数据集介绍

在医疗行业中，急救操作的准确识别对于提高患者救治效率至关重要。然而，现有的急救操作识别系统多依赖于传统的人工监测，效率低且容易出错。该数据集旨在通过高质量的图像数据，支持机器学习模型的训练，解决急救操作识别的准确性问题。数据由专业医疗团队在真实的ICU环境中采集，确保数据的真实性和多样性。为了保证数据质量，数据经过多轮标注和一致性检查，最终由医疗专家审核。数据采用JPG格式存储，标注信息以JSON格式保存，便于后续分析和模型训练。