公开(公告)号：CN118452822A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410542616.5

申请日：2024-04-30

Applicant: 河北工业大学

Inventor： 郭士杰 ,  卢世杰 ,  耿艳利 ,  尹莉 ,  顾博文 ,  孙玉瑶

IPC: A61B5/00 ,  G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G16H50/50 ,  A61B5/349

Abstract: 本发明公开了一种重症病人的多模态疼痛评估方法，包括：面部特征提取网络、心电特征提取网络和加权融合策略，其中，面部特征提取网络包括：改进ResNeXt50模型、第一长短期记忆网络、时间卷积神经网络、特征级融合模块和全连接层模块，心电特征提取网络包括：R波检测模块、HRV特征提取模块和第二长短期记忆网络，本发明重症病人的多模态疼痛评估模型提高了疼痛预测的准确率，而且融合了心电特征，可以更加真实的反映重症病人内心的疼痛状态，同时本发明不是简单的区分病人是否疼痛，而是对疼痛进行了多级预测，为重症病人是否加入镇痛药物提供了一定的指导。