● | 技術名稱 Technology | |||||||||
● | 發明人 Inventor |
鍾聖倫, 伍森德, 陳智芳, | ||||||||
● | 所有權人 Asignee | 國立臺灣科技大學 | ||||||||
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技術摘要: | ||||||||||||||||||||||||||||||||
醫院中正確的調劑對於確保患者的用藥安全至關重要。然而,由於調劑仍主要由藥師執行,因此不可避免地會有人為疏失的可能。因此,先前曾提出一種稱為誘導式深度學習錯誤! 找不到參照來源。]的藥排識別的解決方法。該方法依據深度學習技術並透過封閉式機構中的兩相對相機所拍攝的藥排雙面拼整影像進行辨識,並且實現了幾乎完美的F1分數。可是於識別操作期間封閉式機構的設計卻阻礙了藥排的放置和取回。為此,我們提出一種半開放式機構,它可以拆下原封閉式機構的上半部分以方便使用。然而,現在面臨新問題是原上方攝影機必須從正上方中心移位並以傾斜向下拍攝的方式安裝在其他地方,這不可避免地導致藥排圖像失真並降低辨識效果。因此,我們提出了一種合併歸整卷積網路的解決方法,透過兩個相機之目標藥排圖像與平面的單應性屬性,快速且準確地構建藥排雙面拼整影像,從而訓練出與誘導式深度學習相同識別效果之網路模型。在230類外觀相似藥排的分類中,本方法達到99.82%的F1分數,並且我們還在馬偕醫院進行了測試,得分為97.26%,證明了其在藥品調劑操作中協助藥師的實際可行性。 |
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