摘要
本发明公开了一种甲状腺术后出血监测方法及系统,其涉及医疗监测技术领域。本发明采用YOLO‑Seg网络模型并结合SRCNN层和Blind Dconv层,可高精度地识别引流管区域和敷料区域,提高区域识别的准确性,提升了图像的清晰度和去模糊效果;对引流液体的颜色、类别和占比信息的准确检测,为判断患者是否出血提供了有力支持;通过对生理指标数据进行综合分析,更全面地评估患者的整体健康状况,通过生理指标分数准确反映患者的健康状态,及时发现潜在的出血风险,为甲状腺术后患者的监测提供了全面、准确、及时的解决方案,有效保障了患者的安全和康复。
技术关键词
监控图像数据
子模块
监测方法
生理
图像检测模型
指标
颜色
声音采集装置
液体类别
饱和度
纹理特征提取
信号处理算法
数据获取模块
心率
血压
甲状腺术后患者
图像获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
堰塞湖应急处置
子模块
实时监测系统
裂缝
水工结构
土地资源利用率
动态监测方法
三维模型
图片
矩阵
建筑外立面
局部优化模型
监测方法
标签
反射率数据
密钥加密方法
伪随机数生成器
生物特征码
生成会话
生理