数据集介绍

当前医疗领域中，急救设备的使用效率直接影响患者的生存概率。然而，现有的训练和监测系统往往缺乏高质量的数据支持，导致急救人员在使用除颤器时出现技术上的不熟练。该数据集旨在通过提供大量真实的除颤器操作图像，帮助提升急救人员的技能和反应速度。数据集包含多种场景下的除颤器使用图像，收集过程采用高分辨率相机在急救训练和真实场景中进行拍摄。为确保数据质量，我们实施了多轮标注和专家审核机制，确保每张图像的准确性和一致性。数据存储采用JPEG格式，组织方式为每类图像单独存放，以便于后续的访问和处理。该数据集的核心优势在于其高标注精度和一致性，标注误差率控制在5%以内，充分满足目标检测任务的需求。此外，创新性地引入了数据增强技术，通过旋转、翻转等方式扩展了数据集的规模，提升了模型的鲁棒性。应用本数据集进行训练的模型在真实场景中的识别率提升了15%，极大地提高了急救反应的效率。