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申请/专利权人：南方医科大学南方医院;杭州乐九医疗科技有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，本发明公开了基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法，包括先获取麻醉类型，根据病患基础信息计算围手术评估系数，当麻醉类型为局部麻醉时，基于H张口腔子图像确定Q个初始注射区域图像，将Q个初始注射区域图像进行分割生成Q个中间注射区域图像，根据Q个中间注射区域图像确定目标注射位置，在手术过程中持续获取实时病患状态信息，根据实时病患状态信息以及围手术评估系数计算焦虑系数，基于焦虑系数和麻醉类型判断是否停止手术；本发明进行了术前和术中的评估，在选择麻醉位置时，选择带来疼痛较小的位置，这样尽量降低麻醉给病患带来心理负担。
主权项：1.基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法，其特征在于，包括：S10：获取待治疗区域的H张口腔子图像以及病患基础信息，将H张口腔子图像输入到预构建的麻醉分类模型中，获得麻醉类型，麻醉类型包括局部麻醉和静脉镇静，H为大于1整数；S20：根据病患基础信息计算围手术评估系数，将麻醉类型和围手术评估系数输入到预构建的麻醉剂量模型中，获取目标麻醉剂量；S30：当麻醉类型为局部麻醉时，基于H张口腔子图像确定Q个初始注射区域图像，将Q个初始注射区域图像进行分割生成Q个中间注射区域图像，根据Q个中间注射区域图像确定目标注射位置，H＞Q；S40：在手术过程中持续获取实时病患状态信息，根据实时病患状态信息以及围手术评估系数计算焦虑系数，基于焦虑系数和麻醉类型判断是否停止手术。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南方医科大学南方医院 杭州乐九医疗科技有限公司 基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法
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