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申请/专利权人：中国人民解放军中部战区总医院

摘要：本发明涉及伤员救治技能训练技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的伤情救治技能训练方法及系统，该方法包括：获取用户选择的伤情类型和工具类型；根据所述伤情类型和所述工具类型生成训练清单，所述训练清单包括若干个先后排列的训练子集；获取训练开始信号，进入训练阶段；按照训练清单中各个训练子集的先后顺序进行训练并获取训练数据和针对各个训练子集的训练评价反馈信息，所述评价反馈信息包括与各个训练子集对应的改进建议；依据改进建议调取相应训练子集进行二次训练；获取并显示当前各个评分项目的改进建议。本发明可以有效提高学员的救治技能。

主权项：1.基于深度学习的伤情救治技能训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户选择的伤情类型和工具类型；根据所述伤情类型和所述工具类型生成训练清单，所述训练清单包括若干个先后排列的训练子集；获取训练开始信号，进入训练阶段；按照训练清单中各个训练子集的先后顺序进行训练并获取训练数据和针对各个训练子集的训练评价反馈信息，所述评价反馈信息包括与各个训练子集对应的改进建议；依据改进建议调取相应训练子集进行二次训练；所述按照训练清单中各个训练子集的先后顺序进行训练并获取训练数据和针对各个训练子集的训练评价反馈信息还包括以下步骤：在考评人员显示界面显示当前训练子集的训练子集名称和考核科目；获取并在考评人员显示界面显示中显示当前训练子集的训练用时和训练阶段的整体用时；在显示界面中显示当前训练子集的各个评分项目；获取并显示当前训练子集各个评分项目的评分结果；获取并显示当前各个评分项目的改进建议；建立各种不规范救治动作同各种类型的改进建议之间的对应关系；获取各个评分项目对应的训练视频图像数据；从评分项目对应的训练视频图像数据中分别提取出连续性训练动作视频数据和姿态准确性训练动作视频数据；将连续性训练动作视频数据输入至时间序列数据深度学习模型中处理后得到连续性训练动作的不规范救治动作的识别结果；根据连续性训练动作的不规范救治动作的识别结果和不规范救治动作同改进建议之间的对应关系获取对应的改进建议；将姿态准确性训练动作视频数据输入至姿态识别深度学习模型中处理后得到姿态准确性训练动作的不规范救治动作的识别结果；根据姿态准确性训练动作的不规范救治动作的识别结果和不规范救治动作同改进建议之间的对应关系获取对应的改进建议。

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