医务人员在插管时，需要内窥镜的辅助，用于观察到声门位置，可顺利插管。经验不足的实习医生在插管时无法准确判断声门，容易造成患者受伤。本数据通过采集志愿者的声门图像，进行深度学习分析，可以实现摄像自动捕捉判断声门位置，以助于经验不足的医务人员插管。
本数据和算法仅针对人体内的声门图像画面显示，不含个人数据、公共数据，无数据标识体现。本算法是在喉镜工作环境下，对声门进行识别和判断。结合非极大值抑制算法对同一个图像中存在不同器官进行过滤，计算出被识别器官占图像的像素比例（即被识别器官所占像素面积除以图像总面积），标签坐标框取为声门器官，将其转换为像素值。识别目标为图像中被识别器官占图像的像素比例与该识别的置信度的乘积求最大值。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
编号 |
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性别 |
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图片标签 |
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图像路径 |
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标签坐标 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 编号 | 1 |
| 性别 | 男 |
| 图片标签 | 20200825001_1925 |
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