医疗电子文章列表

利用EIS电极脱落检测提升CGM可靠性[HY1.1]

利用EIS电极脱落检测提升CGM可靠性[HY1.1]

作者:Hugh Yu,高级应用经理 Selene Xie,高级现场应用工程师 ADI公司 摘要 本文对连续血糖监测(CGM)系统中基于电化学阻抗谱(EIS)的电极脱落检测进行了系统级分析。传统CGM系统依赖直 ...
2026年09月21日 15:53   |  
血糖监测   CGM   EIS   电极脱落  
打造精密手术工具:信号链使工具更安全、更智能、更小型

打造精密手术工具:信号链使工具更安全、更智能、更小型

作者:Ben Ferrara,资深系统应用工程师 Harsha Devaraj,高级系统应用工程师 ADI公司 摘要 患者安全和手术效果方面的技术进步,推动外科工具从基础器械演变为辅助外科医生的智能设备。 ...
2026年09月07日 16:54   |  
手术工具   信号链   外科工具   运动控制  
面向现代输液泵的智能步进电机控制技术

面向现代输液泵的智能步进电机控制技术

作者:Jackson Coole,系统应用工程师 Thomas Ernst,产品应用工程师 ADI公司 摘要 本文介绍了最新的ADI Trinamic运动控制技术如何抑制电机谐振、降低能耗,实现快速、无传感器的负载检 ...
2026年08月24日 17:09   |  
TMC5262   输液泵   运动控制  
医用级工业PC中高速HDMI信号的电气隔离设计

医用级工业PC中高速HDMI信号的电气隔离设计

作者:Cindy Chang,现场应用工程师 摘要 本文介绍了一种面向医用级工业计算机的电气隔离HDMI接口,可在满足IEC 60601-1 MOPP/MOOP安全要求的同时,支持高达1080p @ 60Hz的高速视频传输。 ...
2026年06月18日 18:54   |  
隔离HDMI   数字隔离   工业PC  

用在ETCO2监测中的高速响应红外二氧化碳传感器SprintIR-WF

呼气末二氧化碳(End-Tidal Carbon Dioxide, ETCO2)已被越来越多的专业学会视为继血压、心率、呼吸频率、体温和脉搏血氧饱和度之后的“第六项生命体征”。ETCO2(End-Tidal Carbon Dioxide,呼 ...
2026年04月28日 14:38
利用集成式AFE实现无创心搏出量监测

利用集成式AFE实现无创心搏出量监测

作者:Tian Zhu,现场应用工程师 Elvin Chen,应用工程师 摘要 生命体征监测(VSM)设备可以采集多种电生理信号,例如心电图(ECG)、光电容积脉搏波(PPG)和生物电阻抗(Bio-Z)。这些信号能够 ...
2026年04月01日 19:02   |  
AFE   心搏   PPG   生物电阻抗   Bio-Z  
严防触电:医疗设备安全防护策略

严防触电:医疗设备安全防护策略

作者:Hermogenes Escala,ADI公司应用工程师 摘要 医疗设备的设计必须将电气安全放在首位,以保障患者和医护人员的安全,免受潜在伤害。相关防护手段包括:限定爬电距离和电气间隙、实施 ...
2026年03月23日 19:24   |  
防护措施   MOP   MOOP   MOPP   隔离  

电化学氧气传感器PSR-11-917-M2在呼吸机中的应用

由于全球呼吸系统疾病负担加重、人口老龄化日益显著,以及医疗救治体系全面升级这三个趋势的推动,呼吸机已从疫情时期的应急物资,转变为医疗保障的常态化核心。疾病流行病学数据来看,慢性呼吸 ...
2026年01月20日 09:29

医疗监护领域监测呼气末二氧化碳浓度的NDIR CO2传感器

呼气末二氧化碳(endtidal carbon dioxide,ETCO2)监测是一项无创、简便、实时、连续的功能学监测指标。随着监测设备的小型化、采样方法的多样化、监测结果的精准化,ETCO2在急诊科的临床工作 ...
2026年01月09日 14:04

离子流氧传感器在宠物医疗中的应用

高压宠物氧舱是一种专门为宠物设计的密闭舱体设备。其工作原理基于物理学中气体溶解的原理,在高于正常大气压的环境下,向舱内输送高浓度氧气。通常情况下,舱内氧气浓度可高达60% 以上,气压 ...
2025年11月17日 10:34

CO2浓度监测在肺功能测试中的重要性

肺功能测试是评估和管理呼吸系统疾病的关键工具,其应用历史悠久,且在儿童呼吸系统疾病的诊断和治疗中发挥着重要作用。它能够有效评估肺活量、气道阻力、气体交换效率等关键指标,不仅用于慢 ...
2025年10月20日 10:11   |  
SprintIR-W  

【IEEE好文分享】 人工智能疾病预防:无需牺牲隐私与安全

联邦学习(federated learning)使人工智能能够在不损害患者隐私的情况下,通过在医院数据上训练模型来帮助预测疾病爆发。这项技术在构建强大的疾病监测系统以更好地应对公共卫生事件的同时,确 ...
2025年09月01日 18:41   |  
联邦学习   疾病预防  

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