近日，磅策醫(yī)療臨床科學研究領域中取得新突破，在權威期刊《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)外專家學者廣泛關注。
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系到患者的疼痛程度，還會影響測試結果的準確性。為了解決這一問題，團隊提出了一種基于深度學習的B超引導下的靜脈穿刺識別系統(tǒng)。在論文中，科研團隊詳細描述了該系統(tǒng)的運作流程、技術實現(xiàn)和實驗結果。
首先，研究團隊利用k-means++聚類算法對不同B-模式超聲圖像中的血管區(qū)域進行了聚類處理，以便后續(xù)工作的進行。然后，設計了一種輕量級的血管超聲網(wǎng)絡(UV-YOLOv7)。這個網(wǎng)絡以YOLOv7-tiny為基礎，特別添加了一個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節(jié)特征。此外，通過輕量化模型結構和更換EIoU損失函數(shù)，模型檢測的速度和準確性得到了顯著提升。
最后，團隊提出了一種動態(tài)基于密度的聚類算法(DN-DBSCAN)，可以根據(jù)網(wǎng)絡輸出的定位結果和置信度屬性，對一系列局部血管區(qū)域進行聚類處理，從而去除誤檢區(qū)域。在實驗中，研究團隊選取了303張無回聲和264張強回聲血管超聲圖像進行離線擴展和訓練。實驗結果表明，該方法在mAP上表現(xiàn)最佳，達到了86.2%，并且推理時間僅為0.6ms。最后，通過DN-DBSCAN聚類算法的應用，獲得了更穩(wěn)健的血管定位效果。
這個系統(tǒng)的誕生可以幫助醫(yī)生更快速、精準地找到血管，從而減少患者的痛苦、降低醫(yī)療成本，同時也為其他醫(yī)療領域提供了新的思路和方法，進而推動醫(yī)療科技的發(fā)展進步。
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，團隊深知，每一個技術的突破，都意味著能夠為患者帶來更好的治療體驗，為社會帶來更多的價值。這篇論文的發(fā)表，是全球頂級專家們對磅策醫(yī)療在技術創(chuàng)新方面的肯定，我們將繼續(xù)努力，爭取在智能醫(yī)療技術領域取得更大突破，為臨床醫(yī)療提供更先進、更精準、更普惠的解決方案，讓高端科技為更多人服務。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。 ）
