摘要：呼吸机波形图像可以反映机械通气时的呼吸模式。现有的呼吸回路监测和管理技术存在实时监测困难，过度依赖医护人员经验等局限性。为了实现机械通气时实时呼吸模式监测和提高异常呼吸模式的识别准确性，通过引入实时图像采集设备和基于深度学习的图像识别技术，将临床中采集到的真实图像通过基于NanoDet-Plus模型的感兴趣区域提取、图像预处理和基于LAMP(Layer-adaptive Sparsity For The Magnitude-Based Pruning)重要性评估策略和MagnitudePruner剪枝策略剪枝、CWD(Channel-wise Distillation)和BCKD(Bridging Cross-task Protocol Inconsistency for Distillation in Dense Object Detection)蒸馏后的YOLOv8n-Prune模型进行波形图像识别，算法实现了对临床环境中常见异常情况，包括积水、漏气、分泌物累积、人机不同步等多种异常呼吸模式的检测，模型在规模得到压缩的情况下，mAP50达到0.990，mAP50:95达到0.879，通过类激活映射实验，证明了算法具有一定的可解释性。结合实时图像采集设备，算法可做到对异常呼吸模式的实时监测，在临床实践中具有良好的应用价值。
文章目录
1 算法
1.1基于NanoDet-Plus的感兴趣区域提取
1.2波形图像倾斜校正
1.3基于YOLOv8n的波形图像检测与分类
1.3.1 基于LAMP重要性评估的模型剪枝
1.3.2 基于BCKD和CWD的知识蒸馏策略
2实验结果及分析
2.1数据采集、处理装置设计
2.1.1硬件设计
2.1.2软件设计
2.2NanoDet-Plus网络训练
2.3YOLOv8n网络训练-
2.3.1数据集构建
2.3.2教师模型与学生模型训练
2.3.3模型剪枝
2.3.4知识蒸馏
2.4消融实验
2.5算法对PVA的检测表现
2.6算法可解释性
3结论
