[发明专利]基于肢体动作的颈椎病评估装置

权利要求书

1.一种基于肢体动作的颈椎病评估装置，其特征在于，包括：

存储模块，存储有用于评估颈椎病的严重程度的参考数据；

视频采集模块，用于采集含有评估目标的肢体动作的视频；

信息提取模块，用于将所述视频拆分为多个单帧图像；

数据分析模块，用于根据所述单帧图像计算测试参数，所述数据分析模块在所述单帧图像上设置与评估目标的肢体对应的多个关键点，所述测试参数包括在预设时间段内评估目标的肢体完成预设动作的次数和/或所述关键点的运动参数，所述数据分析模块还用于计算所述测试参数与所述参考数据的差值；

显示模块，用于显示评估结果，所述评估结果包括所述测试参数、所述差值以及与所述差值相关的病情程度中的任何一个或多个。

2.根据权利要求1所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述数据分析模块利用基于卷积神经网络的深度学习方法在多个所述单帧图像中捕捉评估目标的肢体动作。

3.根据权利要求2所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述运动参数包括所述关键点的运动速度、运动频率和运动幅度中的一个或多个。

4.根据权利要求2所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述关键点根据评估目标的手部结构布置，在所述单帧图像中，每根手指的指尖和三个指关节均设置有关键点，手掌的根部设置有至少一个关键点。

5.根据权利要求2所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述存储模块还存储有评估目标的属性，所述属性包括性别和年龄，并且所述病情程度与所述属性相关。

6.根据权利要求2所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

还包括服务器和数据传输模块，所述存储模块、所述信息提取模块和所述数据分析模块均设于所述服务器，所述视频采集模块和所述显示模块均通过所述数据传输模块实现与所述服务器的数据通信。

7.根据权利要求5所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

还包括手机或平板电脑，所述视频采集模块和所述显示模块均设于所述手机或所述平板电脑。

8.根据权利要求2至7中任一项所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述卷积神经网络包括卷积姿态机，所述卷积姿态机包括多个阶段，第一个阶段提取所述单帧图像的特征并计算所述关键点的置信图，第一个阶段之后的阶段以所述单帧图像的特征和上一阶段输出的所述置信图作为输入，所述卷积姿态机获得最后阶段的输出后，将每个所述关键点对应的所述置信图中可信度最高的预测坐标作为最终结果。

9.根据权利要求8所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述卷积姿态机包括图片特征提取器，所述图片特征提取器用于提取所述单帧图像的特征，所述图片特征提取器为预训练的VGG-19网络；所述卷积姿态机在第一个阶段设有两个卷积额外的卷积层以获得128通道的特征。

10.根据权利要求8所述的颈椎病评估装置，其特征在于，

所述数据分析模块包括计算组件，所述计算组件根据所述关键点在多个所述置信图中的坐标计算所述关键点的所述运动参数。