醫療電子最新文章 迈瑞医疗宣布完成33亿美元私有化 3月6日，在美国纽交所上市的中国医疗器械三巨头之一的迈瑞医疗(Mindray Medical International)宣布其已经完成价值33亿美元的私有化交易。这宗28美元每股的交易完成意味着迈瑞医疗在纽交所的股票MR就此终止交易。迈瑞医疗联合CEO李西廷与成明和及董事长徐航在2015年6月曾为私有化出价30美元每股，合35亿美元。之后这三人又将报价调低至27美元每股，合31.5亿美元，而最终在去年11月各方就28元每股的价格达成了协议。 發表于：2016/3/10 东芝医疗子公司出售招标 佳能报价最高 北京时间9日共同社报道，在东芝子公司东芝医疗系统公司(位于栃木县大田原市)的出售招标中，佳能提出的收购报价最高，可能超过7000亿日元(约合人民币405亿元)。由于东芝医疗是前景看好的优良业务，已成为各大巨头的争夺对象。佳能在报价方面先声夺人。 發表于：2016/3/10 人类社会过去 现在和未来的五大医疗创新 创新发明与科学研究向来密不可分，没有大量的技术创新做支持，医疗研究将寸步难行。当然，每一个医疗创新的榜单都是暂时的。随着治疗方法、检测手段和设备仪器的不断改进，这个榜单永远不会完结。 發表于：2016/3/10 长崎大学医院采用斑马技术企业级TC55触控智能终端大幅提升病患护理服务与安全 拥有150年历史、以先进医疗服务著称的日本长崎大学医院日前采用了斑马技术(纳斯达克代码：ZBRA)的企业级TC55触控智能终端，借助企业移动技术再创管理效率与精度的新高。长崎大学医院在2015年进行电子病历系统升级时，选择了TC55作为现场应用的全新终端设备，旨在通过医疗信息解决方案和设备两方面的改善，满足未来医疗保健之所需。 發表于：2016/3/8 基于MEMS的帕金森病震颤实时评估系统 针对如何全面、客观地提取出帕金森病人震颤信息的问题，构建了一套基于MEMS惯性传感器的帕金森病震颤实时分类与量化评估系统。将3组惯性传感器单元（IMU）分别固定在被测对象的大腿、胸腔和手腕上，上位机中基于LabVIEW平台设计特定的算法实现对4种特定人体姿态的识别及震颤信号的分析，提取特征参数。设计了二叉决策树特征分类器，利用特征信号对分类器进行特征训练。算法验证试验结果表明，系统针对4种特定人体姿态和两种震颤状态具有较高的识别率，震颤评估参数具有一定的合理性，能够辅助医生给出更加客观的诊断结论。 發表于：2016/3/4 基于STM32的输液监控系统设计与实现 为实现静脉输液的智能化与网络化，研制了一套以STM32为核心的输液监控系统。该系统具有液滴检测、液滴速度显示与控制、余液显示、无线通信和声光报警等功能。系统采用红外对管检测莫菲氏滴管内的液滴滴落情况，用步进电机及配套传动装置控制液滴流速，用OLED显示屏显示液滴速度及剩余液量，用WIFI232模块实现无线通信。若发生异常情况，利用蜂鸣器和LED灯进行声光报警，相关人员可根据提醒及时处理。该系统具有很好的应用前景。 發表于：2016/3/3 移动医疗的核心 得医生者得天下 在挂号、问诊、医药电商等以医患关系为主导的移动医疗苦寻盈利模式之际，王昶另辟蹊径，从医生这个群体出发，创办了移动会议平台YaYa医师。 發表于：2016/3/2 2016年初移动医疗融资盘点及展望 作为医疗领域的热点，移动医疗从一开始就备受关注。除了相继获得大笔融资之外，也有业内人士提出，现有的移动医疗仍多徘徊于医疗服务的周边环节，病患的挂号问诊习惯、医生的执业方式、药品的购买物流渠道、医院的接纳对接态度……一个个根深蒂固的生态圈，在“互联网＋”的风口，要真正实现移动医疗，似乎还面临诸多困局。于是，为了在硝烟四起的移动医疗市场中杀出重围，纷纷另辟蹊径，移动医疗企业纷纷开始布局线下，不约而同地开起了线下诊所，M-Health开始变成了C-Health(Connected—Health)。 發表于：2016/2/29 智能输液滴速调节系统 研制了一种智能输液滴速调节系统。该系统以AVR单片机为核心，采用红外对射的原理检测茂菲管里是否有液滴滴落，同时采用蠕动泵为滴速调节机构。