【摘 要】
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为了提高智能医疗护理水平,减少护理工作量,节约医院成本。提出一种基于卷积神经网络的病人体态行为特征提取算法,该算法采用双网络模型设计,包括病人检测网络模型和病人体态
【机 构】
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青岛大学附属医院,山东省智慧矿山信息技术重点实验室
【基金项目】
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山东省智慧矿山信息技术重点实验室开放基金子课题-基于医疗大数据的临床路径挖掘与优化研究(编号:2018-1)
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为了提高智能医疗护理水平,减少护理工作量,节约医院成本。提出一种基于卷积神经网络的病人体态行为特征提取算法,该算法采用双网络模型设计,包括病人检测网络模型和病人体态行为特征提取模型,应用该算法到病人体态行为检测系统中,从而实现对病人的识别监控,提高智能医疗护理水平。最后,通过开源框架平台,对病人行为检测系统进行测试,实验结果表明,测试数据集合越大,病人体态行为特征提取精度越高,对病人体态行为类别的平均识别率97.6%,从而验证了系统的有效性和正确性。
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