CN113506634B - 脑部仿真系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种脑部仿真系统。本发明包括中央控制模块、界面选择模块、验证模块、存储模块、记录模块、定位板模块、脑部电阻抗动态成像模块和脑部组织阻抗变化监测模块,所述界面选择模块与中央控制模块相连接,所述验证模块与中央控制模块相连接,所述存储模块与中央控制模块相连接,所述记录模块与中央控制模块相连接,所述定位板模块与中央控制模块相连接,所述脑部电阻抗动态成像模块与定位板模块相连接,所述脑部组织阻抗变化监测模块和脑部电阻抗动态成像模块相连接。本发明中,能够模拟人脑出血、梗塞等情况,能够对人颅脑图中任意位置进行模拟演示,能够全面的进行训练。
Description
技术领域
本发明涉及仿真系统技术领域,具体为一种脑部仿真系统。
背景技术
随着生活节奏的加快,脑部疾病,如脑梗塞、脑出血的发病率逐年上升,且常导致不同程度的后遗症,包括脑梗后遗症主要有偏瘫、半侧肢体障碍、肢体麻木、偏盲、失语。脑梗塞后遗症具有较高的致死率和致残率,严重威胁患者的生活质量和生命安全,给患者带来极大的痛苦。
脑部疾病治疗比较麻烦,当医护人员不能熟练的掌握脑出血、脑梗塞的产生过程和变化,增加了治疗的难度,存在着不便于对脑出血、脑梗塞等情况进行模拟训练的问题,因此我们提出了脑部仿真系统用于解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供脑部仿真系统,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:脑部仿真系统,包括中央控制模块、界面选择模块、验证模块、存储模块、记录模块、定标板模块、脑部电阻抗动态成像模块和脑部组织阻抗变化监测模块,所述界面选择模块与中央控制模块相连接,所述验证模块与中央控制模块相连接,所述存储模块与中央控制模块相连接,所述记录模块与中央控制模块相连接,所述定标板模块与中央控制模块相连接,所述脑部电阻抗动态成像模块与定标板模块相连接,所述脑部组织阻抗变化监测模块和脑部电阻抗动态成像模块相连接,所述界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,所述基础功能模块与界面选择模块相连接,所述脱水模拟模块与界面选择模块相连接,所述取栓模拟模块与界面选择模块相连接。
进一步的,所述基础功能模块包括梗塞模拟模块、出血模拟模块和重置模块,所述出血模拟模块与梗塞模拟模块相连接,所述重置模块与出血模拟模块相连接。
进一步的,所述脱水模拟模块包括肿块模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模块与脱水模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接。
进一步的,所述取栓模拟模块包括栓梗模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模与栓梗模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接。
进一步的,所述开始指令模块包括时间控制模块,且一次脱水模拟时间周期为18秒。
进一步的,所述脱水模拟模块中的开始指令模块控制时间周期为18秒。
进一步的,所述基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均连接有人脑图模拟模块。
进一步的,所述梗塞模拟模块、出血模拟模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均设有对应的可以移动的圆圈图标。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
当需要对人脑进行模拟训练时,首先通过验证模块进行验证,当验证通过后,能够进入界面选择模块,且界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,从而能够进行针对形模拟训练;
当选取基础功能模块时,此时拖拽梗塞或出血的圆圈图标至人颅脑图模块中的人颅脑图中任意目标位置,松手即可放置成功,放置成功后定标板模块收到指令开始运行,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,此时梗塞或出血的圆圈图标会逐渐变大,直到变化至原始大小,表示模拟变化结束,一次模拟时间周期为18秒,此时若无其他操作,阻抗值不变,当模拟结束后,可将梗塞或出血的圆圈图标拖拽出人脑区域,或者点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟;
当选取脱水模拟模块时,拖拽肿块模块的圆圈图标至人颅脑图模块中人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现完成模拟的信息提示,且一次脱水模拟的时间周期为18秒,点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟;
当选取取栓模拟模块时,拖拽栓塞模拟模块的圆圈图标至人颅脑图模块中的人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现如取栓治疗完成的提示,一次取栓模拟的时间周期为18秒,点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟。
附图说明
