一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法及系统

本发明属于图像识别，具体涉及一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法及系统。

背景技术：

1、伴随着人口老龄化的加剧，疼痛的发病率逐年增长，数据显示，全球范围内有12%-30%的人群会发生慢性疼痛，我国慢性疼痛患者超过3亿人，且每年以1000~2000万的速度快速增长。社会对疼痛预防、治疗、控制的需求日益增加，为临床疼痛管医生带来了巨大的挑战。

2、疼痛管理过程中医生往往会根据患者的疼痛情况决定临床治疗策略。目前临床中用于疼痛程度评估的方法有限且耗时耗力，医生缺乏关于患者疼痛是增加、减轻还是峰值的具体计时信息，不能给予患者及时有效的医疗管理措施。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法及系统，解决现有技术中缺乏一种根据患者实时疼痛程度进行个性化管理的方法的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，包括以下步骤：

3、s1、采集不同疼痛程度下的面部视频；

4、s2、在采集的面部视频中提取面部图像数据；

5、s3、通过深度学习建立ai疼痛评估模型，对面部疼痛程度进行评估；

6、s4、根据面部疼痛程度，提供相应的初步临床用药策略。

7、进一步的，步骤s2中提取面部图像数据的方法，包括以下步骤：

8、s201、从采集的面部视频中逐帧提取成像图；

9、s202、使用人脸检测算法检测出图像中的人脸，将检测到的人脸切割并作为新图像保存；

10、s203、将人脸图像灰度化，得到灰度图像。

11、进一步的，步骤s3中通过深度学习建立ai疼痛评估模型，对面部疼痛程度进行评估的方法，包括以下步骤：

12、s301、疼痛医生按常规诊疗程序对患者进行查体；

13、s302、使用摄像机在患者正前方1米处进行面部视频录制，每个患者录制一段视频，每段视频包括两个部分，第一部分是患者查体前平静状态下的面部视频，第二部分是患者查体时出现疼痛表现的面部视频；

14、s303、疼痛医生分别记录患者查体前的vrs评分以及查体时的vrs评分；

15、s304、将录制的面部视频与相应的vrs评分进行关联，建立ai疼痛评估模型。

16、进一步的，步骤s304中ai疼痛评估模型包括resnet-50网络和一个分类器；

17、其中restnet-50网络包括5个阶段，分别为stage0、stage1、stage2、stage3和stage4；其中：stage0包括1层卷积层conv0；stage1包括1层最大池化层maxpool1和3个bottleneck，3个bottleneck分别为bottleneck1.1、bottleneck1.2、bottleneck1.3；stage2包括4个bottleneck，分别为bottleneck2.1、bottleneck2.2、bottleneck2.3、bottleneck2.4；stage3包括6个bottleneck，分别为bottleneck3.1、bottleneck3.2、bottleneck3.3、bottleneck3.4、bottleneck3.5、bottleneck3.6；stage4包括3个bottleneck，分别为bottleneck4.1、bottleneck4.2、bottleneck4.3；

18、分类器包括1层全局平均池化层avgpool1和1层全连接层fc；

19、所述bottleneck结构包括3层卷积层，即conv1、conv2和conv3，其中conv1的输入端与bottleneck的输入端连接，conv1输出端与conv2输入端相连接，conv2输出端与conv3输入端相连接，conv3输出端与bottleneck输出端相连接；同时，bottleneck输入端和输出端直接连接，将bottleneck输入与conv3输出相加作为bottleneck最终输出，所述stage0输入端为作为疼痛评估模型输入端，输出端与stage1输入端相连接，stage1输出端与stage2输入端相连接，stage2输出端与stage3输入端相连接，stage3输出端与stage4输入端相连接，stage4输出端与avgpool1输入端相连接，avgpool1输出端与fc输入端相连接。

20、一种基于面部表情识别的智能疼痛管理系统，包括电源管理器、摄像头、显示器和处理器；

21、所述电源管理器分别与摄像头、显示器、处理器电连接；所述处理器分别与摄像头、显示器通信连接。

22、进一步的，所述摄像头用于采集不同疼痛程度下的面部视频；处理器处理器用于提取面部图像数据，通过ai疼痛评估模型分析，对患者疼痛程度进行评估，然后根据所评估的疼痛程度，提供相应的初步临床用药策略。

23、与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过采集患者不同疼痛程度下的面部视频，提取面部局部表情，便于捕捉疼痛相关的关键表征及它们之间的关联性，再通过ai疼痛评估模型对数据进行处理分析，得到疼痛程度，根据评估的疼痛程度提供初步的临床用药策略。

技术特征：

1.一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，其特征在于，步骤s304中ai疼痛评估模型包括resnet-50网络和一个分类器；

5.一种基于面部表情识别的智能疼痛管理系统，其特征在于，包括电源管理器、摄像头、显示器和处理器；

6.根据权利要求5所述的一种基于面部表情识别的智能疼痛管理系统，其特征在于，所述摄像头用于采集不同疼痛程度下的面部视频；处理器处理器用于提取面部图像数据，通过ai疼痛评估模型分析，对患者疼痛程度进行评估，然后根据所评估的疼痛程度，提供相应的初步临床用药策略。

技术总结
一种基于面部表情识别的智能疼痛管理方法，包括以下步骤：S1、采集不同疼痛程度下的面部视频；S2、在采集的面部视频中提取面部图像数据；S3、通过深度学习建立AI疼痛评估模型，对面部疼痛程度进行评估；综上所述，本发明通过采集患者不同疼痛程度下的面部视频，提取面部局部表情，便于捕捉疼痛相关的关键表征及它们之间的关联性，再通过AI疼痛评估模型对数据进行处理分析，得到疼痛程度，根据评估的疼痛程度提供初步的临床用药策略。

技术研发人员：苏斌虓,魏欣逸,缑水平,毛莎莎,顾楠,李昂泽,张昊鹏
受保护的技术使用者：中国人民解放军空军军医大学
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13