公开(公告)号：CN116525145B

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202310526165.1

申请日：2023-05-10

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 吴江 ,  颜红梅 ,  刘浩东

IPC: G16H80/00 ,  A61B5/00 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于动态融合模块的面部动态视频图像疼痛评估方法，首先对UNBC‑McMaster Shoulder Pain Expression Archive数据集进行数据平衡处理，然后在预训练模型Resnet101网络中，基于Non‑local框架改进得到动态融合模块，建立图像空间特征提取模型，通过空间特征提取模型提取每一帧图像空间特征信息，再将所提取的特征信息输入到长短时记忆网络中提取面部动态视频图像相应的时序信息，进一步提取相邻帧之间时序信息，实现对面部疼痛的识别，最后实现疼痛的自动评估。本发明的方法旨在辅助医生对患者进行长时间的疼痛监控与评估，为临床疼痛评估提供一种辅助手段，对评估临床上特殊患者的疼痛场景具有潜在应用前景。

公开(公告)号：CN116525145A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310526165.1

申请日：2023-05-10

Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)

Inventor： 吴江 ,  颜红梅 ,  刘浩东

IPC: G16H80/00 ,  A61B5/00 ,  G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于动态融合模块的面部动态视频图像疼痛评估方法，首先对UNBC‑McMaster Shoulder Pain Expression Archive数据集进行数据平衡处理，然后在预训练模型Resnet101网络中，基于Non‑local框架改进得到动态融合模块，建立图像空间特征提取模型，通过空间特征提取模型提取每一帧图像空间特征信息，再将所提取的特征信息输入到长短时记忆网络中提取面部动态视频图像相应的时序信息，进一步提取相邻帧之间时序信息，实现对面部疼痛的识别，最后实现疼痛的自动评估。本发明的方法旨在辅助医生对患者进行长时间的疼痛监控与评估，为临床疼痛评估提供一种辅助手段，对评估临床上特殊患者的疼痛场景具有潜在应用前景。