[发明专利]一种检测提上睑肌肌力的方法及装置有效

专利信息
申请号: 202011249622.X 申请日: 2020-11-10
公开(公告)号: CN112869746B 公开(公告)日: 2022-09-20
发明(设计)人: 熊柯;张帆;郑毅旭;郭学东;刘明迪;王陆权;覃楚渝 申请(专利权)人: 南方医科大学南方医院
主分类号: A61B5/22 分类号: A61B5/22;G06V40/16
代理公司: 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 代理人: 邓潮彬;黄培智
地址: 510515 广东省*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 检测 提上睑肌肌力 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种检测提上睑肌肌力的方法,其特征在于,包括:

输入人脸图片,对人脸图片进行变换,得到变换后的人脸图片;

将变换后的人脸图片作为上睑检测模型的输入,上睑检测模型输出上下眼睑边缘的高度h1以及眉毛的活动高度h2,

根据上下眼睑边缘的高度h1以及眉毛的活动高度h2得到提上睑肌肌力值P;

所述提上睑肌肌力值P=h1-h2;

对所述人脸图片进行金字塔尺度变换;

所述上睑检测模型为U-Net网络模型;

所述U-Net网络模型通过如下方式获得:

收集人脸图片并对人脸图片进行预处理,得对应的标注数据,形成一个训练数据集,所述标注数据包括眼睑、眉毛区域的标注数据;

将训练数据集输入U-Net网络中,采用随机梯度下降法更新网络的参数,迭代多次,来得到U-Net网络模型;

所述训练数据集包括人脸图像,背景图像以及含3个关键点信息的图像;其中,所述3个关键点信息包括上眼睑、下眼睑、眉毛的坐标位置信息。

2.如权利要求1所述的检测提上睑肌肌力的方法,其特征在于,所述训练数据集为256×256分辨率的训练数据集;

所述U-Net的任务是人脸分类,3关键点位置回归;对于人脸分类任务,损失函数采用交叉熵损失函数,关键点位置回归任务采用平滑的L1损失函数,整个网络的损失函数为两种损失函数的加权之和。

3.如权利要求1所述的检测提上睑肌肌力的方法,其特征在于,所述提上睑肌肌力值P=h1’-h2’,其中,h1’为多个h1的均值,h2’为多个h2的均值。

4.一种检测提上睑肌肌力的装置,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一所述方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一所述方法的步骤。

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