一种云边协同的智能检伤分类系统技术方案

本发明专利技术提供一种云边协同的智能检伤分类系统，智能边缘负责现场检伤分类决策，并可以进一步依据现场救援资源做出急救决策；智能边缘还可运行计算机视觉分析算法，实时监测伤员肢体位姿，提示现场救援人员/志愿者正确搬运伤员，避免伤员的肢体受到二次损伤；智能后端提供远程云计算，负责多个现场救援点的更全局更精准的检伤分类决策和更宏观的急救决策；也就是说，本发明专利技术智能前端、智能边缘、智能后端三方协同，能够提高现场检伤分类和救治的精准性和高效率；同时，本发明专利技术的智能前端便携易用、智能边缘和智能后端软件系统安装便利，支持现场广泛的网络互联，应急现场的快速部署。应急现场的快速部署。应急现场的快速部署。

【技术实现步骤摘要】
一种云边协同的智能检伤分类系统


[0001]本专利技术属于计算机技术、计算机应用领域，尤其涉及一种云边协同的智能检伤分类系统。

技术介绍

[0002]通常医学救援现场环境复杂、次生灾害发生概率高，导致专业的医学救援人员难以在黄金救援时间抵达现场施救。迫切需要配置先进智能的现场医学救援装备，指导伤员、现场志愿者科学地自救和施救，延伸医学救援资源效能。其中，在大规模医学救援现场，检伤分类是重要的救援环节，检伤分类的智能化尤为迫切。本专利技术利用空天地无所不覆盖的通信网络和云计算技术，将便携的医学检测装置和智能的救援决策计算系统联通，实施高效率的云边端协同的智能检伤分类。

技术实现思路

[0003]为解决上述问题，本专利技术提供一种云边协同的智能检伤分类系统，通过前端交互收集伤情、边缘实时低时延辅助判决、后端宏观优化决策三方协同，能够提高现场检伤分类和救治的精准性和高效率。
[0004]一种云边协同的智能检伤分类系统，包括智能前端、智能边缘、智能后端，其中，智能前端包括检伤分类标签、智能检伤套件、人机交互终端；所述检伤分类标签本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种云边协同的智能检伤分类系统，其特征在于，包括智能前端、智能边缘、智能后端，其中，智能前端包括检伤分类标签、智能检伤套件、人机交互终端；所述检伤分类标签被穿戴在伤员手腕或脚腕上，作为伤员身份标识；智能检伤套件用于测量伤员的生命体征；人机交互终端用于对伤员进行摄像拍照以及扫描检伤分类标签，为伤员建立身份账户，还用于将伤员的状态录像片段、图像以及生命体征数据存入智能边缘和智能后端的检伤分类数据库，并可追踪更新伤员信息；所述智能边缘为临时部署在现场救援指挥中心或临时救护站的计算/存储服务器，用于运行基于伤员的生命体征数据做出检伤分类决策和急救决策的检伤分类决策模型，还用于运行基于伤员的状态录像片段与图像识别伤员的外伤以及伤员的肢体是否发生姿态异常的视觉辅助分析模型；所述智能后端为长期部署在后方医院或后方指挥中心的计算/存储服务器，用于综合多个现场救援点的伤员总体情况以及救护资源，为各现场救援点反馈全局检伤分类决策和全局急救决策。2.如权利要求1所述的一种云边协同的智能检伤分类系统，其特征在于，所述智能检伤套件包括心率检测传感器、体温传感器、血压传感器以及血氧饱和度传感器，生命体征数据包括心率数据HR_Data、体温数据BT_Data、血压数据BP_Data、血氧饱和度数据BOS_Data、呼吸频率数据RR_Data、神志等级以及人体损伤程度。3.如权利要求1所述的一种云边协同的智能检伤分类系统，其特征在于，所述检伤分类决策模型采用决策树算法构建，且构建方法为：S1：获取检伤分类训练集D和特征集F，其中，训练集中每个训练样本均由心率数据、体温数据、血压数据、血氧饱和度数据、呼吸频率数据、神志等级以及人体损伤程度构成，且每个训练样本对应一个检伤分类结果，其中，检伤分类结果的类别包括常规处理、优先处理以及紧急处置；特征集F中包含的生命体征为：心率、体温、血压、血氧饱和度、呼吸频率、神志以及人体损伤；S2：计算特征集F中各个生命特征对检伤分类训练集D的信息增益，并选择信息增益最大值对应的生命特征作为特征F
k
；S3：判断特征F
k
的信息增益是否小于设定阈值e，若为是，则现场检伤分类辅助决策模型为单节点树，并将检伤分类训练集D中检伤分类结果数最大的类别作为单节点树的节点属性；若...

【专利技术属性】
技术研发人员：李向晖，彭云峰，邬雯，郝鹤菲，郭静，郭晓今，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第三医学中心，
类型：发明
国别省市：