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人工血管流量調節裝置和人工血管
本發明提供了一種人工血管流量調節裝置和人工血管，屬于醫學技術領域。它解決了現有的壓力流量可調性人工血管不適合應該在嚴重的心臟畸形治療手術中的問題。本人工血管流量調節裝置包括呈桿狀的主骨架和多根長度不同的束縛帶；束縛帶的兩端均與主骨架約束連接，所有束縛帶從外至內長度依次遞減；主骨架的一側面供人工血管抵靠，主骨架的另一側面上具有多個倒鉤，束縛帶的中段能掛在倒鉤上使每根束縛帶形成兩個相同口徑的束縛環。本人工血管流量調節裝置和本人工血管應用在嚴重心臟畸形治療中，根據臨床狀況靈活地操縱人工血管流量調節裝置，保證人工血管流量適合患者的身體狀況；及時消除并發癥，達到理想分流的目的，顯著提高手術成功率。
浙江大學
2021-04-13
誘導血管內膜組織再生的血管支架
我國每年死亡心腦血管疾病患者300萬人，血管支架是其治療的重要手段，目前臨床應用約80萬只血管支架，市場約80億元，但是目前的血管支架產品為不銹鋼、鈷合金支架表面裝載藥物，存在晚期血栓、再發冠脈粥樣硬化等并發癥，本產品是可降解鎂基材料表面裝載藥物及釋放NO并同時捕獲內皮祖細胞和誘導形成血管內膜表面，是換代性產品。
西南交通大學
2016-06-28
血管挑針
血管挑針，它包括2~5ml注射器用的針座（1）、針頭（2）和設置在針頭（2）尖端的針眼斜面（3），針頭（2）固定安裝在針座（1）上，針頭（2）的直徑為0.50~0.55mm，針頭（2）的長度為19~22mm，針頭（2）的頂端部分垂直于針座（1）設置，且該端部分與針座（1）的連接部分呈L形狀；針頭（2）由止血鉗彎曲而成。
成都中醫藥大學
2015-05-15
心血管支架
本成果規劃廠區占地200畝，首期投資2億元，規劃在未來1年多的時間內建成年產5萬套心血管支架、2萬套心臟瓣膜、20萬套可降解金屬骨螺釘、骨夾板生產線，預計在2015年取得各項產品注冊許可證，帶動實現產值將達10億元。該成果將達到國際先進水平，填補我國高端心血管醫療器械產品的空白。
西南交通大學
2016-06-28
上肢肌肉附血管神經模型上肢肌肉附主要血管神經模型
XM-305B上肢肌肉附主要血管神經模型
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XM-305B上肢肌肉附主要血管神經模型由上肢肌、三角肌、肱三頭肌、肱橈肌、旋前圓肌、指淺屈肌、臂叢和腋動脈等7部件組成，顯示上肢帶肌、臂肌、前臂肌前群、后群和手肌等結構，共有79個部位數字指示標志及對應文字說明。
尺寸：自然大，85×23×18cm
材質：PVC材料
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
血管內彩色探條
該探條由手柄、連桿、探頭組成，探頭直徑為1.0、1.5、2.0、2.5、3.0mm五種型號，長度8～12mm，手柄長70mm，連桿長140mm，直徑為0.8mm，探頭與連桿采用特殊工藝一次成型，不易折斷脫落，采取特殊工藝電壓變化著色為：金黃、淡蘭、深蘭不等，不退色、不污染、術中易辨，利用術者操作。用鈦合金制成，彈性高，柔韌性好，用于血管內的測量擴張。
西安交通大學
2021-01-12
魚線血管線栓
魚線血管線栓，包括魚線，所述魚線的長度為7cm，直徑為0.265mm；所述魚線的前端鍍有封蠟層，所述封蠟層的長度為0.5-1cm，最大外徑為0.7-1.3mm。在所述封蠟層后方，還設有長度為0.2cm的環狀修改液涂層，該修改液涂層的后端距封蠟層前端的距離為2cm。
成都中醫藥大學
2015-05-15
表面血管結扎止血模型
XM-DJD表面血管結扎止血模型
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一、功能特點：
■ XM-DJD表面血管結扎止血操作模型采用高分子材料制成，仿真度高。
■ 具有皮膚和皮下組織，分層清晰，組織張力和彈性真實。
■ 提供表面血管結扎止血模塊以及常用的器械。
■ 模型內部有內徑不同的血管，可模擬真實流血狀態。
■ 可進行外科皮膚切開、血管分離、打結、結扎、止血、剪線、縫合、拆線等外科操作訓練。
■ 可反復進行練習。
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二、標準配置：
■ 表面血管結扎止血操作模型：1套
■ 說明書：1冊
■ 保修卡合格證：1張
上海欣曼科教設備有限公司
2021-08-23
血管疾病智能介入診療平臺
心腦血管類疾病是我國居民首要致殘致死原因，介入手術已成為其主要治療手段，但因操作失誤或器械植入不當可引發災難性后果。本項目針對這一重大民生問題開展研究，核心技術包括：1) 基于深度學習的血管疾病醫學影像自動分割及三維重建算法，服務于智能診斷；2) 基于生物力學和計算機視覺的虛擬手術算法，服務于術前規劃；3) 基于血液動力學的高精度算法，服務于血管疾病功能參數的分析。基于上述技術，本項目構建集合智能診斷、術前規劃、術后轉歸預測及風險評估的診療一體化系統，服務于相關疾病的智能臨床診治。
北京理工大學
2023-05-09
血管疾病智能介入診療平臺
心腦血管類疾病是我國居民首要致殘致死原因，介入手術已成為其主要治療手段，但因操作失誤或器械植入不當可引發災難性后果。本項目針對這一重大民生問題開展研究，核心技術包括：1) 基于深度學習的血管疾病醫學影像自動分割及三維重建算法，服務于智能診斷；2) 基于生物力學和計算機視覺的虛擬手術算法，服務于術前規劃；3) 基于血液動力學的高精度算法，服務于血管疾病功能參數的分析。基于上述技術，本項目構建集合智能診斷、術前規劃、術后轉歸預測及風險評估的診療一體化系統，服務于相關疾病的智能臨床診治。
圖1.主動脈夾層智能診療系統
北京理工大學
2022-11-04