[发明专利]基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪及使用方法在审
申请号: | 202110103040.9 | 申请日: | 2021-01-26 |
公开(公告)号: | CN112932443A | 公开(公告)日: | 2021-06-11 |
发明(设计)人: | 苏敏 | 申请(专利权)人: | 芭雅医院投资管理(上海)有限公司 |
主分类号: | A61B5/055 | 分类号: | A61B5/055 |
代理公司: | 上海汇齐专利代理事务所(普通合伙) 31364 | 代理人: | 童强 |
地址: | 200000 上海市浦东新区中国(上*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 整体 关联 医学 逻辑 乳腺癌 癌细胞 术后 监测 使用方法 | ||
1.基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,包括数据采集模块、信息分析模块、信息处理模块、统计数据模块、电路连接模块,其特征在于,所述数据采集模块电连接有特制耳机,所述特制耳机上设置有接口电缆,所述特制耳机还包括左耳麦、右耳麦,所述左耳麦内设置有共振器,所述右耳麦内设置有监测器,所述监测器与监测器内共同设置有各组织细胞模块、细胞微观层模块以及神经元模块,所述数据采集模块用于获取对人体内的癌细胞,所述共振器用于捕捉细胞共振电磁信号,所述磁感应器用于发出电磁波以及形成电磁场,所述各组织细胞模块用与将化学电信号经神经元模块传导至全身器官组合的细胞,引起体内细胞共振,所述细胞微观层模块用于信号扩散放大以及细胞的共振形成电磁场,所述神经元模块与右耳麦之间通过电信号连接。
2.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述信息分析模块内包含有控制器,所述控制器与接口电缆电性连接,所述控制器内还设置有频谱分析模块,所述频谱分析模块内包含有基准频谱与细胞频谱,所述接口电缆用于将采集的信息传输到控制器内,所述控制器内设置有微处理器,所述控制器用于捕捉细胞共振电磁信号以及分离与解码细胞共振电磁信号,所述细胞频谱用于显示人体内细胞指数,所述基准频谱用于对比标准细胞以及发现细胞差异。
3.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述信息处理模块包括数据统计模型、基准模型以及临床特征模块,所述信息处理模块与数据统计模型、基准模型均通过数据网络连接,所述临床特征模块与信息处理模块之间通过电性连接,所述数据统计模型用于捕捉细胞频谱特性,所述基准模型用于对捕捉到的细胞频谱特性进行对比,所述临床特征模块用于对细胞进行拟合运算并对数据进行积累以及智能学习。
4.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述数据统计模块包括语音模块、文字模块以及图像模块,所述语音模块用于将统计完成的数据利用语音播报,所述文字模块用于展现分析的信息,所述图像模块用于直观的获取分析的信息。
5.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述统计数据模块内包含有中心数据库,所述中心数据库与统计数据模块之间通过电性连接。
6.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述的电路连接模块包括信号连接左耳麦内内磁感应器的转换电路,所述转换电路电性连接有放大电路与共振电路,所述放大电路电性连接共振电路。
7.根据权利要求1所述的基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪,其特征在于,所述左耳麦与右耳麦内的磁感应器信号的连接,形成电磁感应循环。
8.基于整体关联医学逻辑的乳腺癌癌细胞术后监测仪的使用方法,包括如下步骤:
S1、检测准备:启动乳腺癌癌细胞术后监测仪,待其上电自检后等待操作;
S2、检测原理:病人带上所述特制耳机,所述特制耳机的左耳麦的电磁反应器发出电磁波,形成磁场,抵达患者大脑皮层,通过电磁共振产生一个磁场,作用于所述神经元,亚稳态下所述神经元活动产生的化学电信号经由神经递质传导至各器官组织,人体细胞通过共振进行信息反馈,伴随亚稳态的衰退、原子回归初始状态,电子在由高能级向低能级跃迁的过程中释放能量,携带人体细胞反馈信息的电磁信号不断扩大,直至被右耳麦的电磁感应器捕捉,捕捉细胞共振电磁信号;
S3、信息收集与分析:信息分析模块接收信息,控制器得到的共振电磁信号,微处理器对共振电磁信号进行解码、分析,所述细胞频谱,微处理器与联网的中心数据库中的所述基准频谱一千五百万的标准细胞数据库进行对比,分析得出频谱状态、变化趋势,所述微处理器将所述细胞频谱差异值转化为统计数值,所述微处理器将统计分析结果转化为所述临床定义的疾病状态及病变趋势;
S4、对比频谱:所述信息处理模块将检测得到的细胞频谱特性与模型进行拟合运算,所述信息处理模块通过多器官、跨组织、全系统的有机相关关系得到病因与病理的分析解读,所述信息处理模块以统计显著性预测临床特征显著性来判断细胞层面的疾病状态与程度;
S5、临床定义:所述统计数据模块将监测结果以文字、语音播报、图像的模式传输到中心数据库,对诊断结果进行分析处理,对分析结果进行对比,获取细胞状态;
S6、关联医学原理:利用整体关联医学中对患者病情分析的理论层面与层次,利用数据与图像判定整体关联医学中对应的理论原理,利用理论原理的支持,利用数学原理归纳,将关联医学逻辑所对应的数学原理,利用整体关联数学逻辑进行表达,即利用图像以及数据关系,对整体关联逻辑描绘出图像,后进行数据整合,并进行数据关联,随后根据已知数据对患者做出临床定义。
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