近日，磅策醫(yī)療臨床科學(xué)研究領(lǐng)域中取得新突破，在權(quán)威期刊《Biomedical Signal Processing and Control》發(fā)表論文《B-ultrasound guided venipuncture vascular recognition system based on deep learning》，為臨床靜脈穿刺提供了新的解決方案，受到海內(nèi)外專家學(xué)者廣泛關(guān)注。
靜脈穿刺是門診采血室醫(yī)生常用的操作之一。穿刺的成功率不僅關(guān)系到患者的疼痛程度，還會(huì)影響測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性。為了解決這一問題，團(tuán)隊(duì)提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的B超引導(dǎo)下的靜脈穿刺識(shí)別系統(tǒng)。在論文中，科研團(tuán)隊(duì)詳細(xì)描述了該系統(tǒng)的運(yùn)作流程、技術(shù)實(shí)現(xiàn)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
首先，研究團(tuán)隊(duì)利用k-means++聚類算法對(duì)不同B-模式超聲圖像中的血管區(qū)域進(jìn)行了聚類處理，以便后續(xù)工作的進(jìn)行。然后，設(shè)計(jì)了一種輕量級(jí)的血管超聲網(wǎng)絡(luò)(UV-YOLOv7)。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)以YOLOv7-tiny為基礎(chǔ)，特別添加了一個(gè)多尺度特征融合模塊(MFFM)，以便更好地融合高層次的語義特征和低層次的細(xì)節(jié)特征。此外，通過輕量化模型結(jié)構(gòu)和更換EIoU損失函數(shù)，模型檢測(cè)的速度和準(zhǔn)確性得到了顯著提升。
最后，團(tuán)隊(duì)提出了一種動(dòng)態(tài)基于密度的聚類算法(DN-DBSCAN)，可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)輸出的定位結(jié)果和置信度屬性，對(duì)一系列局部血管區(qū)域進(jìn)行聚類處理，從而去除誤檢區(qū)域。在實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)選取了303張無回聲和264張強(qiáng)回聲血管超聲圖像進(jìn)行離線擴(kuò)展和訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在mAP上表現(xiàn)最佳，達(dá)到了86.2%，并且推理時(shí)間僅為0.6ms。最后，通過DN-DBSCAN聚類算法的應(yīng)用，獲得了更穩(wěn)健的血管定位效果。
這個(gè)系統(tǒng)的誕生可以幫助醫(yī)生更快速、精準(zhǔn)地找到血管，從而減少患者的痛苦、降低醫(yī)療成本，同時(shí)也為其他醫(yī)療領(lǐng)域提供了新的思路和方法，進(jìn)而推動(dòng)醫(yī)療科技的發(fā)展進(jìn)步。
磅策醫(yī)療自成立以來一直致力于解決各類病癥的共性臨床需求，提供更專業(yè)的醫(yī)療解決方案，團(tuán)隊(duì)深知，每一個(gè)技術(shù)的突破，都意味著能夠?yàn)榛颊邘砀玫闹委燇w驗(yàn)，為社會(huì)帶來更多的價(jià)值。這篇論文的發(fā)表，是全球頂級(jí)專家們對(duì)磅策醫(yī)療在技術(shù)創(chuàng)新方面的肯定，我們將繼續(xù)努力，爭(zhēng)取在智能醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域取得更大突破，為臨床醫(yī)療提供更先進(jìn)、更精準(zhǔn)、更普惠的解決方案，讓高端科技為更多人服務(wù)。
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