基于深度学习的围手术期ASA分级自动化评估方法

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。