一种肺通气功能检查的异常识别方法、装置、电子设备以及计算机存储介质

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一种肺通气功能检查的异常识别方法、装置、电子设备以及计算机存储介质
申请号:CN202411738183
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119818050A
公开日期:2025-04-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种肺通气功能检查的异常识别方法、装置、电子设备以及计算机存储介质。所述肺通气功能检查的异常识别方法,包括以下步骤:S1.获取待识别的肺通气功能检查曲线,采用自适应傅里叶(AFD)方法对所述肺通气功能检查曲线进行处理;S2.将处理后得到的肺通气功能检查曲线输入经训练后的YOLO算法模型,所述YOLO算法模型识别所述肺通气功能检查曲线的异常情况。本发明所述的异常识别方法,结合了AFD技术和深度学习技术,能够高效、准确识别肺通气功能检查异常情况,确保检查数据的可靠性和一致性,能够辅助医学人员完成检查质控,有效缓解部分地区、部分医疗机构的医学人员培训、实践经验不足的问题。
技术关键词
通气功能 异常识别方法 YOLO算法 算法模型 曲线 计算机存储介质 电子设备 频率 三次样条插值 网络 深度学习技术 存储计算机程序 处理器 存储器 图像 指令 检测头 医学 处理单元
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