[发明专利]一种基于改进CycleGAN的面部穴位自动定位检测系统及方法

说明书

本发明公开一种基于改进CycleGAN的面部穴位自动定位检测系统及方法，方法包括如下步骤：生成训练数据集，包括采集人体面部图像构成没有穴位标定图像数据集，在人体面部图像上标注穴位构成有穴位标定图像数据集；构件循环生成对抗网络模型，所述生成对抗网络模型通过输入训练数据集对循环生成对抗网络模型进行训练、收敛；穴位自动标定、输出，输入面部图像信息，通过训练后的循环生成对抗网络模型将没有穴位标定的面部图像转换为有穴位标定的面部图像，而后对有穴位标定的面部图像进行输出，以自动根据不同面部图像对应标定穴位。本发明依照上述系统及方法能够自动标定穴位，降低了穴位标定难度，提高了穴位标定准确度。

技术领域

本发明涉及面部穴位定位技术领域，特别涉及一种基于改进CycleGAN的面部穴位自动定位检测系统及方法。

背景技术

针灸医学对很多面部疾病，如青少年近视眼、干眼症、过敏性鼻炎和周围性面瘫都具有显著的治疗效果，世界卫生组织和美国国立卫生研究院等对其有效性、安全性和科学性给予了充分肯定，已成为世界医学的重要组成部分。

针灸医学讲究“理”“法”“方”“穴”“术”的有机配合。其中“穴”包含对穴位的准确定位，历代医家都对此十分重视，《太平圣惠方》曰：“穴点以差讹，治病全然纰缪”。穴位的正确定位是针灸治疗的基础，能确保治疗的安全性和有效性。中医传统穴位定位方法可追溯到公元前2900年，经过历代中医先辈的共同努力，目前在临床上有体表解剖标志定位法、“骨度”折量定位法、指寸定位法三种穴位定位方法。这三种方法在应用时相结合，即以体表解剖标志为主，折量各部位的距离分寸，并用手指比量，从而确定穴位位置。但这种传统的点穴法是一种较为主观的点穴方法，需要较长时间的学习和实践才能正确掌握。面部穴位多且较为集中，对于施针者的技术要求非常高，初学针刺者不敢轻易尝试，不利于面部针刺技能的学习传承与推广应用。

由此，面部穴位自动取位技术孕育而生：(1)以面部特征的位置作为参考坐标的自动取穴技术：学者赵阳根据中国美术理论中最基本的人脸结构理论“三庭五眼”规则，对面部特征进行分区，采用Minimum Eigenvalue算子检测面部特征的角点、Log算子检测面部特征的边缘，综合应用角点和边缘信息，定位各面部特征的位置，最后以面部特征的位置作为参考坐标，完成面部穴位的定位。学者常梦龙基于特征点定位算法加同身寸法实现了面部穴位自动定位。(2)以信息融合算法获取面部穴位的技术：学者叶毅君等人和学者杨旭明等人采集多位专家面部穴位定位的数据信息并运用“逐点变精度”的信息融合算法获取面部穴位点的最佳“精准性”数据值，实现了对新治疗对象相关疾病的处方穴位自动化定位。(3)以电生理实现的自动取穴技术：学者陈正亮等人和学者林东东等人通过电生理技术，探究了穴位的电学特性，利用不同组织的电学特性，进行穴位定位。

虽然国内外学者采用各种信息技术对中医面部穴位的自动定位进行了探索，为取穴的自动化技术做出了贡献，但以上技术仍存在一些不足，其成果在应用推广上仍存在一定的限制和困难：(1)以面部特征的位置作为参考坐标的自动取穴技术当目标面部图像不规范时，会导致某些穴位定位准确率较低；(2)以信息融合算法获取面部穴位技术的自动取穴技术需用将采样脸型与数据库中的脸型进行匹配，若匹配失败则无法得到精确的穴位，且可识别的面部穴位较少；(3)以电生理实现的自动取穴技术虽然测量过程安全，快速，准确，但是对设备人员要求高，很难普及。

基于此，现有技术有待改进，寻找适合临床研究和日常保健的自动取穴技术，仍是目前亟待解决的问题，本方案由此产生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于改进CycleGAN的面部穴位自动定位检测系统及方法，克服上述缺陷，自动根据面部图像标定穴位，降低穴位标定难度，提高穴位标定准确度。

为达成上述目的，本发明的解决方案为：

一种基于改进CycleGAN的面部穴位自动定位检测系统，包括：面部信息输入模块、穴位标定模块、输出模块；

所述面部信息输入模块，用以输入面部图像信息；