近日，磅策医疗临床科学研究领域中取得新突破，在权威期刊《Biomedical Signal Processing and Control》发表论文《B-ultrasound guided venipuncture vascular recognition system based on deep learning》，为临床静脉穿刺提供了新的解决方案，受到海内外专家学者广泛关注。
静脉穿刺是门诊采血室医生常用的操作之一。穿刺的成功率不仅关系到患者的疼痛程度，还会影响测试结果的准确性。为了解决这一问题，团队提出了一种基于深度学习的B超引导下的静脉穿刺识别系统。在论文中，科研团队详细描述了该系统的运作流程、技术实现和实验结果。
首先，研究团队利用k-means++聚类算法对不同B-模式超声图像中的血管区域进行了聚类处理，以便后续工作的进行。然后，设计了一种轻量级的血管超声网络(UV-YOLOv7)。这个网络以YOLOv7-tiny为基础，特别添加了一个多尺度特征融合模块(MFFM)，以便更好地融合高层次的语义特征和低层次的细节特征。此外，通过轻量化模型结构和更换EIoU损失函数，模型检测的速度和准确性得到了显著提升。
最后，团队提出了一种动态基于密度的聚类算法(DN-DBSCAN)，可以根据网络输出的定位结果和置信度属性，对一系列局部血管区域进行聚类处理，从而去除误检区域。在实验中，研究团队选取了303张无回声和264张强回声血管超声图像进行离线扩展和训练。实验结果表明，该方法在mAP上表现最佳，达到了86.2%，并且推理时间仅为0.6ms。最后，通过DN-DBSCAN聚类算法的应用，获得了更稳健的血管定位效果。
这个系统的诞生可以帮助医生更快速、精准地找到血管，从而减少患者的痛苦、降低医疗成本，同时也为其他医疗领域提供了新的思路和方法，进而推动医疗科技的发展进步。
磅策医疗自成立以来一直致力于解决各类病症的共性临床需求，提供更专业的医疗解决方案，团队深知，每一个技术的突破，都意味着能够为患者带来更好的治疗体验，为社会带来更多的价值。这篇论文的发表，是全球顶级专家们对磅策医疗在技术创新方面的肯定，我们将继续努力，争取在智能医疗技术领域取得更大突破，为临床医疗提供更先进、更精准、更普惠的解决方案，让高端科技为更多人服务。
（免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。
任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。 ）
