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    • 28. 发明授权
    • 基于深度学习的检测方法及除烟系统
    • CN116563743B
    • 2023-12-01
    • CN202211576001.1
    • 2022-12-09
    • 南京图格医疗科技有限公司
    • 黄新俊赵传森
    • G06V20/40G06V10/764G06V10/774G06V10/776G06V10/82A61B90/00
    • 本发明公开了一种基于深度学习的检测方法及除烟系统,涉及医疗器械、控制系统技术领域。本发明用于检测腔内手术时产生的烟,包括构建真实数据集,将数据集分为训练集和测试集;构建分类网络模型;使用训练集训练分类网络模型,输出训练后的分类网络模型;使用测试集测试训练后的分类网络模型,引入损失函数,计算测试得到的损失值,当损失值大于预设的阈值,继续训练分类网络;直至输出预设的分类网络模型。本发明基于深度学习,能够精准识别烟,进而除烟系统依据检测到的烟,开始除烟,以保证体内始终在无烟环境下,便于医生进行手术。(56)对比文件N. G. Mowbray等.Safe management ofsurgical smoke in the age of COVID-19.《British Journal of Surgery》.2020,第107卷(第11期),第1406-1413页.程广涛等.基于模块化深度卷积神经网络的烟雾识别《.软件导刊》.2020,第19卷(第3期),第83-86页第1-4节.杨洋等.除烟装置的研制及其在腹腔镜手术中清除有毒物质的作用研究《.护理学报》.2018,第25卷(第11期),第69-73页.陈力.基于深度学习的高效视觉信号去雨理论与方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2022,(第(2022)01期),I138-2323.Sabri Bolkar等.DEEP SMOKE REMOVALFROM MINIMALLY INVASIVE SURGERY VIDEOS.《2018 IEEE International Conference onImage Processing》.2018,第3403-3407页.程广涛等.基于模块化深度卷积神经网络的烟雾识别《.软件导刊》.2020,第19卷(第3期),第83-86页第1-4节.