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申请/专利权人：常州忆隆信息科技有限公司
摘要：本发明涉及图像集成检测技术领域，尤其涉及一种自适应医疗套扎方法及系统，包括如下步骤：获取目标区域的实时图像数据，将实时图像数据整合成目标图像集合；对目标图像集合进行深度处理，检测实时图像数据的边缘特征，获得边缘检测结果，根据边缘检测结果提取目标图像集合的创伤图像特征；构建样本数据库，根据样本数据库构建创伤特征子集，创伤特征子集为识别创伤类别的关键特征的集合；通过样本数据库的创伤特征子集对创伤图像特征进行匹配，并获得与创伤特征子集对应的套扎方案。通过本发明有效解决了医疗套扎器无法自动适应不同类型伤口的问题，限制其在紧急情况下的效率和效果。
主权项：1.一种自适应医疗套扎方法，其特征在于，包括如下步骤：获取目标区域的实时图像数据，并将所述实时图像数据整合成目标图像集合；对所述目标图像集合进行深度处理，检测所述实时图像数据的边缘特征，获得边缘检测结果，根据所述边缘检测结果提取所述目标图像集合的创伤图像特征；构建样本数据库，根据所述样本数据库构建创伤特征子集，所述创伤特征子集为识别创伤类别的关键特征的集合；通过所述样本数据库的创伤特征子集对所述创伤图像特征进行匹配，并获得与所述创伤特征子集对应的套扎方案；构建样本数据库，根据所述样本数据库构建创伤特征子集，包括：采集多个位置所述目标区域的历史创伤图像数据，并对所述历史创伤图像数据进行预处理；选择深度学习法对预处理后的所述历史创伤图像数据进行深度学习并对所述历史创伤图像数据进行聚类，确保聚类结果与创伤特征一一对应；根据深度学习结果获得所述创伤特征对应的所述套扎方案，并将相同的所述套扎方案对应的所述创伤特征进行合并构建所述创伤特征子集；根据所述深度学习和聚类结果，识别每种聚类中的主要特征和次要特征；并将所述主要特征和次要特征按照套扎方案的适应性进行组合；合并具有相同所述套扎方案需求的所述聚类结果中的主要特征和次要特征，形成针对具体治疗方法优化的所述创伤特征子集；所述主要特征包括伤口的大小、深度、形状、边缘的清晰度，所述次要特征包括颜色变化、纹理差异，且每种所述创伤特征子集包括伤口深度、面积、边缘类型。
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权利要求：
百度查询： 常州忆隆信息科技有限公司 一种自适应医疗套扎方法及系统
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