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。
技术关键词
损伤评估方法
深度学习网络模型
手持超声设备
数值模拟方法
ResNet网络
深度学习模型
流固耦合数值
深度学习神经网络
医学
缩短救援时间
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