本技術(shù)實施例涉及軍事醫(yī)學，尤其涉及一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭和突發(fā)事件的復雜性不斷增加，在戰(zhàn)地環(huán)境中，快速而準確地評估傷病員的傷情對于提高救治成功率至關(guān)重要。便攜式醫(yī)療成像設(shè)備的應(yīng)用使得在前線即時收集生理圖像數(shù)據(jù)成為可能，但這些數(shù)據(jù)往往需要進行初步的數(shù)據(jù)清洗與格式化處理，以生成標準化的生理圖像數(shù)據(jù)。此外，由于戰(zhàn)地環(huán)境的特殊性，評估系統(tǒng)不僅需要具備高精度，還需要能夠在資源有限的情況下快速響應(yīng)，并通過安全通信協(xié)議將評估結(jié)果實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，以便后方團隊做出及時決策。

2、目前，戰(zhàn)地醫(yī)療通常依賴于傳統(tǒng)的醫(yī)學影像分析和人工評估。一些較為先進的系統(tǒng)已經(jīng)開始應(yīng)用機器學習算法來輔助診斷，例如使用區(qū)域注意力機制增強關(guān)鍵生理區(qū)域信號，以及采用遷移學習技術(shù)通過預訓練模型的知識遷移能力來提高準確性。然而，這些系統(tǒng)的功能相對單一，主要集中在圖像分析上，缺乏對多模態(tài)信息(如視覺與非視覺信息)的綜合處理。

3、現(xiàn)有方案在實際應(yīng)用中存在明顯的不足，傳統(tǒng)的人工評估方式耗時較長，容易受到人為因素的影響，導致傷情評估的速度與準確性不足。雖然某些先進系統(tǒng)引入了機器學習算法，但在復雜多變的戰(zhàn)地環(huán)境下，它們的適應(yīng)性和魯棒性仍然有限。此外，大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)未能充分利用多種信息源(如生理參數(shù)、環(huán)境條件等)，這限制了它們在細化傷情分級和制定個性化生命支持措施方案上的能力。因此，亟需一種能夠整合多種信息源并實現(xiàn)快速、準確傷情評估的新方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實施例提供一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中傷情評估速度與準確性不足的問題。

2、第一方面，本技術(shù)實施例提供一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估方法，包括：

3、通過便攜式醫(yī)療成像設(shè)備，收集戰(zhàn)地現(xiàn)場獲取傷病員即時生理圖像數(shù)據(jù)，進行初步數(shù)據(jù)清洗與格式化處理，生成標準化生理圖像數(shù)據(jù)；

4、基于所述標準化生理圖像數(shù)據(jù)，運用區(qū)域注意力機制算法，對關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強，抑制非相關(guān)信息，采用遷移學習技術(shù)，通過預訓練模型知識遷移能力提高準確性，生成初步傷情等級報告；

5、基于所述初步傷情等級報告，運用堆疊泛化算法，結(jié)合多個異構(gòu)分類器預測結(jié)果，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，采用多模態(tài)融合技術(shù)綜合視覺與非視覺信息，細化傷病員傷情分級，生成生命支持措施方案；

6、基于所述生命支持措施方案，通過安全通信協(xié)議，實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，生成傷病員傷情評估結(jié)果。

7、可選地，所述基于所述標準化生理圖像數(shù)據(jù)，運用區(qū)域注意力機制算法，對關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強，抑制非相關(guān)信息，采用遷移學習技術(shù)，通過預訓練模型知識遷移能力提高準確性，生成初步傷情等級報告，包括：

8、基于所述標準化生理圖像數(shù)據(jù)，對圖像中各區(qū)域進行初步識別與標記，生成圖像數(shù)據(jù)標記；

9、基于所述圖像數(shù)據(jù)標記，運用區(qū)域注意力機制算法，對圖像中關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強處理，抑制背景與其他非相關(guān)區(qū)域信息，生成聚焦化圖像數(shù)據(jù)；

10、基于所述聚焦化圖像數(shù)據(jù)，采用遷移學習技術(shù)，通過大規(guī)模醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集預訓練模型，將預訓練模型知識遷移至當前任務(wù)中，快速適應(yīng)特定戰(zhàn)地環(huán)境下傷病員情況，生成知識遷移數(shù)據(jù)；

11、基于所述知識遷移數(shù)據(jù)，結(jié)合臨床標準與經(jīng)驗規(guī)則，進一步細化傷病員具體傷情等級，生成初步傷情等級報告。

12、可選地，所述基于所述圖像數(shù)據(jù)標記，運用區(qū)域注意力機制算法，對圖像中關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強處理，抑制背景與其他非相關(guān)區(qū)域信息，生成聚焦化圖像數(shù)據(jù)，包括：

