Desktop ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ endoscope host

ဘက်စုံသုံး ဒက်စတော့ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ endoscope host သည် ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်မှု၊ အလင်းအရင်းအမြစ်ထိန်းချုပ်မှု၊ ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အခြားလုပ်ဆောင်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် hard endoscopes၊ soft endoscopes နှင့် electronic endoscopes ကဲ့သို့သော ဘက်စုံသုံး endoscopes များ၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုကို ပံ့ပိုးပေးသည့် core device တစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါတို့သည် ရှုထောင့်သုံးရပ်မှ စနစ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြစ်သည်- နိယာမ၊ အားသာချက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ။

1. အလုပ်လုပ်ခြင်းနိယာမ

Modular ဗိသုကာဒီဇိုင်း

ရုပ်ပုံလုပ်ဆောင်ခြင်း မော်ဂျူး- FPGA သို့မဟုတ် ASIC ချစ်ပ် (Xilinx UltraScale+ ကဲ့သို့သော) တပ်ဆင်ထားသော 4K/8K ဗီဒီယိုကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်း (နှောင့်နှေး <50ms) ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး DICOM 3.0 စံနှုန်းနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

အလင်းအရင်းအမြစ်ထိန်းချုပ်မှု module- အသိဉာဏ်ရှိသောတုံ့ပြန်မှုချိန်ညှိမှုနည်းပညာ၊ အထွက်တောက်ပမှုအကွာအဝေး 50,000~200,000 lux၊ အရောင်ချိန်ညှိနိုင်သော (3000K~6500K)၊ နှင့် အဖြူရောင်အလင်း/NBI/IR ကဲ့သို့သော မုဒ်များစွာကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။

ဒေတာအပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု မော်ဂျူး- built-in Gigabit Ethernet/USB 3.2 Gen2×2 အင်တာဖေ့စ်၊ ထုတ်လွှင့်မှုနှုန်း 20Gbps အထိ၊ PACS စနစ်သို့ တိုက်ရိုက်ချိတ်ဆက်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်။

Multimodal ပုံရိပ်ဖော်နည်းပညာ

Spectral fusion- RGB+near-infrared (ဥပမာ 850nm) multi-channel synchronous acquisition ကို beam splitter ဖြင့် ရရှိပြီး tumor boundary recognition (sensitivity 40%) တိုးလာပါသည်။

လှုပ်ရှားနေသော ဆူညံသံများကို လျှော့ချခြင်း- နက်နဲသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ (ဥပမာ TensorRT အရှိန်မြှင့်ခြင်းကဲ့သို့)၊ အချက်ပြ-မှ ဆူညံသံအချိုး (SNR) သည် အလင်းရောင်နည်းသော အလင်းရောင်အောက်တွင် > 36dB ဖြစ်သည်။

စွမ်းအင်နှင့် အပူများ စိမ့်ဝင်မှု စီမံခန့်ခွဲမှု

အရည်အအေးပေးစနစ်ဖြင့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော ပါဝါပံ့ပိုးမှု (ကူးပြောင်းမှုထိရောက်မှု >90%) သည် အပူချိန် <15°C မြင့်တက်ပြီး 12 နာရီကြာ ဆက်တိုက်လည်ပတ်မှုကို သေချာစေသည်။

2. Core အားသာချက်များ

ပေါင်းစပ်ပေါင်းစည်းမှု

တစ်ခုတည်းသောအိမ်ရှင်တစ်ခုသည် သမားရိုးကျခွဲထွက်ပစ္စည်းများ (ဥပမာ အလင်းအရင်းအမြစ်စက်၊ ကင်မရာစနစ်၊ pneumoperitoneum စက်ကဲ့သို့)၊ လည်ပတ်ခန်းနေရာ၏ 60% ကို ချွေတာပြီး ဝါယာကြိုးရှုပ်ထွေးမှုကို 80% လျှော့ချသည်။

Cross-platform လိုက်ဖက်မှု

Olympus၊ Storz၊ Fuji (LEMO/SMP အင်တာဖေ့စ်မှတဆင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင်) ကဲ့သို့သော အမှတ်တံဆိပ်ပေါင်းစုံ နယ်ပယ်များကို ပံ့ပိုးပေးပြီး ပြောင်းလဲချိန်သည် <30 စက္ကန့်ဖြစ်သည်။

Intelligent အရန်လုပ်ဆောင်ချက်

AI အချိန်နှင့်တပြေးညီ မှတ်ချက်- polyps ၏ အလိုအလျောက် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း (ဥပမာ CADe စနစ်၊ တိကျမှု 98%)၊ သွေးထွက်သည့်နေရာများနှင့် အနာအကွာအဝေး အမှတ်အသားပြုခြင်း (အမှား <0.5mm)။

ခွဲစိတ်လမ်းညွှန်မှု- AR ထပ်ဆင့်လမ်းကြောင်းပြခြင်း (ဥပမာ Proximie စနစ်ကဲ့သို့) ရရှိရန် ကြိုတင်ခွဲစိတ်မှု CT/MRI ဒေတာကို ပေါင်းစပ်ခြင်း။

ကုန်ကျစရိတ်သက်သာခြင်း။

စက်ပစ္စည်းဝယ်ယူရေးကုန်ကျစရိတ်သည် ခွဲခြမ်းဖြေရှင်းချက်ထက် 25% နိမ့်ပြီး ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုစက်ဝန်းအား နာရီ 5,000 (ရိုးရာစက်ပစ္စည်းများအတွက် နာရီ 3,000) အထိ တိုးမြှင့်ထားသည်။

