专利交易市场

本发明涉及一种医疗器械清洗装置，包括清洗箱，所述清洗箱里侧的上侧凹设着清洁坑，所述清洗箱里侧的下侧安设着震荡机构，所述震荡机构的上边连接有排液洞，所述排液洞位于清洁坑的里侧，所述排液洞的上侧安设着清洁篮，所述清洁篮为铁丝网围成的盒体，所述清洁篮与承接架之间通过卡接组件连接，所述清洁坑的内底壁向一边倾斜，所述清洁坑的最低点处凹设着排放通道。通过压迫座一和压迫座二的使用，压迫座一和压迫座二向着推水座的中心靠拢期间，压迫座一和压迫座二对推水座的压迫增大，使边梁外扩，使边梁与操控栓之间因为磨损产生的缝隙得到填充，从而将机械油的压迫分散为轴线方向和径向的力，使得边梁不易发生中间凹陷边缘翘起的现象。

本发明公开了一种基于机器学习的医疗数据异常检测方法，包括：通过医疗数据采集接口获取多模态医疗数据集；对数据集进行数据清洗、特征选择及多模态融合，生成标准化特征矩阵；构建混合机器学习模型，混合机器学习模型包括无监督聚类模块与有监督分类模块，将标准化特征矩阵输入至混合机器学习模型中进行联合训练；基于动态阈值优化算法计算并更新异常判定阈值；根据混合机器学习模型的输出结果及异常判定阈值，标记医疗数据中的异常样本，并输出异常类型及关联的临床指标参数。本发明能够及时识别新的异常模式或病例，减少了漏诊的风险，降低了误报率，确保了整体动态异常检测过程的连续性与准确性。