图1为本发明中的框图;
图2为图1中的基础功能模块框图;
图3为图1中脱水模拟模块的框图;
图4为图1中取栓模拟模块的框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请一并参阅图1-图4,其中图1为本发明中的框图;图2为图1中的基础功能模块框图;图3为图1中脱水模拟模块的框图;图4为图1中取栓模拟模块的框图,脑部仿真系统,包括中央控制模块、界面选择模块、验证模块、存储模块、记录模块、定标板模块、脑部电阻抗动态成像模块和脑部组织阻抗变化监测模块,所述界面选择模块与中央控制模块相连接,所述验证模块与中央控制模块相连接,所述存储模块与中央控制模块相连接,所述记录模块与中央控制模块相连接,所述定标板模块与中央控制模块相连接,所述脑部电阻抗动态成像模块与定标板模块相连接,所述脑部组织阻抗变化监测模块和脑部电阻抗动态成像模块相连接,所述界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,所述基础功能模块与界面选择模块相连接,所述脱水模拟模块与界面选择模块相连接,所述取栓模拟模块与界面选择模块相连接,当需要对人脑进行模拟训练时,首先通过验证模块进行验证,当验证通过后,能够进入界面选择模块,且界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,从而能够进行针对形模拟训练。
所述基础功能模块包括梗塞模拟模块、出血模拟模块和重置模块,所述出血模拟模块与梗塞模拟模块相连接,所述重置模块与出血模拟模块相连接,拖拽梗塞或出血的圆圈图标至人颅脑图模块中的人颅脑图中任意目标位置,松手即可放置成功,放置成功后定标板模块收到指令开始运行,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,此时梗塞或出血的圆圈图标会逐渐变大,直到变化至原始大小,表示模拟变化结束。
所述脱水模拟模块包括肿块模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模块与脱水模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接,拖拽肿块模块的圆圈图标至人颅脑图模块中人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现完成模拟的信息提示。
所述取栓模拟模块包括栓梗模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模与栓梗模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接,拖拽栓塞模拟模块的圆圈图标至人颅脑图模块中的人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现如取栓治疗完成的提示。
所述开始指令模块包括时间控制模块,且一次脱水模拟时间周期为18秒,脱水模拟模块中的开始指令模块控制时间周期为18秒。
所述基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均连接有人颅脑图模拟模块。
所述梗塞模拟模块、出血模拟模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均设有对应的可以移动的圆圈图标,通过设置有圆圈图标,在梗塞模拟模块、出血模拟模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块模拟时,能够对人颅脑图中任意位置进行模拟演示,能够全面的进行训练。
综上所述,本发明提供的脑部仿真系统,当需要对人脑进行模拟训练时,首先通过验证模块进行验证,当验证通过后,能够进入界面选择模块,且界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,从而能够进行针对形模拟训练;
当选取基础功能模块时,此时拖拽梗塞或出血的圆圈图标至人颅脑图模块中的人颅脑图中任意目标位置,松手即可放置成功,放置成功后定标板模块收到指令开始运行,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,此时梗塞或出血的圆圈图标会逐渐变大,直到变化至原始大小,表示模拟变化结束,一次模拟时间周期为18秒,此时若无其他操作,阻抗值不变,当模拟结束后,可将梗塞或出血的圆圈图标拖拽出人脑区域,或者点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟;
当选取脱水模拟模块时,拖拽肿块模块的圆圈图标至人颅脑图模块中人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现完成模拟的信息提示,且一次脱水模拟的时间周期为18秒,点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟;
