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Model for evaluating intravenous injection practice using image data motion analysis

机译:使用图像数据运动分析评估静脉注射实践的模型

摘要

The present invention relates to a model for the evaluation of intravenous practice using motion analysis of image data. The imaging device captures the hands of the practitioner who is practicing on the arm model that embodies the blood vessels of the human body. The hand node extractor extracts the hand node coordinate data for each image frame by inputting the image captured by the imaging device into the hand node extraction deep learning model. The data processing unit processes the hand node coordinate data extracted by the hand node extraction unit into input data applicable to the motion analysis deep learning model. The evaluation unit derives an evaluation score by applying the input data processed by the data processing unit to the motion analysis deep learning model.
机译:本发明涉及使用图像数据的运动分析评估静脉内实践的模型。 成像装置捕获从业者的手,他们正在练习体现人体血管的臂模型。 手节点提取器通过将成像设备捕获的图像输入到手节点提取深度学习模型来提取每个图像帧的手节点坐标数据。 数据处理单元处理由手节点提取单元提取的手节点坐标数据进入适用于运动分析深度学习模型的输入数据。 评估单元通过将数据处理单元处理的输入数据应用于运动分析深度学习模型来衍生评估评分。

著录项

  • 公开/公告号KR20210099312A

    专利类型

  • 公开/公告日2021-08-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 강원대학교산학협력단;

    申请/专利号KR1020200013006

  • 发明设计人 박영진;박진수;장인배;김대용;

    申请日2020-02-04

  • 分类号G09B23/30;G06K9/20;G06K9/62;G06N3/08;G09B19;

  • 国家 KR

  • 入库时间 2024-06-14 21:57:13

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