遵义医药高等专科学校医学影像实训室建设招标参数.doc

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1、遵义医药高等专科学校医学影像实训室建设招标参数(本技术参数内容仅方便供投标人投标使用，以遵义市公共资源交易中心系统中提供的PDF格式版本的参数为准)序号产品名称型号产品参数数量/单位1超声腹部检查训练模型（含病变）本模型为专业进行超声示范教学、影像教学、考核以及真实超声医疗设备检测使用的超声模型系统。一、腹部的超声诊断模型1、内置各种内脏器官常见病变，且接受定制，与在真人下获得的图像高度相似。使用真实的超声探头进行反复练习及训练探头的扫查方法和扫查位置，避免了在患者身上练习或学生之间相互练习带来的不便。

2、3、★模型外观：成年男性腹部模型，无头颈部、无四肢4、重量：约12kg与亚洲成年男性腹部重量等同。5、材质外观：（1）特殊聚氨酯制作、尺寸W25×D18×H28cm（2）为非常见模型的外皮皮肤设计。视觉上可直观看到内置模型的白色肋骨以及内置的各种脏器、肌肉为棕色半透明状皮肤组织颜色，与白色肋骨具有明显色差以识别解剖结构6、精确的解剖学结构，与亚洲成年男性实际外形和大小高度匹配的内脏器官。具有真实的脏器：模型内部具有完整的白色肋骨、肝脏、脾脏、双侧肾脏、胰腺、胆囊等结构。可直接使用真实的临床用超声诊断仪进

3、行检查，并具有真实的超声波回声与衰变系数，能够通过超声设备显示模型脏器的影像。7、★匹配现有市场上所有的真实临床用超声设备，具有与真实超声设备联合使用的特性。无需软件，即可在真实超声设备上成像8、训练的项目：（1）设备和探头操作方法（2）基本的腹部超声扫查方法（3）超声下的横断面解剖图像（4）各器官超声扫查和训练（5）肝脏的库式分段定位（6）在超声下辨认腹部脏器病变9、★含有六种病变，包括：（1）胆结石（2）肝脏病变（囊性，实性）（3）胰腺癌（4）脾脏病变（5）双侧肾脏病变（6）左侧肾上腺肿瘤，病变接受

4、定制。10、超声波检测特性：由对超声波衰减系数近似于人体的材料制作而成。在B型超声图像中显示出背景中的细微点状回声。在基本材料中嵌入各种高精度的反射体（1）声速1440—1540m/s(25℃)（2）声衰减0.5-1.0dB/cmMHZ1/个（3）轴向分辨率角度分辨率二、3D超声教学系统（投标现场需进行系统演示）1、系统分为五大病例模块：心脏模块、腹主动脉模块、右上腹模块、左上腹模块、产科模块。2、★具有超过8种不同语言版本，含中、英文版本，可在使用过程中任意设置。3、具有临床常用的教学模块，包括：心脏

5、模块、腹主动脉模块、右上腹模块、左上腹模块、产科模块。4、在每种教学模块中，均具有病例背景描述、具有真实的患者视频、语音以及文字描述。5、在每种教学模块中，均具有每种3D模拟患者呈现出的动态的变化体位变化动画以及能够通过可调节的通透视窗功能、以任意程度的半透明方式展示骨骼、动脉、心脏、神经、脏器等解剖结构，并可动态通过逼真的3D模拟患者实现。6、针对教学使用。可详细描述超声探头使用的详细内容、以3D动画方式展示患者体位、探头位置、指针位置、凝胶使用、呼吸的影像以及伪影的教学。所有教学均采用逼真的3D模拟

6、患者的动态变化、配合文字教学展示。7、★能够以全球最逼真的3D动态动画教学的方式、对模拟患者的解剖结构进行动态展示。如具有可标记的触诊、听诊功能以及区域标示。具有真实的各个脏器的解剖机构细分，每选择一种脏器结构均会产生出可对照的动画进行标记教学。8、具有结构结构教学具有外部解剖结构、肌肉、骨视觉通透变化控件、从透明到完整展示、能够以任意程度的通透组合方式进行三维的叠加教学展示。能够侧重视觉上的三维变化导致的教学重点明确突出。9、每个模块中均具有自测功能、具有展示教学内容的题库、并可在正确选择答案后给出答

7、案详细解释。三、配套构成：1、含有内置病变的模型主体2、两种体位摆放用软垫3、三维超声影像教学系统4、操作用参考DVD2医师影像思维训练及考核系统1.0产品说明：该系统通过对各种医学影像成像技术基本原理的学习和理解，加深对所读取影像形成要素的认识。通过对基本操作演示及模拟练习系统，帮助学会和熟练各种影像检查设备的操作；通过对影像分析的基本步骤训练,训练学员在阅片分析时的思维模式，以典型案例分析来指导形成一定的思维习惯，最大程度的减少观察和分析的遗漏，培养学员的整体意识和大局观，通过训练观片者的病程前后衔

8、接和改变的纵向思维习惯，培养学员的动态观。1、学生端满足课堂教学和考核实训双方面的需求，考核时实行系统自动评分。1/套★1.1、成像原理及操作过程（必须内置所有如下教学模块）（1）、X线：根据X线工作过程，提供权威的电子教材及电子课件。（2）、CT：根据CT工作过程，提供权威的电子教材及电子课件。（3）、MR：根据MR工作过程，提供权威的电子教材及电子课件。（4）、超声：根据超声工作过程，提供权威的电子教材及电子课件。★1.2、影像读取分析