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多宝视家庭版 정보

Training amblyopia, strabismus, visual fusion and stereopsis functional training, visual fatigue regulation training.

多宝视是一个基于云医疗技术的个性化视觉训练网络平台。其采用强能量生物波的视觉生物信息刺激,结合各种知觉学习训练游戏,开创弱视治疗的新标准。多宝视网络训练平台基于云医疗技术,当数据中心接收到客户端上传过来的患者视觉功能检测结果和各项病历数据后,云端的智能专家系统就可即时为不同类型的弱视患者制定出针对性非常强的个性化视觉训练方案。

  多宝视知觉学习多媒体网络治疗:该治疗方法是利用网络计算机软件,将网络多媒体技术融入弱视治疗,是目前治疗弱视,提高视觉功能的最新方法。多宝视网络训练平台于2004年开始研发,是国内最早采用知觉学习治疗弱视的网络训练平台开发商,同时也是国内第一款同时支持繁体中文和简体中文的,面向中国大陆地区和港、澳、台地区的弱视治疗软件。

  研究发现:国际神经科学和视觉科学界历经数十年的研究发现,弱视是视知觉过程的神经学成分存在缺损。弱视患者存在神经系统交互作用异常、兴奋性降低、抑制性提高,这些构成了患者对比度反应不足及产生拥挤现象等。

突破点:多宝视多媒体生物刺激知觉学习视觉训练正是在上述研究的基础上,选择视觉神经科学领域视觉刺激的经典模块,凝聚了生物刺激+精细训练+视觉技巧训练+同时视训练+融合功能训练+立体视训练+Gabor训练+对比敏感度训练+信息提取训练等多种训练方法精华,运用知觉学习原理设计各种视觉任务,采用人机交互的方式进行个性化的针对性治疗。

  创新:多宝视多媒体生物刺激知觉学习视觉训练是一种强能量生物波刺激+知觉学习训练的新技术、新概念、新疗法。其独有的多媒体生物刺激模式生成器可根据患者的双眼视力、验光数据、注视性质等智能生成近千种强刺激的多媒体生物刺激模式。这种强能量生物波刺激是利用多媒体技术生成的能影响生物组织细胞的能量,能对机体产生有效的生物反馈。多宝视多媒体生物刺激知觉学习视觉训练设计生动有趣,设有任务的升降级,并伴有明快的音乐,训练过程轻松活泼,克服了传统弱视治疗方法枯燥无味、患儿不能坚持治疗的不足。使弱视治疗由被动变为儿童的主动参与,能快速的提高患者视力,同时对年龄较大或高度近视性弱视等使用传统疗法毫无治愈希望者,该疗法仍有效。

产品概述:

  多宝视多媒体网络视觉训练系统是国际上第一款基于知觉学习理论应用富媒体Flex技术开发的用于弱视治疗的专业网络医疗软件,在系统中实现了用高效率的算法独创了生物刺激模式生成器,能够生成多种有效生物刺激模式。用于治疗弱视等视觉功能障碍的智能化视觉训练体系,系统通过训练患者的“眼力”、“脑力”、“手-脑-眼协调力”提升患者的各项视觉功能与视觉技巧。

  多宝视多媒体生物刺激知觉学习视觉训练(简称多宝视多媒体视觉训练系统),采用强能量生物波的视觉生物信息刺激,结合知觉学习训练项目,由云端的智能专家系统根据每位患者的视力和视功能状况,因人而异制定个性化的治疗方案,其具有疗程短、见效快、趣味性强等特点。多宝视系统现支持繁体中文和简体中文,可自动识别操作系统是繁体中文还是简体中文,自动安装对应版本,安装后可自由切换界面风格和训练系统的语言版本。

产品原理:

  多媒体生物刺激知觉学习视觉训练系统,主要应用于弱视治疗、斜视手术恢复及视疲劳的预防,是一个基于知觉学习理论的支持多种语言的高科技生物医疗系统。本系统结合最新的视觉研究成果,综合运用神经生物学、心理物理学和计算机视觉的理论及方法,利用大脑神经系统的可塑性,根据视觉神经元感受野的数学模型,通过特别设计的多媒体生物信息刺激,让视皮层细胞达到最佳的视觉滤波,打通视觉通道,矫治和改善大脑神经视觉系统的信息加工和处理能力,从而提高视力,恢复、重建与完善双眼视功能,达到治疗弱视,提高双眼视功能,缓解视疲劳的目的。

  国际神经科学和视觉科学界历经数十年的研究发现,弱视的病损部位主要体现在视觉系统三大部位(1、眼底视网膜;2、视觉传导神经;3、大脑视觉中枢),弱视的主要病因是视觉过程的神经元细胞存在缺损,如视网膜细胞、视神经细胞、大脑视皮层细胞这三类细胞或其中一种存在缺损。传统的弱视治疗方法只是单纯地从外部来刺激眼底细胞,只适应于视网膜细胞缺损引起的弱视,而对病因、病损部位已深入视觉传导神经及大脑皮层纹区的弱视则几乎无效。而“多宝视多媒体生物刺激知觉学习视觉训练系统”是以提高神经侧支交互反应能力,增加信噪比、提高神经元细胞受损的轮廓整合等能力的直接针对大脑神经进行治疗的,可快速修复神经元细胞,激活视觉通道,治愈弱视。

产品功能:

  1、弱视治疗;

  2、斜视术后恢复,扩大融合范围;

  3、矫正小角度斜视;

  4、缓解视疲劳;

최신 버전 1.1.0의 새로운 기능

Last updated on Oct 5, 2015

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