当选取取栓模拟模块时,拖拽栓塞模拟模块的圆圈图标至人颅脑图模块中的人脑图中任意位置,点击开始指令模块进行脱水模拟,当定标板模块开始工作,脑部电阻抗动态成像系统模块和脑部组织阻抗变化监测模块上会出现相应变化,待模拟完成后会出现如取栓治疗完成的提示,一次取栓模拟的时间周期为18秒,点击重置模块将图标归位,此时定标板模块将回到初始值等待下一次模拟,可在一次模拟结束后重复进行操作,多次模拟。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.脑部仿真系统,其特征在于,包括中央控制模块、界面选择模块、验证模块、存储模块、记录模块、定标板模块、脑部电阻抗动态成像模块和脑部组织阻抗变化监测模块,所述界面选择模块与中央控制模块相连接,所述验证模块与中央控制模块相连接,所述存储模块与中央控制模块相连接,所述记录模块与中央控制模块相连接,所述定标板模块与中央控制模块相连接,所述脑部电阻抗动态成像模块与定标板模块相连接,所述脑部组织阻抗变化监测模块和脑部电阻抗动态成像模块相连接,所述界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,所述基础功能模块与界面选择模块相连接,所述脱水模拟模块与界面选择模块相连接,所述取栓模拟模块与界面选择模块相连接;
所述基础功能模块包括梗塞模拟模块、出血模拟模块和重置模块,所述出血模拟模块与梗塞模拟模块相连接,所述重置模块与出血模拟模块相连接,所述脱水模拟模块包括肿块模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模块与脱水模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接,所述取栓模拟模块包括栓梗模拟模块、开始指令模块和重置模块,所述开始指令模与栓梗模拟模块相连接,所述重置模块与开始指令模块相连接;
所述开始指令模块包括时间控制模块,且一次脱水模拟时间周期为18秒,所述脱水模拟模块中的开始指令模块控制时间周期为18秒;
所述基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均连接有人颅脑图模拟模块,所述梗塞模拟模块、出血模拟模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块均设有对应的可以移动的圆圈图标,当需要对人脑进行模拟训练时,首先通过验证模块进行验证,当验证通过后,能够进入界面选择模块,且界面选择模块包括基础功能模块、脱水模拟模块和取栓模拟模块,从而能够进行针对形模拟训练;
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CN (1) | CN113506634B (zh) |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2764305Y (zh) * | 2005-01-10 | 2006-03-15 | 上海德安生物医学工程有限公司 | 脑血管系统功能及脑循环动力学分析仪器 |
CN101853598A (zh) * | 2010-05-14 | 2010-10-06 | 中国人民解放军第三军医大学 | 脑水肿模拟装置 |
CN104392110A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-03-04 | 宝鸡数字人信息科技有限公司 | 人体生理数据可视化监测、分析和评估方法和系统 |
CN104392651A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-04 | 重庆大学 | 一种脑内出血模拟实验装置及其控制方法 |
CN105615831A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 李占和 | 医学影像全息ar显示系统 |
CN105740623A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-07-06 | 南昌大学 | 一种适用于脑外科虚拟手术仿真的高沉浸感视觉呈现方法 |
CN107491636A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-19 | 武汉大学 | 一种基于计算流体力学的脑血管储备力仿真系统和方法 |
CN107492294A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-19 | 南方医科大学南方医院 | 一种教学用颅内血肿模型及其制作方法 |
CN207575160U (zh) * | 2017-03-21 | 2018-07-06 | 泰山医学院 | 一种仿人头部的pet/mr成像质量检测体模 |
CN108806447A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-11-13 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种脑出血内镜下手术训练模型及其制作方法 |
CN109044555A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-21 | 姜润浩 | 介入法建立犬自体血栓栓塞性脑梗死溶栓后颅内出血转化模型及其应用 |
WO2019216125A1 (ja) * | 2018-05-09 | 2019-11-14 | 富士フイルム株式会社 | 梗塞領域を判別する判別器の学習装置、方法およびプログラム、梗塞領域を判別する判別器、並びに梗塞領域判別装置、方法およびプログラム |
CN110503630A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-26 | 江苏师范大学 | 一种基于三维深度学习模型的脑出血分类、定位与预测方法 |
