(jié)合不確定性估計(jì)的輕量級(jí)人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法

人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)在智能視頻監(jiān)控、人機(jī)交互等領(lǐng)域有重要應(yīng)用。針對(duì)基于熱圖的人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)算法依賴高分辨率熱圖、計(jì)算資源消耗大的問(wèn)題，提出一種結(jié)合不確定性估計(jì)的輕量級(jí)算法。使用低分辨率熱圖，結(jié)合不確定性估計(jì)預(yù)測(cè)誤差分布的尺度參數(shù)，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度；利用尺度參數(shù)監(jiān)督和約束熱圖，緩解梯度消失，增強(qiáng)了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。COCO數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與積分姿態(tài)回歸算法相比，改進(jìn)后算法的平均精度提高了3.3%，降低了資源占用。

發(fā)表于：10/23/2023

利用RFID和NFC技術(shù)打造數(shù)字孿生，加速醫(yī)療業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型

　　為了提高協(xié)作和流程的效率，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息的準(zhǔn)確獲取，增強(qiáng)決策能力，甚至改善患者治療效果，醫(yī)療業(yè)不斷加大數(shù)字孿生技術(shù)的占比，以收集、跟蹤和分析有關(guān)醫(yī)療設(shè)備、藥品和實(shí)驗(yàn)室樣本等物理對(duì)象的數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：10/15/2023

基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病理圖像分割方法*

近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于編解碼的圖像分割方法在病理圖像自動(dòng)化分析上的研究與應(yīng)用也逐漸廣泛，但由于胃癌病灶復(fù)雜多變、尺度變化大，加上數(shù)字化染色圖像時(shí)易導(dǎo)致的邊界模糊，目前僅從單一尺度設(shè)計(jì)的分割算法往往無(wú)法獲得更精準(zhǔn)的病灶邊界。為優(yōu)化胃癌病灶圖像分割準(zhǔn)確度，基于編解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提出一種基于多尺度注意力融合網(wǎng)絡(luò)的胃癌病灶圖像分割算法。編碼結(jié)構(gòu)以EfficientNet作為特征提取器，在解碼器中通過(guò)對(duì)多路徑不同層級(jí)的特征進(jìn)行提取和融合，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的深監(jiān)督，在輸出時(shí)采用空間和通道注意力對(duì)多尺度的特征圖進(jìn)行注意力篩選，同時(shí)在訓(xùn)練過(guò)程中應(yīng)用綜合損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在SEED數(shù)據(jù)集上Dice系數(shù)得分達(dá)到0.806 9，相比FCN和UNet系列網(wǎng)絡(luò)一定程度上實(shí)現(xiàn)了更精細(xì)化的胃癌病灶分割。

發(fā)表于：9/22/2023