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专利号: 2021108862001
申请人: 江苏仁和医疗器械有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-05-14
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述系统包括:三维信息采集模块,用于获得患者面部运动过程中的面部图像;根据所述面部图像获得人脸三维信息;

嘴巴倾斜程度获取模块,用于通过所述人脸三维信息获得嘴巴倾斜程度;

嘴巴运动能力获取模块,用于通过运动过程中的所述人脸三维信息的网格点坐标变化获得嘴巴运动信息集合;根据所述嘴巴运动信息集合获得嘴巴运动能力;

嘴巴代谢严重程度获取模块,用于获得患者面部的热成像图像;分割所述热成像图像,获得嘴巴热量图;将所述嘴巴热量图和所述人脸三维信息分别旋转至水平并融合,获得嘴巴三维热量图;根据所述嘴巴三维热量图获得多组嘴巴对称网格点;获得每个所述嘴巴对称网格点之间的像素值差异;通过所述嘴巴热量图每列像素的均值构建热量列表数据;根据所述热量列表数据和所述像素值差异获得代谢严重程度;

康复状态特征获取模块,用于以所述热成像图像中患者的面部两侧热量差异作为第一热量差异;以患者面部运动前后所述第一热量差异的差值作为第二热量差异;通过所述第二热量差异和所述嘴巴运动信息集合获得康复状态特征;

康复程度获取模块,用于通过所述嘴巴倾斜程度、所述嘴巴运动能力、所述代谢严重程度和所述康复状态特征获得康复程度。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴倾斜程度获取模块包括:对所述人脸三维信息中嘴巴网格点进行主成分分析,获得多个第一主成分方向;以所述嘴巴网格点在所有所述第一主成分方向上投影方差最大的所述第一主成分方向作为最优第一主成分方向;

对所述人脸三维信息中人脸中心线网格点进行主成分分析,获得多个第二主成分方向;以所述中心线网格点在所有所述第二主成分方向上投影方差最大的所述第二主成分方向作为最优第二主成分方向;

以所述最优第一主成分方向与所述最优第二主成分方向的夹角表示所述嘴巴倾斜程度。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴运动能力获取模块还包括嘴巴运动信息获取模块;

所述嘴巴运动信息获取模块,用于以时序上所述人脸三维信息中嘴巴网格点到参考网格点的距离的差异作为运动变化量;将所述运动变化量的集合降维,获得所述嘴巴运动信息集合。

4.根据权利要求3所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴运动信息获取模块还包括信息降维模块;

所述信息降维模块,用于利用主成分分析降维方法,将所述运动变化量的集合降维至一维。

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴运动能力获取模块包括:根据所述嘴巴运动信息集合的最大值和最小值获得嘴巴运动幅度指标;

根据所述嘴巴运动信息集合中大于均值的元素数目和小于均值的元素数目获得嘴巴运动部位数量指标;

通过所述嘴巴运动幅度指标和所述嘴巴运动部位数量指标获得所述嘴巴运动能力。

6.根据权利要求5所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴运动能力获取模块通过嘴巴运动能力公式获得所述嘴巴运动能力;所述嘴巴运动能力公式包括:

L=xmaxexp(xmin‑xmax)*nmaxexp(nmin‑nmax)其中,L为所述嘴巴运动能力,xmax为所述嘴巴运动信息集合的最大值,xmin为所述嘴巴运动信息集合的最小值,nmax为所述嘴巴运动信息集合中大于均值的元素数目,nmin为所述嘴巴运动信息集合中小于均值的元素数目,exp()为指数函数。

7.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述嘴巴代谢严重程度获取模块通过嘴巴代谢严重程度公式获得;所述嘴巴代谢严重程度公式包括:

其中,P为所述嘴巴代谢严重程度,var为所述热量列表数据的方差,G所述热量列表数据的均值,d为所述像素值差异,exp()为指数函数。

8.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述康复状态特征获取模块还包括细节康复状态特征获取模块;

所述细节康复状态获取模块,用于获取所述嘴巴运动信息中对应的嘴巴网格点在多帧所述嘴巴三维热量图中的热量变化;根据所述嘴巴运动信息、所述热量变化和所述康复状态特征获取细节康复状态特征。

9.根据权利要求8所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述细节康复状态特征获取模块通过细节康复状态特征公式获得所述细节康复状态特征;所述细节康复状态特征公式包括:其中,H为所述细节康复状态特征,N为所述嘴巴运动信息数量,h为所述康复状态特征,Fi为第i个所述细节康复状态特征,ΔGi为第i个所述细节康复状态特征对应的所述热量变化,exp()为指数函数。

10.根据权利要求1所述的一种基于视觉感知的面部神经麻痹患者康复检测系统,其特征在于,所述康复程度获取模块通过康复程度公式获得所述康复程度;所述康复程度公式为:

其中,R所述康复程度,P为所述嘴巴代谢严重程度,h为所述康复状态特征,sinθ为所述嘴巴倾斜程度,L为所述嘴巴运动能力,a为偏移系数。