便携式超声气胸诊断仪

目前,气胸的诊断一般以CT和X光为主要手段,常常作为气胸诊断的金标准。在救援领域,由于CT和X光设备体积比较庞大,转运的难度大、费用高,并且CT诊断会使患者暴露在有严重辐射的环境中,而X光在胸部创伤疾病的诊断中作用有限,因此可携带的超声设备就成为了医疗救援领域诊断气胸的首选。为此,本文提供了一种便携式的超声气胸诊断仪,...     

基于深度学习和M型超声的张力性气胸检测

张力性气胸是灾害救援、交通事故以及战创伤环境下的常见伤,需要及时救助。常用的X光、CT等诊断设备由于体积大、重量重、转运困难,不适用于救援现场。超声设备方便携带,适用于救援环境。但超声图像噪声大、分辨率低,上手难度大,影响诊断效率。文中研究了深度学习模型对M型超声下肺超声典型征象进行识别分类的效果。使用超声设备,建立肺...     

基于机器学习的无线频谱占用预测研究

为解决无线频谱资源利用率较低的问题,文中提出了基于机器学习的无线频谱占用预测方法,实现了对无线频谱资源占用情况的预测。通过软件无线电平台感知无线频谱资源的占用情况,利用机器学习算法对无线频谱资源占用数据进行训练和预测。经过实际测试的验证与应用,效果显著,可以有效预测无线频谱资源占用情况。