【摘 要】
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目的:研发一款基于深度学习的糖尿病足溃疡多维测量及智能分级APP并对其进行验证。方法:设计一款糖尿病足APP,前期已通过人工标注的大样本的特征提取训练进行建模,并以Texas
【机 构】
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中南大学湘雅护理学院; 中南大学湘雅医院;
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目的:研发一款基于深度学习的糖尿病足溃疡多维测量及智能分级APP并对其进行验证。方法:设计一款糖尿病足APP,前期已通过人工标注的大样本的特征提取训练进行建模,并以Texas分级标准为依据,构建糖尿病足智能分级规则库。在某三甲医院选取100名糖尿病足溃疡患者随机分为实验组和对照组,实验组通过智能测量APP进行伤口的测量、评估及分级,对照组通过伤口治疗师进行测量,人工综合评估分级。最后对两组的所测量溃疡面积及深度、智能分级结果进行比较,以验证该APP的测量准确程度以及智能评估的准确性。并使用两独立样本t检验测量评估所需时间、智能分级所需时间进行比较。结果:以对照组为基准,基于深度学习的糖尿病足智能测量APP测量溃疡面积准确度达98.23%,深度的准确度达96.70%(P<0.05);智能分级的准确性高达99.03%(P<0.05);智能测量、评估、分级所需时间更短,平均每位患者仅需15秒(P<0.05)。结论:基于深度学习的糖尿病足智能测量APP测量不仅精准度高,便于操作、而且节省了患者的诊疗时间和医务人员的测量时间。具有极高的临床应用价值。
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