一种监护数据识别方法、装置、介质及设备与流程

本申请属于图像处理，具体涉及一种监护数据识别方法、装置、介质及设备。

背景技术：

1、现有技术中，监护数据的自动识别面临着诸多挑战，尤其是从图像中高效、准确地提取和识别这些关键数据时。由于监护数据的多样性(如心率、血压、血氧饱和度等)、图像来源的差异性(不同品牌和型号的监护仪输出图像的格式、分辨率和清晰度各不相同)，以及图像中可能存在的噪声和干扰因素(如光线变化、遮挡、污渍等)，传统的方法往往难以达到理想的识别效果。

2、具体来说，传统的图像识别技术往往依赖于人工设计的特征提取器，这些特征提取器对于复杂多变的监护输入图像来说，其泛化能力和鲁棒性相对较弱。此外，由于监护数据的实时性和准确性要求极高，传统方法在处理速度和精度上也难以满足临床应用的需求。

技术实现思路

1、针对现有技术中的不足，本申请的目的在于提供一种监护数据识别方法、装置、介质及设备，本申请能够自动从监护图像中准确识别出关键的监护数据，从而提高医疗监护的效率和准确性。

2、为实现上述目的，本申请提供以下技术方案：

3、一种监护数据识别方法，所述方法包括：采集监护输入图像；对所述监护输入图像进行预处理；构建监护数据识别模型并进行训练；其中，所述监护数据识别模型引入密集连接块，所述密集连接块包括叠加的具有不同卷积核的卷积层，且所述叠加的具有不同卷积核的卷积层采用跳跃连接，以实现特征复用；将预处理后的所述监护输入图像输入训练好的监护数据识别模型中，以识别所述监护输入图像中的监护数据。

4、可选的，对所述输入图像进行预处理，包括：将所述监护输入图像调整到统一尺寸；对统一尺寸后的所述监护输入图像进行图像增强；对图像增强后的所述监护输入图像进行归一化。

5、可选的，所述监护数据识别模型通过以下步骤进行训练：收集大量监护输入图像，形成监护输入图像集；对每张监护输入图像中的各数据项使用不同方框进行标注；将标注好的输入图像按比例划分为训练集和验证集；设置训练参数，通过训练集对模型进行训练，在训练过程中计算模型的交叉熵损失函数，利用adam优化算法对损失函数进行损失优化，直至损失函数收敛；利用验证集对模型进行验证，在验证过程中，采用准确率、召回率和f1分数作为评估指标对模型进行性能评价，当各指标均达到预设值，模型验证通过；否则调整训练参数或扩大训练样本重新对模型进行训练，直至模型验证通过。

6、本申请还提供一种监护数据识别装置，所述装置包括：采集模块，用于采集监护输入图像；预处理模块，用于对所述监护输入图像进行预处理；模型构建及训练模块，用于构建监护数据识别模型并进行训练；其中，所述监护数据识别模型引入密集连接块，所述密集连接块包括叠加的具有不同卷积核的卷积层，且所述叠加的具有不同卷积核的卷积层采用跳跃连接，以实现特征复用；识别模块，用于将预处理后的所述监护输入图像输入训练好的监护数据识别模型中，以识别所述输入图像中的监护数据。

7、可选的，所述预处理模块包括：尺寸调整子模块，用于将所述监护输入图像调整到统一尺寸；增强子模块，用于对统一尺寸后的所述监护输入图像进行图像增强；归一化子模块，用于对图像增强后的所述监护输入图像进行归一化。

8、本申请还提供一种监护数据识别系统，所述系统包括如前所述的装置。

9、本申请还提供一种存储介质，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前任一项所述的方法。

10、本申请还提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如前任一所述的方法。

11、与现有技术相比，本申请带来的有益效果为：本申请通过构建监护数据识别模型，能够自动从监护输入图像中准确、高效地识别出各监护数据并输出，大大减轻了人工工作量，且能够避免人工抄录数据带来的误差，提高了工作效率和准确性。

技术特征：

1.一种监护数据识别方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述监护输入图像进行预处理，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监护数据识别模型通过以下步骤进行训练：

4.一种监护数据识别装置，其特征在于，所述装置包括：

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述预处理模块包括：

6.一种监护数据识别系统，其特征在于，所述系统包括如权利要求4所述的装置。

7.一种存储介质，其特征在于，其包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行权利要求1～3中任一项所述的方法。

8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

技术总结本申请属于图像处理技术领域，具体揭示了一种监护数据识别方法、装置、介质及设备，所述方法包括：采集监护输入图像；对所述监护输入图像进行预处理；构建监护数据识别模型并进行训练；将预处理后的所述监护输入图像输入训练好的监护数据识别模型中，以识别所述监护输入图像中的监护数据。本申请能够准确、高效的从监护图像中识别监护数据。技术研发人员：赵江龙,卢红芳,赵倩,赵魁龙受保护的技术使用者：西安科维铁路智能技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4