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颗粒化多模态监测与血流动力学研究
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作者 宋天娇 王小亭 晁彦公 《协和医学杂志》 CSCD 2022年第6期942-947,共6页
血流动力学优化是重症医学危重患者复苏的关键,处理延迟或不当将不可避免地造成机体灌注不足、组织缺氧和多器官功能障碍,从而影响患者结局。血流动力学管理的关键原则是根据当前组织代谢情况优化血流及氧流。要实现这一目标需要获取并... 血流动力学优化是重症医学危重患者复苏的关键,处理延迟或不当将不可避免地造成机体灌注不足、组织缺氧和多器官功能障碍,从而影响患者结局。血流动力学管理的关键原则是根据当前组织代谢情况优化血流及氧流。要实现这一目标需要获取并监测血压、心输出量、器官特异性自动调节和组织微循环等参数。鉴于指标的多样性和连续性,通过临床监测提供的数据十分庞大,同一时段可有近百项数据客观呈现患者的病理生理状态,而不同时段的数据变化可为患者的病情进展描述提供理论支撑。因此,基于毫秒级高分辨率数据的时域/频域整合分析,即颗粒化多模态监测,将促进血流动力学认知与实践迈入微观化,有助于更清晰地判断患者病情并进行更精准的治疗。 展开更多
关键词 多模态监测 血流动力学 脓毒症 重症
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纤维基柔性传感器在多模态人体监测中的研究进展
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作者 王清 丛杉 《毛纺科技》 北大核心 2025年第4期152-158,共7页
纤维材料凭借其优异的柔韧性和生物相容性,已成为构建柔性传感器的理想基材与传感单元,在多重生物监测领域展现出显著的应用优势。文章系统综述了纤维基柔性传感器的研究进展,从制备技术、性能调控机制到实际应用场景展开三维度分析,首... 纤维材料凭借其优异的柔韧性和生物相容性,已成为构建柔性传感器的理想基材与传感单元,在多重生物监测领域展现出显著的应用优势。文章系统综述了纤维基柔性传感器的研究进展,从制备技术、性能调控机制到实际应用场景展开三维度分析,首先详述智能纱线的种类、制备工艺及智能化性能;继而引用数据解析纱线基材特性、织物结构参数及应变方向对传感性能的量化影响规律;最后引出医疗监测与运动康复等典型应用场景,结合人工智能赋能的多元信号进行人体监测。纤维基传感器在穿戴舒适性方面具有重要突破,但其耐用性、服用性等方面仍存在不足,研究显示,纤维基柔性传感器在多模态人体监测,特别是运动健康监测领域具有巨大的发展潜力。 展开更多
关键词 柔性传感器 智能纱线 多模态监测 人工智能 织物组织 应变传感
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基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统的可行性研究
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作者 靳海涛 干智超 +5 位作者 许多朵 郎胜坤 梁岚青 徐兴华 俞伟 陈晓雷 《中国现代神经疾病杂志》 北大核心 2025年第3期240-246,共7页
目的 介绍基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统使用流程,并探讨将其整合至神经外科术中放射治疗的可行性。方法 采用基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统,辅助神经外科术中放射治疗期间麻醉医师对患者... 目的 介绍基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统使用流程,并探讨将其整合至神经外科术中放射治疗的可行性。方法 采用基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统,辅助神经外科术中放射治疗期间麻醉医师对患者生命体征和术区的实时监控。使用前先采用模拟试验记录视频信号串流延迟时间,神经外科术中放射治疗开始前记录术前系统准备时间,术后采用自行设计的电子问卷调查麻醉医师使用满意度。结果 共23例次的神经外科术中放射治疗过程中成功应用该术中监测系统。定量延迟测试模拟试验测得视频信号串流延迟中位时间为160 ms,术前系统准备时间由初期的32 min降至4~5 min,共14名麻醉医师接受问卷调查,满意度达30.43分。结论 基于混合现实技术的多模态头戴式神经外科术中监测系统应用于神经外科术中放射治疗期间,辅助麻醉医师实时监测患者生命体征及术区环境具有较好的可行性,有很好的推广和转化应用前景。 展开更多
关键词 混合现实(非MeSH词) 多模态头戴式监测系统(非MeSH词) 监测 手术中 神经外科手术 放射疗法
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基于深度学习算法的烟叶品质数字化监测系统研究
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作者 赵鑫 《农家科技》 2025年第11期100-102,共3页
随着烟草行业对烟叶品质评估精度和效率要求的不断提高,传统依赖人工经验的评估方法已难以满足现代生产需求。本文提出了一种基于深度学习算法的烟叶品质数字化监测系统,旨在通过多模态数据采集与智能分析,实现烟叶品质的高效、精准评... 随着烟草行业对烟叶品质评估精度和效率要求的不断提高,传统依赖人工经验的评估方法已难以满足现代生产需求。本文提出了一种基于深度学习算法的烟叶品质数字化监测系统,旨在通过多模态数据采集与智能分析,实现烟叶品质的高效、精准评估。通过实际案例分析,系统在烟叶分级准确率和检测效率上均取得显著提升,验证了其在烟草行业中的可行性与应用价值。未来研究将着重优化模型结构,提升系统对复杂环境的适应能力,进一步推动烟草行业的智能化发展。 展开更多
关键词 烟叶品质、数字化监测多模态数据、特征提取、智能化管理
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