[发明专利]基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法及其系统

说明书

本发明涉及一种基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法及其系统。通过持续获取被监测人的图像和声音信息并对被监测人发生运动和发声抽动进行实时判断，根据判断结果将获得的抽动信息保存至数据库中，进而对被监测人数据库信息进行分析诊断后及时向相关人员反馈诊断结果，并持续监测。本发明能在不引起被监测人关注的自然状态下发现被监测人病情，根据病情严重情况提醒被监测人及时治疗和矫正。解决了依靠人工监测时易引起被监测人刻意自控，使病情表现不充分，以及无法长期实时监测抽动障碍症患者发病情况的难题，可以为医护人员提供更加准确的辅助治疗信息。

技术领域

本发明涉及大数据分析领域，尤其涉及医疗监测领域，具体是指一种基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法及其系统。

背景技术

人体动作识别是人工智能领域的一个研究方向，在抽动障碍被监测人病情长期监测和辅助治疗方面有长远的应用前景。该技术被广泛应用在交通、医疗和公共安全等方面。

随着机器视觉技术的深度发展，融合视觉和语音的人体动作识别技术更加成熟可靠，使得视觉监测抽动障碍被监测人病情识别和监测成为可能。大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘、大量实时监测数据分析等，在医疗领域有着十分重要的应用价值，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持。

对于抽动障碍症被监测人，其病情的主要表现即为一组神经精神障碍，如运动抽动或者发声抽动。症状以不自主、突发、重复、非节律性、刻板、单一或者多部位肌肉运动抽动或者发生抽动为特点。正是由于有些特征是不自主的、突发的、快速重复的肌肉抽动，靠人工是极难精确捕捉的，然而通过全天实时收集被监测人动作或者发声变化情况，形成长时段内的运动抽动和发声信息大数据，通过对大数据的挖掘和分析可以反映病情发展情况。方便医护人员及时发现异常并提供详细可靠的诊疗信息。

目前现有技术中公开的主要是基于非视觉的抽动障碍治疗药物制备方法和物理抽动障碍治疗器。通过抽动和发声信息大数据分析被监测人病情变化的方法尚未见公开信息。本发明采集运动抽动和发生抽动信息数据，利用大数据分析方法，对被监测人进行病情识别和监测。

发明内容

本发明的目的在于克服现有监测技术的缺点和不足，提供一种基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法及其系统，将肢体动作识别技术和音频分析技术应用到医疗监测中，提供被监测人病情变化情况及治疗进度，为护理人员、医疗工作者提供准确有效的辅助参考。

为实现上述目的，本发明通过采用以下技术方案予以实现：

该基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法，其主要特点是，所述的监测方法包括以下步骤：

(1)持续获取被监测人的图像和声音信息并对被监测人发生运动和发声抽动进行实时判断；

(2)根据步骤(1)中的被监测人发生运动和发声抽动的实时判断结果，将获得的抽动信息保存至数据库中；

(3)根据被监测人数据库信息诊断病情，将诊断依据和诊断结果及时向相关人员反馈，并持续监测。

该基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法中的步骤(1)具体包括以下步骤：

(1.1)通过图像和声音传感器实时获取被监测人的图像信息和声音信息；

(1.2)制作被监测人运动抽动和发声抽动匹配模板；

(1.3)实时匹配并判断被监测人是否发生运动抽动和发声抽动，若是，判定发生抽动并继续步骤(2)，若否，则返回步骤(1.1)继续监测。

该基于视觉和语音融合技术的抽动障碍症病情监测方法中的步骤(1.1)，具体为：

通过图像传感器实时获取被监测人的肢体、面部动作等图像信息，通过声音传感器实时获取被监测人的发声信息。