【摘 要】
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静配中心负责进行静脉输液药品的配置工作,其中人工核对的工作量占用了大量的护理资源。该文提出一种基于图像目标检测的药品外观识别方法,采用改进的YOLOv3目标检测模型识别药品类别,快速检测出药品的类型和数量,辅助医护人员核对药品。该文提出的识别算法针对不同药品的识别精确度为93.84%,在药品配置的实际场景有较大的使用价值,能够协助医疗人员进行药品核对,降低药品配置的出错率。
【机 构】
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成都九洲电子信息系统股份有限公司,上海电力大学,复旦大学
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静配中心负责进行静脉输液药品的配置工作,其中人工核对的工作量占用了大量的护理资源。该文提出一种基于图像目标检测的药品外观识别方法,采用改进的YOLOv3目标检测模型识别药品类别,快速检测出药品的类型和数量,辅助医护人员核对药品。该文提出的识别算法针对不同药品的识别精确度为93.84%,在药品配置的实际场景有较大的使用价值,能够协助医疗人员进行药品核对,降低药品配置的出错率。
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