[发明专利]融合心率变异特征和面部表情特征的疼痛评估方法在审
| 申请号： | 201910565251.7 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110338777A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 王骏;浦剑;金博;修宇 | 申请（专利权）人： | 嘉兴深拓科技有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/024 | 分类号： | A61B5/024;A61B5/00 |
| 代理公司： | 宁波市鄞州甬致专利代理事务所(普通合伙) 33228 | 代理人： | 李迎春 |
| 地址： | 314100 浙江省嘉兴市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种融合心率变异特征和面部表情特征的疼痛评估方法，将所述的表情特征信息与心率变异特征信息融合成疼痛融合特征集，并输入SVR回归分类器中进行训练与学习，再采集待评估的患者的表情图像序列和心率数据生成待测疼痛融合特征集，并送入训练好的SVR分类器进行回归预测，完成疼痛水平的评估。本发明的融合心率变异特征和面部表情特征的疼痛评估方法不仅能够快速准确的对疼痛水平进行评估，还排除了光照、患者面部特征、生理反应特征、疼痛耐受程度等因素对疼痛表情识别的干扰，提高了对患者疼痛评估的准确性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 疼痛评估 心率变异 面部表情特征 融合 疼痛水平 疼痛 特征集 评估 表情特征信息 特征信息融合 表情识别 表情图像 患者面部 生理反应 疼痛耐受 心率数据 分类器 鲁棒性 回归 光照 送入 采集 预测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种融合心率变异特征和面部表情特征的疼痛评估方法，其特征在于，包括如下步骤：1)通过摄像头实时记录采集对象的表情图像序列，通过心电装置同时采集所述采集对象的心率信息；2)通过计算机在所述的表情图像序列中提取所述采集对象的表情特征信息；3)通过计算机在所述的心率信息中提取所述采集对象的心率变异特征信息；4)通过计算机将所述的表情特征信息与心率变异特征信息融合成疼痛融合特征集；5)采用支持向量回归器SVR对所述的疼痛融合特征集进行训练与学习，得到疼痛水平综合值PL；6)对待评估的患者重复步骤1)至步骤4)，生成待测疼痛融合特征集，将所述的待测疼痛融合特征集送入步骤5)中训练好的SVR中进行回归预测，评估患者的疼痛水平。
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