醫療電子最新文章 科学家研制新型大脑芯片使人们成为记忆超人 据英国每日邮报报道，植入大脑芯片使人们拥有超人记忆，这听起来像是科幻电影中的精彩故事情节，目前，一位具有创新精神的神经系统科学家准备开始测试“大脑芯片”。 發表于：2016/12/21 精准医疗，把器官“种”在芯片上 “未来，人体器官芯片或许能够取代我们的动物实验，成为一种颇具前景的研究手段。”在接受《中国科学报》记者采访时，中科院广州生物医药与健康研究院院长裴端卿掩饰不住对人体器官芯片这一全新领域的热情。 發表于：2016/12/21 日本开发出用于人工智能深度学习的脑型芯片 日本东芝公司开发出一款可用于人工智能深度学习的脑型芯片。这款1.9毫米的脑型芯片，集成3.2万个像脑细胞一样的电子回路于一体，这些回路自带计算单元及配套的存储单元，可以并行处理大量连续模拟数据信号，对其中的数据特征进行学习，同一脑型芯片中众多回路协调起来，最终形成像脑神经回路一样的系统，完成人工智能所需的大量信息数据的复杂计算、处理和深度学习任务。 發表于：2016/12/20 从今年的诺贝尔奖来看，机器人医生和模拟生命很有戏 “分子机器”又称生物纳米机器，构件主要是蛋白质等生物分子，具有小尺寸、多样性、自适应、仅依靠化学能或者热能驱动、分子调剂等其它人造机器难以比拟的性能，对促进生物学的发现以及仿生学具有重要意义。 發表于：2016/12/20 中科院：基于黑磷可控降解光热转换材料 推动光热治疗技术的临床应用 近日，中国科学院深圳先进技术研究院研究员喻学锋与深圳大学教授张晗、香港城市大学教授朱剑豪等合作，成功制备出基于黑磷的生物可降解光热转换材料，用于实现高效安全的肿瘤光热治疗。 發表于：2016/12/20 超薄可穿戴设备！“皮肤贴片”能凭汗水读出你的健康数据 据《每日邮报》报道，美国西北大学的John A. Rogers教授团队研发出了一款超薄的“皮肤贴片”，可以根据使用者运动时产生汗水里的代谢物和电解质，监测到用户的身体健康情况，并将数据实时同步到智能手机上。 發表于：2016/12/20 Maxim发布最新参考设计，加速可穿戴心率及脉搏血氧监测产品开发 Maxim推出超小尺寸MAXREFDES117#参考设计，助力心率及血氧(SpO2)监测仪开发者加速设计进程。 發表于：2016/12/20 佳能395亿收购东芝医疗 12月20午间消息，佳能已经宣布完成对东芝医疗器械子公司“东芝医疗系统”的收购程序，收购额约6655亿日元（以当前汇率计，约合人民币395亿元。3月份宣布收购时，约合人民币387亿元）。 發表于：2016/12/20 集合莱迪思/NDS Surgical Imaging两家之长，医疗设备能做多牛？ 莱迪思半导体(Lattice)为客制化智慧互联解决方案供应商，与医疗视觉、影像和视讯处理系统的设计和制造商NDS Surgical Imaging，共同宣布双方建立战略合作夥伴关系，将运用莱迪思WirelessHD解决方案，于医疗设备应用。 發表于：2016/12/19 互联网医疗是未来家庭医疗的核心 先声夺人的“互联网＋医疗”正走在十字路口上。“无论起什么名称，无论叫什么名字，用‘互联网＋’能否解决百姓看病就医是实实在在的现实问题，它代表着医疗和大健康发展的朝阳方向，更是未来家庭健康医疗的核心。”全球医生组织总代表时占祥博士指出。 發表于：2016/12/19 康奈尔大学创造可以感觉形状和纹理的软性机器人手 康奈尔大学研究人员发明了一种柔软的机器人手，它能够轻轻地握住物体，并且还可以感测物体的形状和纹理。 發表于：2016/12/19 石墨烯复合材料或可颠覆医疗传感器领域 据报道，日前来自爱尔兰的科研团队灵光乍现，将石墨烯和儿童玩具Silly Putty（彩色橡皮泥）组合在一起，瞬间点燃了纳米材料社区的激情。所产生的全新复合材料拥有广泛的应用前景，科研团队已经承诺将制造用于医疗诊断行业的超敏应变式传感器上。 發表于：2016/12/19 Siren Care推出智能袜子，可监控糖尿病患者病情 近日，糖尿病患者健康监测公司Siren Care推出了一款产品——智能袜子，该款袜子利用温度传感器来监测糖尿病患者的脚是否出现了炎症，从而来进行病情监控。 發表于：2016/12/19 推进发展中国家新生儿监护进程，Zephyr操作系统在行动 创新的科技为新生儿提供了第一步的健康保证。Teresa Cauvel女士设计开发了一款用于新生儿医疗监测的设备Neopenda，可以实时监测新生儿的心率、呼吸率、血氧饱和度和体温，同时该设备可以通过无线方式连接至平板电脑，医护人员可以实时观察每个新生儿的健康状态，当新生儿遇险会及时提醒监护人，以确保新生儿得到及时救治。 發表于：2016/12/15 基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法 针对Adaboost人脸检测算法训练时间长以及不能有效区分特征值聚集分布的情况，提出了一种基于双阈值的改进型Adaboost人脸检测算法，并给出了双阈值的搜索算法。在MIT-CBCL和MIT+CMU人脸库上对算法进行了仿真验证。仿真结果显示，改进的双阈值Adaboost算法在不降低检测率的同时大幅度提升了训练的速度，同时检测速度也有所提升，该方法的综合性能优于单阈值算法。 發表于：2016/12/14 <…284285286287288289290291292293…>
