基于深度学习的肺组织窒息特征识别在死因判断中的应用研究

摘要

肺组织窒息特征是法医学中判断机械性窒息死因的重要依据，然而传统病理判断高度依赖经验和主观判断，易引发误判与争议。随着人工智能的发展，深度学习在医学图像识别中展现出卓越性能，为窒息相关病理特征的客观化、标准化识别提供了可能。本文基于卷积神经网络（CNN）等深度学习架构，构建肺组织图像自动识别模型，系统训练与验证其在识别肺泡破裂、肺水肿、出血浸润等窒息征象中的应用价值。同时，探讨该模型在司法死因判断流程中的集成路径与操作规范。