[发明专利]一种自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估方法及系统

说明书

自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估方法及系统，能够将老年人慢性疼痛程度进行量化，不受外界人为因素的主观限制，得出精确的评估结果，具有客观、精准、易操作的特点。方法包括：(1)输入老年人的体温、脉搏、呼吸、血压数据；(2)采集包括老年人面部表情的动态图像序列；(3)图像的预处理；(4)脸部区域检测与跟踪：从原始图片或视频样本中将脸部区域检测出来以备后续特征提取和分类使用；(5)表情特征提取：对经过预处理之后的表情图像使用相应的特征提取算法提取其表情特征；(6)分类识别：运用疼痛分类算法和生命体征，对采集样本得到的分析处理模型进行识别，得出其疼痛级别的综合分析结论。

技术领域

本发明涉及医学图像处理的技术领域，尤其涉及一种自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估方法，以及自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估系统。

背景技术

研究表明，老年人慢性疼痛发生率为25-50％，其中45％-80％的疼痛症状显著者需要接受长期的治疗和护理。慢性疼痛的存在严重影响老年人的生活质量，严重者甚至可引起心理和精神状态的改变，导致抑郁、焦虑甚至厌世情绪的发生。然而许多老年慢性疼痛并未得到充分的治疗，主要原因是：

(1)多数老年人认为疼痛是伴随年龄增长而出现的自然现象，或因为害怕疼痛预示严重疾病的存在而不予就医，或在描述症状时刻意避免使用疼痛等字眼。

(2)由于老年人普遍存在多种疾病共存的情况，往往无法清晰描述疼痛的部位、性质和强质。

(3)老年人感觉和认知功能的降低削弱了他们感知和表达疼痛的能力。

发明内容

为克服现有技术的缺陷，本发明要解决的技术问题是提供了一种自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估方法，其能够将老年人慢性疼痛程度进行量化，不受外界人为因素的主观限制，得出精确的评估结果，具有客观、精准、易操作的特点。

本发明的技术方案是：这种自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估方法，其包括以下步骤：

(1)输入老年人的体温、脉搏、呼吸、血压数据；

(2)面部表情的视频录制：采集包括老年人面部表情的动态图像序列；

(3)图像的预处理：根据动态图像序列抓取关键帧静态图像，同时处理光线亮度和背景，抓取关键参数与大数据库进行对比；

(4)脸部区域检测与跟踪：从原始图片或视频样本中将脸部区域检测出来以备后续特征提取和分类使用；

(5)表情特征提取：对经过预处理之后的表情图像使用相应的特征提取算法提取其表情特征；

(6)分类识别：运用疼痛分类算法和生命体征，对采集样本得到的分析处理模型进行识别，得出其疼痛级别的综合分析结论。

本发明将老年人的慢性疼痛程度识别分为在视频序列和静态图像中进行大数据对比，针对特定的面部表情，以及融合多种信息源进行综合分析，利用智能化系统的操作特点，自动得出疼痛程度的分析结果，因此能够将老年人慢性疼痛程度进行量化，不受外界人为因素的主观限制，得出精确的评估结果，具有客观、精准、易操作的特点。

还提供了自动识别老年人慢性疼痛程度的智能评估系统，其包括：

信息获取模块，其获取老年人的体温、脉搏、呼吸、血压数据；

图像采集模块，其采集包括老年人面部表情的动态图像序列；

图像预处理模块，其根据动态图像序列抓取关键帧静态图像，同时处理光线亮度和背景，抓取关键参数与大数据库进行对比；

检测与跟踪模块，其从原始图片或视频样本中将脸部区域检测出来以备后续特征提取和分类使用；

特征提取模块，其对经过预处理之后的表情图像使用相应的特征提取算法提取其表情特征；