13、基于所述圖像數(shù)據(jù)標記，構(gòu)建注意力圖譜，對所有像素區(qū)域分配權(quán)重值以反映重要性，生成初始注意力分布；

14、基于所述初始注意力分布，運用區(qū)域注意力機制算法，調(diào)整原始圖像中特征表示，通過加權(quán)求和方式放大關(guān)鍵生理區(qū)域特征，減弱背景與其他非相關(guān)區(qū)域信息影響，生成增強特征表示；

15、基于所述增強特征表示，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進一步挖掘深層次特征，保持關(guān)鍵生理信號空間位置一致，生成深度特征映射；

16、基于所述深度特征映射，結(jié)合原始圖像信息進行融合重構(gòu)，確保關(guān)鍵生理區(qū)域得到突出展示，生成聚焦化圖像數(shù)據(jù)。

17、可選地，所述基于所述聚焦化圖像數(shù)據(jù)，采用遷移學習技術(shù)，通過大規(guī)模醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集預訓練模型，將預訓練模型知識遷移至當前任務(wù)中，快速適應(yīng)特定戰(zhàn)地環(huán)境下傷病員情況，生成知識遷移數(shù)據(jù)，包括：

18、基于所述聚焦化圖像數(shù)據(jù)，選取大規(guī)模醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集，對模型進行預先訓練，生成基礎(chǔ)預訓練模型；

19、基于所述基礎(chǔ)預訓練模型，采用遷移學習技術(shù)對模型進行微調(diào)，凍結(jié)底層權(quán)重，對頂層使用所述聚焦化圖像數(shù)據(jù)重新訓練，生成初步適配模型；

20、基于所述初步適配模型，調(diào)整學習率與引入正則化以防止過擬合，確保模型準確反映戰(zhàn)地環(huán)境下傷病員情況，生成優(yōu)化的適配模型；

21、基于所述優(yōu)化的適配模型，進一步處理聚焦化圖像數(shù)據(jù)，繼承所述基礎(chǔ)預訓練模型泛化能力，生成知識遷移數(shù)據(jù)。

22、可選地，所述基于所述初步傷情等級報告，運用堆疊泛化算法，結(jié)合多個異構(gòu)分類器預測結(jié)果，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，采用多模態(tài)融合技術(shù)綜合視覺與非視覺信息，細化傷病員傷情分級，生成生命支持措施方案，包括：

23、基于所述初步傷情等級報告，構(gòu)建集成模型以整合多個異構(gòu)分類器，對獨立預測傷病員傷情，生成異構(gòu)分類器預測結(jié)果；

24、基于所述異構(gòu)分類器預測結(jié)果，運用堆疊泛化算法，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，提高整體預測準確性與穩(wěn)定性，生成綜合預測結(jié)果；

25、基于所述綜合預測結(jié)果，采用多模態(tài)融合技術(shù)，將視覺信息與非視覺信息相結(jié)合，進一步分析傷病員具體狀況，生成細化傷情分級；

26、基于所述細化傷情分級，綜合考慮傷情嚴重程度與類型，匹配預設(shè)生命支持策略模板，生成生命支持措施方案。

27、可選地，所述基于所述異構(gòu)分類器預測結(jié)果，運用堆疊泛化算法，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，提高整體預測準確性與穩(wěn)定性，生成綜合預測結(jié)果，包括：

28、基于所述異構(gòu)分類器預測結(jié)果，作為新特征輸入至堆疊泛化模型中，生成堆疊層輸入數(shù)據(jù)；

29、基于所述堆疊層輸入數(shù)據(jù)，運用堆疊泛化算法訓練次級學習器，學習整合各初級分類器預測結(jié)果，以捕捉不同分類器間互補信息，生成次級學習器模型；

30、基于所述次級學習器模型，優(yōu)化次級學習器參數(shù)，最大程度減少過擬合風險，生成優(yōu)化的次級學習器；

31、基于所述優(yōu)化的次級學習器，輸入新傷病員數(shù)據(jù)進行預測，以提高整體預測準確性與穩(wěn)定性，生成綜合預測結(jié)果。

32、可選地，所述基于所述生命支持措施方案，通過安全通信協(xié)議，實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，生成傷病員傷情評估結(jié)果，包括：

33、基于所述生命支持措施方案，進行結(jié)構(gòu)化處理，轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，添加必要元數(shù)據(jù)，生成標準化數(shù)據(jù)包；

34、基于所述標準化數(shù)據(jù)包，采用安全通信協(xié)議進行加密處理，確保傳輸過程機密性與完整性，生成加密數(shù)據(jù)包；

35、基于所述加密數(shù)據(jù)包，通過可靠網(wǎng)絡(luò)連接實時發(fā)送至遠程醫(yī)療指揮中心，生成傳輸確認信息；

36、基于所述傳輸確認信息，通過遠程醫(yī)療指揮中心接收，對所述加密數(shù)據(jù)包進行解密處理，生成傷病員傷情評估結(jié)果。

37、第二方面，本技術(shù)實施例提供一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估系統(tǒng)，包括：