III လက်တွေ့အသုံးချမှုအကျိုးသက်ရောက်မှု

ရောဂါရှာဖွေမှု စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပါ။

NBI/fluorescence မုဒ်ကို ကလစ်တစ်ချက်နှိပ်ခြင်းဖြင့် စောစောစီးစီး အစာမျိုပြွန်ကင်ဆာကို သိရှိနိုင်မှုနှုန်းသည် 65% မှ 92% အထိ တိုးလာသည် (ဂျပန်အမျိုးသားကင်ဆာစင်တာမှ အချက်အလက်)။

ခွဲစိတ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်ပါ။

ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသော စွမ်းအင်သုံးပလပ်ဖောင်း (ဥပမာ-ကြိမ်နှုန်းမြင့်လျှပ်စစ်ဓား၊ ultrasonic ဓားကဲ့သို့) ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသော ပစ္စည်းကိရိယာများ ကူးပြောင်းချိန်ကို 70% လျှော့ချပါ။

Telemedicine ပံ့ပိုးမှု

5G+ edge computing သည် 4K တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှု (bit Rate H.265 50Mbps) ကို သိရှိနားလည်ပြီး ကျွမ်းကျင်သူများသည် အခြေခံဆေးရုံလုပ်ငန်းများကို အဝေးမှ လမ်းညွှန်နိုင်သည်။

သုတေသနနှင့် သင်ကြားခြင်း။

သမားတော်လေ့ကျင့်ရေးအတွက် VR ဖွင့်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်ပါရှိသော တပ်ဆင်ထားသော ဒေတာဘေ့စ် (1000+ နာရီ ဗီဒီယို သိုလှောင်မှုကို ပံ့ပိုးပေးသည်)။

IV နည်းပညာနယ်နိမိတ်များနှင့် စိန်ခေါ်မှုများ

ဆန်းသစ်တီထွင်မှု ဦးတည်ချက်

Quantum dot ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း- CdSe/ZnS ကွမ်တမ်အစက်အဖုံးအုပ်ခြင်းသည် CMOS ဓါတ်ပုံများကို 300% မြှင့်တင်ပေးသည်

Holographic projection- Optical waveguide technology သည် သာမန်မျက်စိဖြင့် 3D ခွဲစိတ်မှုမြင်ကွင်း ( Magic Leap 2 အက်ပ်ကဲ့သို့) ကို သိရှိနားလည်သည်။

ရှိပြီးသားစိန်ခေါ်မှုများ

ဒေတာလုံခြုံရေး- GDPR/HIPAA စံနှုန်းများကို လိုက်နာရန် လိုအပ်ပြီး၊ ကုဒ်ဝှက်ချစ်ပ်များ (ဥပမာ Intel SGX ကဲ့သို့) ဟာ့ဒ်ဝဲ ကုန်ကျစရိတ်ကို 15% တိုးစေသည်။

စံသတ်မှတ်ခြင်း မရှိခြင်း- အမျိုးမျိုးသော ထုတ်လုပ်သူများ၏ အင်တာဖေ့စ်ပရိုတိုကောများကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း မလုပ်ဆောင်နိုင်သေးဘဲ IEEE 11073 စံနှုန်းကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်နေဆဲဖြစ်သည်။

V. ရိုးရိုးထုတ်ကုန်များ နှိုင်းယှဉ်ခြင်း။

အမှတ်တံဆိပ်/မော်ဒယ် ကြည်လင်ပြတ်သားမှု အင်္ဂါရပ်များ စျေးနှုန်းအကွာအဝေး

Storz IMAGE1 S 4K HDR Intelligent Light Control (D-Light P) $50,000~80k

Olympus EVIS X1 8K Dual-channel AI ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက် $100k+

Domestic Mindray MVS-900 4K Domestic FPGA+5G Module $30k~50k

အကျဉ်းချုပ်

ဘက်စုံသုံး ဒက်စကိတ် endoscope host သည် မြင့်မားသောပေါင်းစပ်မှုနှင့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးအားဖြင့် ခေတ်မီအနည်းဆုံး ထိုးဖောက်ခွဲစိတ်မှုစင်တာများ၏ "အာရုံကြောစင်တာ" ဖြစ်လာသည်။ ၎င်း၏နည်းပညာဆိုင်ရာ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် ဘက်စုံပေါင်းစပ်ပေါင်းစပ်မှု (ဥပမာ OCT+ အာလ်ထရာဆောင်း)၊ တိမ်တိုက်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု (အနားသတ်ကွန်ပြူတာ+အဝေးထိန်းခွဲစိတ်မှု) နှင့် စားသုံးနိုင်သောပစ္စည်းစီမံခန့်ခွဲမှု (modular အစားထိုးမှု) တို့ဆီသို့ ရွေ့လျားနေသည်။ လာမည့်ငါးနှစ်အတွင်း ဒြပ်ပေါင်းတိုးတက်မှုနှုန်း 12.3% ရှိရန် မျှော်လင့်ထားသည် (Grand View Research data)။ ရွေးချယ်သည့်အခါ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာလိုအပ်ချက်များ (ဥပမာ မီးယပ်ရောဂါ/အစာအိမ်ရောဂါဆိုင်ရာ သီးသန့်မုဒ်) နှင့် ရေရှည်အတိုင်းအတာ (AI algorithm OTA အဆင့်မြှင့်နိုင်မှုကဲ့သို့သော) တို့ကို ချိန်ခွင်လျှာညှိရန် လိုအပ်ပါသည်။