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基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
1
作者
殷继彬
赵鹏飞
+3 位作者
冯欣伟
薛晨
张海玲
张义
《中华航海医学与高气压医学杂志》
CAS
CSCD
2022年第4期449-452,共4页
为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场...
为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场模拟伤员。WTSS-DNN相较于传统的人工数据生成方法,在保持后果预测准确性和伤情合理性的前提下,可以自动化、大规模地生成战伤伤员数据,对战伤数据分析研究、战时伤员伤情快速评估及分级后送具有重要意义。
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关键词
深度神经网络
战场虚拟伤员
数据增强
模拟训练
原文传递
题名
基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
1
作者
殷继彬
赵鹏飞
冯欣伟
薛晨
张海玲
张义
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
海军军医大学第二附属医院消化内科
海军军医大学卫生勤务学系卫生勤务学教研室
海军军医大学第一附属医院神经内科
海军军医大学卫勤训练基地战救训练室
出处
《中华航海医学与高气压医学杂志》
CAS
CSCD
2022年第4期449-452,共4页
基金
国家自然科学基金青年项目(71904198)
海军军事训练条件建设项目(XLTJ2018013)
2020“磨刀”专项计划军事理论研究。
文摘
为了提高卫勤模拟训练的效果,基于战伤严重度评分并综合运用深度神经网络(DNN)建模技术,建立一种新的战伤数据增强模型(WTSS-DNN),用于准确统计卫勤模拟训练系统中的伤员数据,并构建满足卫勤组织指挥要求、符合战时伤员救治特征的战场模拟伤员。WTSS-DNN相较于传统的人工数据生成方法,在保持后果预测准确性和伤情合理性的前提下,可以自动化、大规模地生成战伤伤员数据,对战伤数据分析研究、战时伤员伤情快速评估及分级后送具有重要意义。
关键词
深度神经网络
战场虚拟伤员
数据增强
模拟训练
Keywords
Deep neural networks
Battlefield simulated wounded
Data augmentation
Simulation training
分类号
R82 [医药卫生—临床医学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度神经网络的战场模拟伤员数据增强模型研究
殷继彬
赵鹏飞
冯欣伟
薛晨
张海玲
张义
《中华航海医学与高气压医学杂志》
CAS
CSCD
2022
0
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