该系统可以通过按键设置药液滴速并显示实时滴速。另外该系统还能在异常情况和输液完毕时进行声光报警并自动关断。测试结果表明，该系统可靠性高、成本低、安全卫生、操作方便，在传统医疗中具有广泛的市场价值和推广性。 發表于：2016/2/24 采用三维运动分析的步态康复训练实验装置 量化分析和评定肢体伤残患者康复训练后的康复程度，研究开发出一种基于三维MEMS加速度传感器的步态康复训练分析系统。通过单片机控制并由三维MEMS传感器采集患者行走时的加速度信号，将信号通过RF无线传输至计算机内，由计算机程序处理分析患者的步态信号，从而量化分析患者的康复程度，并储存患者的步态运动信息以供医生定期分析，作为今后康复治疗的依据。通过实验证明了使用加速度传感器代替传统影像学检测步态状况的可行性，相比于传统的基于影像学的步态分析系统，采用MEMS加速度传感器的步态分析系统大大减小了系统的体积和复杂性，使患者使用更加方便，便于推广应用。 發表于：2016/2/24 基于深度图像的人体骨骼提取技术的研究 利用Kinect设备获取深度图像，通过前景提取得到深度图像中的人体目标，使用距离变换（包括欧氏距离、城市街区距离、棋盘距离方法）和图像细化算法（包括Hilditch细化算法和Zhang快速并行细化算法）研究并实现了人体骨骼的提取，通过实验对各算法的运行效果进行了对比分析。同时，利用深度图像具备深度信息这一特点解决了在骨骼提取中出现的人体自遮挡问题。在获取的人体骨骼线基础上根据人体测量比例定位人体各骨骼关节点，最终通过实验证明了该骨骼提取方法的有效性。 發表于：2016/2/24 用橡胶传感器辅助学习胸外心脏按压术 住友理工2016年2月19日发布了心肺复苏术训练辅助系统“Shinnosukekun”。该系统利用橡胶制传感器来检测心脏按压时胸腔压迫的深度、位置及时间，经由控制器传输至个人电脑。个人电脑的专用软件根据传感器的数据，显示心脏按压的实时反馈以及基于雷达图的评测信息，为学习理想的心脏按压术提供辅助。该系统由训练用假人身上安装的传感器片材、控制器以及专用软件构成。从2016年3月下旬开始销售，预定价格为15万日元左右。 發表于：2016/2/24 移动医疗“然并卵”的残忍现实如何破 近日，JAMAInternalMedicine刊登了一项名为BetterEffectivenessAfterTransition–HeartFailure(BEAT-HF)的研究结果，该研究主要集中在对因心脏病出院的病人干预的效果分析上。一共1400个病人被分为两组，一组是具有强干预，另一组没有任何干预措施。这些病人都是在2011-2013年因心脏病入院后出院的50岁以上人群随机选取。具体的干预措施包括电话指导，血压、心跳和体重等一系列数据的监测，主要由护士长期监测数据并据此对病人进行干预。实验结果显示，两组人群出院后180天内的再入院率是一致的，都是50%，30天的再入院率和180天的死亡率也是没有区别的。 發表于：2016/2/24 移动医疗的2016 会有什么改变 在过去的一年里，移动医疗乃至互联网医疗行业确实产生了一些积极的变化，但面对医患矛盾的沉疴，诸多的努力不过是隔靴搔痒，换个客气一点的说法，如果有成绩，仅仅是有一些边缘改进而已。 發表于：2016/2/23 基于支持向量机的乳腺癌化疗预后状态预测 ： 乳腺癌是危害女性生命的一种恶性肿瘤。目前，在乳腺癌治疗方面，新辅助化疗获得了良好的成果，使众多女性恢复了健康。支持向量机在实际应用中有着良好的泛化和学习能力，并在商业、经济以及医疗等领域有所应用。采用决策树分类器和支持向量机分类器，结合乳腺癌新辅助化疗随访记录数据，预测乳腺癌患者新辅助化疗的预后状态，实验结果表明使用支持向量机的效果好于使用决策树的效果，在支持向量机中使用径向基核函数时获得了最高的准确率，达到了84.08%，由此可见，该分类方法可能成为一种乳腺癌新辅助化疗的预后状态的有效预测工具。 發表于：2016/2/22 <…311312313314315316317318319320…>
