基于深度学习算法的无菌操作检测方法

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基于深度学习算法的无菌操作检测方法
申请号:CN202510866004
申请日期:2025-06-26
公开号:CN120375296B
公开日期:2025-10-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供了基于深度学习算法的无菌操作检测方法,使用摄像装置持续采集手术室内的影像,并识别手术室内的无菌区域,获取无菌区域内的可移动目标的分割掩膜;通过预设阈值判别影像的各个像素点是否为运动像素;通过分割掩膜获取前景区域,并将前景区域向外扩展得到周围区域,计算前景区域及周围区域内运动像素的占比,并生成运动区域比值矩阵;构建碰触预测模型,并使用运动区域比值矩阵对碰触预测模型进行训练,通过训练后的碰触预测模型完成实时的无菌操作检测。本发明有益效果:使用深度学习计算机视觉技术监测术中医生操作,对于违反无菌原则的行为提出预警。
技术关键词
深度学习算法 稀疏重构算法 像素点 深度学习计算机视觉 运动 手术室 计算机可读取存储介质 完备字典 稀疏系数向量 移动物体 矩阵 掩膜 模板 影像 摄像装置 卷积编码器 最小化误差 处理器
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