本发明公开了一种用于小动物PET-CT扫描麻醉大鼠的头部固定装置,涉及扫描麻醉大鼠技术领域,具体为一种用于小动物PET-CT扫描麻醉大鼠的头部固定装置,包括辅助夹持限位机构和塑料盖壳,所述塑料盖壳内设有固定底座,所述塑料盖壳内还穿设有锁紧螺杆,所述锁紧螺杆的端部连接有拉线。本发明通过透明隔板能够有效的为罩壳提供可视通道,便于观察实验鼠在罩壳内的状态；罩壳内的导向内槽能够有效的限制环槽板的转动范围,并能够有效的保证环槽板转动的稳定性,伺服电机可通过调节齿轮和齿牙之间的配合推动环槽板在罩壳的内部转动,从而能够有效的改变环槽板的转动角度,并将环槽板调节至合适的位置,以及可将实验鼠翻转,用于扫描实验。

本发明公开了一种球管组件的移动机构,包括：立柱；固定座,设有安装孔以及绕所述安装孔圆周分布的至少两组销孔；升降机构,连接所述立柱和所述固定座,所述升降机构适于驱使所述固定座相对所述立柱做竖向运动；球管安装座,可转动地连接所述安装孔；连杆机构,设置在所述球管安装座上；销件,一端穿设所述球管安装座并适于容置在所述销孔内,另一端连接所述连杆机构；所述连杆机构和所述销件均适于随所述球管安装座一同转动,所述连杆机构适于驱使所述销件脱离或插入所述销孔。本发明可通过升降装置间接带动球管做升降运动,从而调节球管的使用高度,利用球管安装座与固定座的转动连接,实现球管安装座的旋转,提高了医用X射线设备使用过程中的灵活度以及拍摄精度。

本申请公开了一种压迫厚度校正方法及乳腺机,该方法包括：先检测压迫板对应的实时压迫厚度,再检测压迫板所受到的当前压力值,并根据当前压力值,确定压迫板在当前压力值下匹配的厚度补偿值。利用厚度补偿值对实时压迫厚度进行校正处理,即可得到目标压迫厚度。实施本申请的技术方案,能够通过数值补偿的方式抵消压迫板在不同受压情况下产生的形变误差,有效地优化了压迫厚度检测的准确性。

本申请涉及医疗器械技术领域,尤其涉及传感器选择模块和医用X射线摄影系统及其控制方法。所述传感器选择模块包括：发光部；至少两个传感器,所述传感器位于待测病人远离所述发光部的一侧；透光部,所述透光部设置有至少两个标记,且所述标记与所述传感器一一对应；其中,所述发光部的光照射到所述透光部时,所述标记能够产生投影,以根据所述投影选择与所述标记对应的所述传感器。该传感器选择模块和医用X射线摄影系统及其控制方法能够用于病人躺卧的DR系统,使病人在躺卧做DR检查的时候,医生能够根据观察传感器与待测人体组织器官的相对位置来正确选用合适的传感器,从而实现自动曝光控制,且该装置结构简单,成本低。

本发明创造属于医疗用具领域,具体涉及了一种排粪造影检查用的免冲水马桶。一种排粪造影检查用的免冲水马桶,包括壳体,还包括：排泄物收集装置,安装在壳体中,位于壳体的下半部分,用于收集患者排出的排泄物；造影剂注入装置,安装在壳体的后壁上,用于给患者注入造影剂；大腿角度调节装置,安装在造影剂注入装置对面,与壳体铰接。本申请的免冲水马桶可以使得患者不需要过多的移动,在马桶上完成注入造影剂,并进行造影检查的过程,同时还可以自动清理患者的排泄物,减小了患者的痛苦,同时也减少了医护人员的工作量,提高了排粪造影检查的工作效率。

一种医学的检查和/或治疗设备(1,29),其包括具有可多轴移动的臂(3,31)的机器人(2,30)；设置在该臂(3,31)上的C形臂(4)；用于给C形臂(4)供电的电缆(5,32)；器件,该器件用于在C形臂(4)移动时使电缆(5,32)跟随；其中所述器件设置在机器人(2,30)上或者设置在机器人(2,30)的部件上。

本申请涉及医学图像处理技术领域,提供一种头颅结构标准率评估装置、方法及计算机可读存储介质,包括关键头影测量项权重调节单元,用于确定关键头影测量项和所述关键头影测量项的权重；头颅结构标准率确定单元,用于确定评估对象的头颅结构相对于标准头颅结构的标准率；显示单元,用于显示所述评估对象的头颅结构的标准率。本申请的头颅结构标准率评估装置能够根据评估对象有关的信息确定评估对象的头颅结构整体标准率或特定组织结构的标准率,并能够排除过于偏离标准值的组织结构的影响。

用于在层析摄影合成、二维射线照相术、荧光镜检查和立体定向成像模式中进行捕捉的紧凑型x射线设备、系统和方法。在一些实施例中,紧凑型x射线成像系统包括x射线源阵列,其包括在空间上分布的x射线焦点；以及数字区域x射线探测器。在一些实施例中,成像系统包括电子切换设备,其被配置为轮换系统的成像模式。在一些实施例中,成像系统包括机械支撑件,其被配置为使x射线源阵列和数字区域x射线探测器的位置和定向能够被调整,使得可以使用各种成像模式对患者的上肢和下肢进行成像,同时多个在空间上分布的x射线焦点的位置相对于数字区域x射线探测器的位置保持不变。

本发明公开一种放疗靶区智能勾画方法,包括以下步骤：S1、利用稳健残差学习和挤压激励摸块得到了特征表示,并将它们合并到U-Net结构中,作为医学图像分割的主干；S2、通过形状感知加权策略来调整模型的关注度,以突出前景面积较小的切片；S3、通过递归精化方法来精化预测,以适应更多的边界细节用于肿瘤临床靶区的勾画。本发明基于深度学习、形状感知加权策略和递归求精策略,得到一种端到端的三维卷积深度学习框架RS-CTVNet,用于全自动全卷肿瘤临床靶区勾。

本申请实施例公开了一种股骨髓腔类型检测方法和系统,所述方法包括：基于深度学习对髋关节进行X光检测,得到髋关节的左右股骨检测图像；对所述左右股骨图像进行降噪处理,得到左右股骨边缘图像；对左右股骨边缘图像通过霍夫直线方法定位直线位置,并拟合股骨髓腔中轴线；截取股骨下半部分,定位股骨峡部区域和小转子上方2cm区域；根据上方2cm股骨截线长度和股骨髓腔最窄区域长度,计算髓腔闪烁指数,以根据髓腔闪烁指数判断判断股骨类型。不过多依赖阈值,股骨髓腔检测的方法更加鲁棒,在保证精度的同时提升了检测速度。