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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于医学指标的爆炸致人体肺部损伤评估方法。具体步骤有：通过手持超声设备分别对各个肺区进行扫描，将获得的肺部视频输入深度学习模型，模型基于图像特征学习对视频流进行动态估分并对最大值进行求和，最后输出肺影像总分以及爆炸冲击损伤情况。上述深度学习网络基于人体‑爆炸流场数值模型，获得胸部整体的冲击响应，阐明肺部爆炸伤的主要致伤机制；通过改变爆炸当量和距离，得到不同肺部损伤等级。本方法作为辅助急诊医疗手段能快速完成伤者肺爆炸损伤诊断与伤情评估以确定诊疗方案，缩短救援时间与成功率。
主权项：1.一种基于医学指标的爆炸致人体肺部损伤评估方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，通过手持超声设备对人员肺部进行扫描，获取超声图像视频流；第二步，将视频流输入深度学习网络模型进行特征比对学习与训练，输入ResNet网络模型；第三步，基于LS-DYNA的爆炸场与人体肺部流固耦合数值计算，通过更改爆炸参数以及人员位置信息，得到不同工况下肺部受爆炸载荷下的响应情况，与第一步的受损肺部超声影像配合进行分数标注；第四步，将步骤二中标注好的图像集用于本方法深度学习神经网络的学习与训练，得到用于肺部损伤的评分模块该网络模型总体分为四层：第一层为输入特征属性，包括：灰度值、区域形态、空洞大小与数量；第二层为输入量隶属云分布，对第一层特征量进行分类，计算隶属云分布激活程度；第三层为若干层卷积神经网络层，进行规则推理与逻辑建立；第四层为输出预测层，通过前几级逻辑输出对神经网络的各个输出值进行加权，得到人员胸肺部伤情分数评估，分数越高说明损伤越重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于医学指标的爆炸致人体肺部损伤评估方法
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