[发明专利]一种基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法

说明书

一种基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法，其特征在于：它包括训练阶段和识别阶段；其中训练阶段包括以下步骤：(1)从人脸疼痛表情视频库中提取人脸疼痛表情视频，按照设定的时间段和不同的疼痛水平进行剪辑，获得若干级不同疼痛水平的视频片段；(2)对不同疼痛水平的视频片段进行预处理，训练构建包括卷积神经网络和长短时记忆网络的疼痛水平评估网络；识别阶段包括以下步骤：采集患者在设定的时间段内的人脸疼痛表情视频片段，将其作为疼痛水平评估网络的输入，由疼痛水平评估网络评估输出该人脸疼痛表情视频片段对应的疼痛水平值。该基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法准确性和鲁棒性较高。

技术领域

本发明涉及图像识别和深度学习技术领域，具体涉及一种基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法。

背景技术

世界卫生组织于2000年明确提出疼痛是人类的一类疾病，常常表现为一种不愉快的情绪，且伴随着潜在的组织损伤。2001年世界卫生组织(WHO)正式将疼痛确认为继呼吸、脉搏、体温和血压四大生命体征之后的“第五大生命指征”，并指出缓解疼痛是基本人权。科学地评估疼痛是临床医生实施疼痛规范化治疗的第一步。通常，临床上对疼痛水平的评估常用的是视觉模拟评分法(VAS)，数字疼痛分级法(NRS)，Wong-Baker脸谱量表(FRS)等。这些评分法的主要依据之一是通过医护人员在患者主观描述的基础上，持续的观察和辨别患者的面部表情，其评估过程带有主观性且依赖医护人员的经验。

同时，随着机器学习和计算机视觉技术的发展，人脸表情识别的准确性和效率不断提高，可通过计算机采集人脸疼痛表情图像，构建疼痛表情数据库，进而训练基于单张的人脸疼痛表情图片的疼痛水平评估模型来辅助医护人员提高疼痛水平评估的效率和准确性。而在临床上，对患者的疼痛水平估计是根据一段时间内患者的症状或者面部表情进行综合评估，而并非根据某一特定时间点的面部表情。受光照、头部姿势，图像背景等影响，根据一张静态图片评估患者的疼痛水平值容易波动，难以准确反映患者的疼痛水平。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提供一种准确性和鲁棒性较高的基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法。

本发明的技术解决方案是：一种基于人脸疼痛表情视频的疼痛水平评估方法，其特征在于：它包括训练阶段和识别阶段；

其中训练阶段包括以下步骤：

(1)从人脸疼痛表情视频库中提取人脸疼痛表情视频，按照设定的时间段和不同的疼痛水平进行剪辑，获得若干级不同疼痛水平的视频片段；

(2)对不同疼痛水平的视频片段进行预处理，训练构建包括卷积神经网络和长短时记忆网络的疼痛水平评估网络；

其中卷积神经网络的训练构建过程：训练样本是以包含N张视频帧的视频片段的每一帧为输入，输出为一个M维的人脸疼痛表情特征，包含N张视频帧的视频片段将得到N列M行的人脸疼痛表情特征，N、M均为正整数；

长短时记忆网络的训练构建过程：训练样本是以各视频片段的N列M行人脸疼痛表情特征为输入，输出为各视频片段对应的疼痛水平值，对训练样本进行回归训练；

识别阶段包括以下步骤：采集患者在设定的时间段内的人脸疼痛表情视频片段，将其作为疼痛水平评估网络的输入，由疼痛水平评估网络评估输出该人脸疼痛表情视频片段对应的疼痛水平值。

采用上述方法后，本发明具有以下优点：