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申请/专利权人：上海交通大学医学院附属第九人民医院
摘要：本发明公开了一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，获取包括下颌、气管、颈静脉切迹的超声图像，采用resnet网络模型提取超声图像的特征，通过构建好的困难气道预测模型对特征进行分析，得到困难气道的评估结果。在模型训练时，基于Cormack‑Lehane分级的标签，使用所述超声特征作为输入信息，构建一个logistics回归模型进行分类，采用焦点损失函数对模型进行训练优化，从而能够精准的对临床麻醉中困难气道做出预警，降低麻醉风险。
主权项：1.一种基于超声图像识别技术的困难气道评估方法，其特征在于，包括：获取反映气道解剖结构及功能的超声图像，将超声图像输入训练好的困难气道预测模型中进行分析，自动给出困难气道评价结果；其中，所述困难气道预测模型包括特征提取器和分类器；所述特征提取器采用深度学习神经网络对超声图像进行特征提取，输出512*1的图像特征；并根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值；所述分类器基于Cormack-Lehane分级的标签，通过logistics回归模型对图像特征进行困难气道严重程度的评分；其中，所述获取反映气道解剖结构及功能的超声图像进一步包括：获取多张超声图像，采用多因素逻辑回归算法从中筛选出符合P0.05的超声图像，作为反映气道解剖结构及功能的超声图像；其中，筛选出来的超声图像包括下颌超声图像、气管超声图像及颈静脉切迹超声图像；所述根据困难气道的特征指标，对提取的图像特征赋予不同的权值进一步包括：通过绘制困难气道的类激活热图，对比提取的图像特征的类激活热图中每个像素的RGB值，对不同颜色的图像特征赋予不同的权值；其中，采用焦点损失函数对困难气道预测模型进行训练，所述焦点损失函数的公式为： ，其中，α是调节正负样本的权重，γ是调节难易分类样本的权重，m是困难气道的预测概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学医学院附属第九人民医院 基于超声图像识别技术的困难气道评估方法及装置
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