[发明专利]一种智能骨科手术台在审
申请号: | 201810876075.4 | 申请日: | 2018-07-27 |
公开(公告)号: | CN109124962A | 公开(公告)日: | 2019-01-04 |
发明(设计)人: | 刘兆勇 | 申请(专利权)人: | 刘兆勇 |
主分类号: | A61G13/08 | 分类号: | A61G13/08;A61G13/10 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 262600 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | 本发明属于医疗用具技术领域,公开了一种智能骨科手术台,设置有上部床体,上部床体上端铆接有支架,上部床体上开口有头部固定槽,上部床体两侧通过转向旋钮固定有伸缩杆,伸缩杆上方铆接有胳膊支撑垫;上部床体与中部床体铰链连接,中部床体后方活动安装有腿部支撑垫,胳膊支撑垫与腿部支撑垫上活动安装有固定扣环;支撑板焊接在机箱上端,机箱侧端螺钉固定有zigbee连接器,zigbee连接器上键接有警报按钮,机箱前端嵌接有显示屏,机箱下端活动安装有万向轮。本发明功能齐全,可简易的调节胳膊、腿部位置并进行固定,更方便的了解病人病况,手术时遇突发状况,可按下警报按钮通知相关医生进行补救,提高手术成功率。 | ||
搜索关键词: | 上部床体 活动安装 机箱 连接器 胳膊支撑 警报按钮 腿部支撑 伸缩杆 上端 床体 铆接 骨科手术台 头部固定槽 智能 骨科手术 固定扣环 铰链连接 螺钉固定 台本发明 突发状况 医疗用具 转向旋钮 上开口 万向轮 支撑板 按下 侧端 键接 嵌接 腿部 下端 在机 支架 成功率 显示屏 补救 焊接 胳膊 简易 医生 | ||
【主权项】:
1.一种智能骨科手术台,其特征在于,所述一种智能骨科手术台设置有:上部床体;所述上部床体上端铆接有支架,所述上部床体上开口有头部固定槽,所述上部床体两侧通过转向旋钮固定有伸缩杆,伸缩杆上方铆接有胳膊支撑垫,所述上部床体与中部床体铰链连接,中部床体后方活动安装有腿部支撑垫,胳膊支撑垫与腿部支撑垫上活动安装有固定扣环;支撑板焊接在机箱上端,机箱侧端螺钉固定有zigbee连接器,zigbee连接器上键接有警报按钮,机箱前端嵌接有显示屏,机箱下端活动安装有万向轮;所述伸缩杆侧端旋转安装有固定旋钮,中部床体与腿部支撑垫内螺栓固定有转轴,转轴通过连接杆连接;支架上集成有用于获取待手术部位图像信息的图像分析模块;机箱内集成有了通过不同链条连接伸缩杆、转轴连接的伺服电机;伺服电机通过导线连接控制单元;控制单元通过无线连接图像分析模块;图像分析模块包括:X射线源模块,用于提供X射线源;X射线探测器,用接收并探测X射线源发射的X射线;自动旋转台,用于旋转X射线源模块并采集多个角度下的X射线投影数据;数据采集模块,用于获取X射线探测器的投影数据;处理器模块,用于对所述数据采集模块获取的投影数据进行处理;目标图像获取模块,用于根据所述处理的投影数据进行迭代处理,以获取目标图像;非负图像获取模块,用于对所述目标图像进行非负处理,获取所述目标图像的非负图像;分解模块,用于对所述非负图像进行非线性分解,获取第一非负图像和第二非负图像;稀疏化处理模块,用于对所述第一非负图像和第二非负图像进行稀疏化处理,获取满足预定条件的最优化稀疏解;重建模块,用于根据所述最优化稀疏解获取重建图像;目标图像获取模块,设置目标图像的初始值,并根据预先设置的迭代次数利用所述迭代处理模型对所述目标图像中的每个像素点进行迭代更新,获取所述目标图像,迭代处理模型中的像素点的当前灰度值与前次迭代的灰度值一致逼近;迭代处理模型处理中,包括:利用预定过分割算法对所述图像进行过分割,得到至少一个区域,同一个所述区域中各个像素点的颜色值相同;确定每个所述区域的颜色值和质心;根据各个区域所对应的颜色值以及各个区域的质心,建立所述显著性模型;所述显著性模型为:其中,Si1为区域Ri中任一像素点的显著性值,w(Rj)为区域Rj中的像素点的个数,DS(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间空间位置差异的度量值,DC(Ri,Rj)用于表征所述区域Ri和所述区域Rj之间颜色差异的度量值,N为对所述图像进行过分割后得到的区域的总个数,DS(Ri,Rj)为:Center(Ri)为所述区域Ri的质心,Center(Rj)为所述区域Rj的质心,当所述图像中各个像素点的坐标均归一化到[0,1]时;非负图像获取模块对所述目标图像进行非负处理中,将所述目标图像中灰度值小于0的像素点置零。所述数据采集模块获取X射线探测器的投影数据之前,需先获取X射线探测器的投影图像序列集,对投影图像序列集进行预处理后获取所述投影数据;对投影图像序列集进行预处理包括:投影图像序列集的跳频混合信号时频域矩阵进行预处理,第一步,对进行去低能量预处理,即在每一采样时刻p,将幅值小于门限ε的值置0,得到门限ε的设定根据接收信号的平均能量来确定;第二步,找出p时刻(p=0,1,2,…P‑1)非零的时频域数据,用表示,其中表示p时刻时频响应非0时对应的频率索引,对这些非零数据归一化预处理,得到预处理后的向量b(p,q)=[b1(p,q),b2(p,q),…,bM(p,q)]T,其中
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