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本发明公开了一种甲状腺术后出血监测方法及系统，其涉及医疗监测技术领域。本发明采用YOLO‑Seg网络模型并结合SRCNN层和Blind Dconv层，可高精度地识别引流管区域和敷料区域，提高区域识别的准确性，提升了图像的清晰度和去模糊效果；对引流液体的颜色、类别和占比信息的准确检测，为判断患者是否出血提供了有力支持；通过对生理指标数据进行综合分析，更全面地评估患者的整体健康状况，通过生理指标分数准确反映患者的健康状态，及时发现潜在的出血风险，为甲状腺术后患者的监测提供了全面、准确、及时的解决方案，有效保障了患者的安全和康复。
主权项：
1.一种甲状腺术后出血监测方法，其特征在于，包括： S1、基于监测间隔，实时获取患者的监控图像数据和生理指标数据； S2、构建区域识别模型和图像检测模型； S3、将监控图像数据输入至区域识别模型，输出得到区域识别结果；其中，所述区域识别结果包括引流管区域图像和敷料区域图像； S4、将区域识别结果输入至图像检测模型，输出得到引流管检测结果和敷料检测结果；其中，所述敷料检测结果为血迹面积，所述引流管检测结果包括引流类别结果、引流管颜色分类结果和占比信息差； S5、对生理指标数据进行计算和检测，得到生理指标分数； S6、基于引流管检测结果、敷料检测结果和生理指标分数，获得监测结果； 所述区域识别模型包括串联的边缘分割提取模块、SRCNN层和Blind Dconv层；边缘分割提取模块包括YOLO-Seg网络模型；YOLO-Seg网络模型包括串联的Backbone模块、Neck模块、Detection Head模块和Segmentation Head模块； 所述图像检测模型包括并行的引流管区域图像检测模块和敷料区域图像检测模块；引流管区域图像检测模块包括颜色转换子模块、第一颜色分割子模块、颜色占比计算子模块、纹理特征提取子模块和液体类别分类子模块；敷料区域图像检测模块包括串联的第二颜色分割子模块、血迹检测子模块、血迹判断子模块和血迹面积计算子模块。