CN110634573A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-31 | 南昌大学第一附属医院 | 一种临床脑梗患者复发风险预警评分可视化模型系统及其评价方法 |
WO2020047171A1 (en) * | 2018-08-28 | 2020-03-05 | Neurospring | Medical device and method for diagnosis and treatment of disease |
CN111340937A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-06-26 | 四川大学华西医院 | 一种脑肿瘤医学影像三维重建显示交互方法及系统 |
CN112863648A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-28 | 四川大学华西医院 | 脑肿瘤术后mri多模态输出系统及方法 |
CN112932439A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-11 | 重庆博恩富克医疗设备有限公司 | 一种脑水肿脑氧多模态复合检测系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10916348B2 (en) * | 2017-12-12 | 2021-02-09 | University Of South Carolina | Machine learning to identify locations of brain injury |
-
2021
- 2021-07-15 CN CN202110801477.XA patent/CN113506634B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN2764305Y (zh) * | 2005-01-10 | 2006-03-15 | 上海德安生物医学工程有限公司 | 脑血管系统功能及脑循环动力学分析仪器 |
CN101853598A (zh) * | 2010-05-14 | 2010-10-06 | 中国人民解放军第三军医大学 | 脑水肿模拟装置 |
CN104392110A (zh) * | 2014-11-04 | 2015-03-04 | 宝鸡数字人信息科技有限公司 | 人体生理数据可视化监测、分析和评估方法和系统 |
CN104392651A (zh) * | 2014-12-03 | 2015-03-04 | 重庆大学 | 一种脑内出血模拟实验装置及其控制方法 |
CN105615831A (zh) * | 2015-12-18 | 2016-06-01 | 李占和 | 医学影像全息ar显示系统 |
CN105740623A (zh) * | 2016-02-01 | 2016-07-06 | 南昌大学 | 一种适用于脑外科虚拟手术仿真的高沉浸感视觉呈现方法 |
CN207575160U (zh) * | 2017-03-21 | 2018-07-06 | 泰山医学院 | 一种仿人头部的pet/mr成像质量检测体模 |
CN107491636A (zh) * | 2017-07-26 | 2017-12-19 | 武汉大学 | 一种基于计算流体力学的脑血管储备力仿真系统和方法 |
CN107492294A (zh) * | 2017-09-04 | 2017-12-19 | 南方医科大学南方医院 | 一种教学用颅内血肿模型及其制作方法 |
WO2019216125A1 (ja) * | 2018-05-09 | 2019-11-14 | 富士フイルム株式会社 | 梗塞領域を判別する判別器の学習装置、方法およびプログラム、梗塞領域を判別する判別器、並びに梗塞領域判別装置、方法およびプログラム |
CN108806447A (zh) * | 2018-07-09 | 2018-11-13 | 华中科技大学同济医学院附属协和医院 | 一种脑出血内镜下手术训练模型及其制作方法 |
WO2020047171A1 (en) * | 2018-08-28 | 2020-03-05 | Neurospring | Medical device and method for diagnosis and treatment of disease |
CN109044555A (zh) * | 2018-08-30 | 2018-12-21 | 姜润浩 | 介入法建立犬自体血栓栓塞性脑梗死溶栓后颅内出血转化模型及其应用 |
CN110503630A (zh) * | 2019-07-19 | 2019-11-26 | 江苏师范大学 | 一种基于三维深度学习模型的脑出血分类、定位与预测方法 |
CN110634573A (zh) * | 2019-09-27 | 2019-12-31 | 南昌大学第一附属医院 | 一种临床脑梗患者复发风险预警评分可视化模型系统及其评价方法 |
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CN112863648A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-05-28 | 四川大学华西医院 | 脑肿瘤术后mri多模态输出系统及方法 |
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