38、收集模塊，用于通過便攜式醫(yī)療成像設(shè)備，收集戰(zhàn)地現(xiàn)場獲取傷病員即時生理圖像數(shù)據(jù)，進行初步數(shù)據(jù)清洗與格式化處理，生成標準化生理圖像數(shù)據(jù)；

39、增強模塊，用于基于所述標準化生理圖像數(shù)據(jù)，運用區(qū)域注意力機制算法，對關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強，抑制非相關(guān)信息，采用遷移學習技術(shù)，通過預訓練模型知識遷移能力提高準確性，生成初步傷情等級報告；

40、融合模塊，用于基于所述初步傷情等級報告，運用堆疊泛化算法，結(jié)合多個異構(gòu)分類器預測結(jié)果，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，采用多模態(tài)融合技術(shù)綜合視覺與非視覺信息，細化傷病員傷情分級，生成生命支持措施方案；

41、生成模塊，用于基于所述生命支持措施方案，通過安全通信協(xié)議，實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，生成傷病員傷情評估結(jié)果。

42、第三方面，本技術(shù)實施例提供一種計算設(shè)備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機指令；所述一個或多個計算機指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實現(xiàn)如第一方面一項所述的一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估方法。

43、第四方面，本技術(shù)實施例提供一種計算機存儲介質(zhì)，存儲有計算機程序，所述計算機程序被計算機執(zhí)行時，實現(xiàn)如第一方面所述的一種用于戰(zhàn)地環(huán)境下的傷病員傷情評估方法。

44、本技術(shù)實施例中，通過便攜式醫(yī)療成像設(shè)備，收集戰(zhàn)地現(xiàn)場獲取傷病員即時生理圖像數(shù)據(jù)，進行初步數(shù)據(jù)清洗與格式化處理，生成標準化生理圖像數(shù)據(jù)；基于所述標準化生理圖像數(shù)據(jù)，運用區(qū)域注意力機制算法，對關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強，抑制非相關(guān)信息，采用遷移學習技術(shù)，通過預訓練模型知識遷移能力提高準確性，生成初步傷情等級報告；基于所述初步傷情等級報告，運用堆疊泛化算法，結(jié)合多個異構(gòu)分類器預測結(jié)果，通過次級學習器整合各初級分類器輸出，采用多模態(tài)融合技術(shù)綜合視覺與非視覺信息，細化傷病員傷情分級，生成生命支持措施方案；基于所述生命支持措施方案，通過安全通信協(xié)議，實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，生成傷病員傷情評估結(jié)果。通過便攜式醫(yī)療成像設(shè)備收集即時生理圖像數(shù)據(jù)，并經(jīng)過初步數(shù)據(jù)清洗與格式化處理，確保了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性；利用區(qū)域注意力機制算法增強關(guān)鍵生理區(qū)域信號，同時抑制非相關(guān)信息，保證了傷情評估的精確性；采用遷移學習技術(shù)，通過預訓練模型的知識遷移能力，提高了在特定戰(zhàn)地環(huán)境下傷病員情況評估的準確性；生成初步傷情等級報告后，通過堆疊泛化算法和多模態(tài)融合技術(shù)進一步細化傷病員傷情分級，確保了評估結(jié)果的全面性和準確性；通過安全通信協(xié)議將評估結(jié)果實時同步至遠程醫(yī)療指揮中心，實現(xiàn)了信息的及時共享，有助于快速決策和資源分配。

45、進一步地，通過區(qū)域注意力機制對關(guān)鍵生理區(qū)域信號進行增強處理，可以更準確地捕捉到傷病員的重要健康信息，而抑制背景和其他非相關(guān)區(qū)域的信息則減少了干擾因素；運用遷移學習技術(shù)，使得預訓練模型能夠快速適應(yīng)特定的戰(zhàn)地環(huán)境，提高了傷情評估的效率和準確性；結(jié)合臨床標準與經(jīng)驗規(guī)則細化傷情等級，生成的初步傷情等級報告為后續(xù)治療提供了重要的參考依據(jù)，有助于提高診斷速度和精度。

46、進一步地，通過構(gòu)建集成模型整合多個異構(gòu)分類器，可以充分利用不同分類器的優(yōu)勢，提高整體預測的準確性和穩(wěn)定性；運用堆疊泛化算法，通過次級學習器整合初級分類器輸出，有效解決了單一模型可能存在的偏差問題；采用多模態(tài)融合技術(shù)綜合視覺與非視覺信息，使得傷情評估更加全面和細致，最終生成的生命支持措施方案能夠更好地匹配傷病員的具體狀況，提高了生命支持措施的有效性和針對性。

47、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。