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甲状腺扫查全自主机器人系统

通过融合强化学习、贝叶斯优化与弱监督学习等人工智能技术,实现了从患者定位、探头自动扫描、图像优化到结节识别的全流程无人化操作,解决了传统超声检查依赖人工、效率低且结果不一致的痛点,是首个集自主扫描、病灶识别与图像分析于一体的全自动化解决方案,已在《Nature Communications》发表并申请发明专利,具有显著的临床价值与推广前景。

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近红外脑功能成像设备

通过无创、便携的方式实时监测和可视化大脑血氧浓度变化,从而动态追踪脑部活动。克服了传统fNIRS设备难以与非侵入式神经调控技术(如经颅磁刺激)耦合的难题,创新性地集成了高效信号采集、智能分析可视化及刺激耦合模块,实现了在刺激过程中对脑部状态的同步、动态监测。该设备具有非侵入、无电离、高时间分辨率、使用方便且灵活等优势,特别适用于“组词任务”、“语义流畅性任务”等多种认知实验,为深入探究脑部代谢机理、评估干预效果以及推动脑机接口等交叉学科的发展提供了强大的技术支撑。

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智能康复问答系统

通过构建基于多模态对齐的融合引擎,整合语音、文本、图像、视频及结构化病历数据,结合大语言模型实现自然语言交互,并依托医学知识图谱进行智能推理,从而为患者提供高度个性化的康复评估与干预方案。用户可通过与屏幕中的虚拟助手进行自然对话,系统能智能分析其身体状况并动态调整康复计划,有效减轻医患双方负担,推动康复治疗向智能化、精准化和人性化方向发展。

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