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申请/专利权人：南昌大学第二附属医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的儿童听力检测方法及系统，涉及听力检测技术领域，通过应用前向传播算法将数据样本输入到训练好的网络模型中获取姿势预测结果，通过摄像机捕捉受试者的视频帧图像数据，使用POTR模型处理视频帧图像，生成骨骼关键点的距离和角度数据及包含骨骼线的RGB图像，网络模型基于数据集中骨骼关键点的水平值信息对数据集进行设置，并根据RGB图像中的动作分类结果判断是否增加受试者声音反应次数，处理完所有的视频帧图像后，依据受试者的声音反应次数判断是否存在无声音反应风险，判断结果发送至相关人员。该检测系统引入AI辅助儿童行为测听，可以提高儿童行为听力检测的准确性和检测效率。
主权项：1.一种基于深度学习的儿童听力检测方法，其特征在于：所述检测方法包括以下步骤：收集与儿科姿势相关的图像或视频数据，并为每个数据样本标注儿科姿势信息，将数据样本划分为训练集和测试集，通过训练集训练网络模型并利用反向传播算法优化参数，通过应用前向传播算法将数据样本输入到训练好的网络模型中获取姿势预测结果，使用测试集评估网络模型，基于评估结果调整和优化网络模型参数；通过摄像机捕捉受试者的视频帧图像数据，使用POTR模型处理视频帧图像，生成骨骼关键点的距离和角度数据及包含骨骼线的RGB图像，网络模型基于数据集中骨骼关键点的水平值信息对数据集进行设置，并根据RGB图像中的动作分类结果判断是否增加受试者声音反应次数；处理完所有的视频帧图像后，依据受试者的声音反应次数判断是否存在无声音反应风险，将判断结果发送至相关人员。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学第二附属医院 一种基于深度学习的儿童听力检测方法及系统
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