[發(fā)明專利]基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)及輔助醫(yī)護(hù)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510532324.4
• 申請(qǐng)日: 2015-08-27
• 公開（公告）號(hào): CN105184239B
• 公開（公告）日: 2018-06-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 崔文成;任磊;劉陽;邵虹
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 沈陽工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G16H40/67;G16H50/20
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務(wù)所(普通合伙) 21115
• 代理人: 周智博;宋鐵軍

一種基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)，其特征在于：此系統(tǒng)分為三層，采集層、識(shí)別層和應(yīng)用層，采集層連接識(shí)別層，識(shí)別層連接應(yīng)用層。其通過對(duì)面部圖像的查看和分析,從而完成人臉表情的識(shí)別,是以一種非接觸式的方式來完成識(shí)別工作,該系統(tǒng)還可被應(yīng)用于遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)中，通過分析被監(jiān)護(hù)人的面部表情，判斷其身體狀態(tài)的變化及情緒的波動(dòng)，預(yù)防危險(xiǎn)事故的發(fā)生。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種本發(fā)明涉及機(jī)器視覺和圖像處理領(lǐng)域，尤其是一種基于痛苦表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)以及表情特征提取和特征選擇方法。

背景技術(shù)

在醫(yī)學(xué)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，醫(yī)療工作者以及科研人員一直致力于為我們的健康保駕護(hù)航，攻克了許多頑疾。但是，醫(yī)院在保證高標(biāo)準(zhǔn)的臨床醫(yī)療水平的同時(shí)，為患者提供一個(gè)安全、貼心、周到、人性化的病房護(hù)理環(huán)境和條件，為患者提供更完善的醫(yī)療服務(wù)變得越來越重要。安全高效的病房醫(yī)護(hù)系統(tǒng)，逐漸成為衡量醫(yī)院醫(yī)護(hù)質(zhì)量的新標(biāo)準(zhǔn)。尤其，在重癥監(jiān)護(hù)室以及進(jìn)行恢復(fù)治療的患者和行走不便的患者病房中，如果適逢患者出現(xiàn)異常反應(yīng)或者嚴(yán)重并發(fā)癥發(fā)作，病房又無人看護(hù)的情況，患者可能會(huì)因此失去最佳治療時(shí)機(jī)而危及健康，甚至對(duì)生命造成了巨大的威脅。

發(fā)明內(nèi)容

發(fā)明目的：本發(fā)明提供一種基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)及輔助醫(yī)護(hù)方法，其目的在于解決以往所存在的問題

技術(shù)方案：本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)，其特征在于：此系統(tǒng)分為三層，采集層、識(shí)別層和應(yīng)用層，采集層連接識(shí)別層，識(shí)別層連接應(yīng)用層。

采集層為工業(yè)相機(jī)，識(shí)別層包括表情數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊、表情圖像預(yù)處理模塊、表情特征提取模塊、表情識(shí)別模塊和識(shí)別結(jié)果傳輸模塊；表情數(shù)據(jù)庫構(gòu)建模塊連接表情圖像預(yù)處理模塊，表情圖像預(yù)處理模塊連接表情特征提取模塊，表情特征提取模塊連接表情識(shí)別模塊，表情識(shí)別模塊連接識(shí)別結(jié)果傳輸模塊。

如上所述的基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)系統(tǒng)所實(shí)施的基于患者表情識(shí)別的病房輔助醫(yī)護(hù)方法，其特征在于：該方式能夠?qū)崟r(shí)獲取病房患者表情信息、及時(shí)提醒醫(yī)護(hù)人員患者發(fā)出痛苦表情；

該方法利用采集層對(duì)病人表情進(jìn)行采集，將患者表情數(shù)據(jù)和信息傳輸?shù)椒?wù)器端進(jìn)行儲(chǔ)存；

之后利用識(shí)別層將服務(wù)器端存儲(chǔ)的原始視頻圖像信息進(jìn)行表情識(shí)別，并將表情識(shí)別結(jié)果存入患者表情數(shù)據(jù)庫；

然后利用應(yīng)用層通過Internet讀取服務(wù)器端患者表情數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，對(duì)原始的表情信息進(jìn)行加工整理。

應(yīng)用層對(duì)表情信息進(jìn)行加工整理包括：患者信息創(chuàng)建、表情監(jiān)控視頻實(shí)時(shí)查看、表情數(shù)據(jù)可視化顯示、患者痛苦表情報(bào)警提醒和患者表情變化統(tǒng)計(jì)分析。

采集層進(jìn)行患者表情的采集和傳輸，在無人看護(hù)的病房里，按照固定角度架設(shè)安裝工業(yè)相機(jī)，利用工業(yè)相機(jī)拍攝患者表情信息，拍攝視場選為600×800mm，人臉區(qū)域面積為300cm2，以拍攝患者躺著的圖像為主，同時(shí)兼顧患者坐起來的圖像，病人坐著的物距是2.15m，病人躺著的物距是2.59m，將千兆網(wǎng)相機(jī)拍攝的表情信息，傳輸并存儲(chǔ)在服務(wù)器端。

識(shí)別層進(jìn)行患者表情信息的存儲(chǔ)和識(shí)別，利用識(shí)別層進(jìn)行表情數(shù)據(jù)庫構(gòu)建、表情圖像預(yù)處理、表情特征提取、表情識(shí)別和識(shí)別結(jié)果傳輸。

表情圖像預(yù)處理流程步驟如下：

(1)將患者每分鐘視頻分解成單幀圖像，取出病房患者的視頻序列的一幀圖像作為處理對(duì)象，針對(duì)單幀包含正面人臉的靜態(tài)圖像進(jìn)行表情進(jìn)行識(shí)別；

(2)針對(duì)視頻序列中單幀圖像的進(jìn)行圖像預(yù)處理，利用OpenCV圖像處理軟件Adaboost人臉檢測算法的結(jié)合模塊，選取擴(kuò)展的Haar特征，實(shí)現(xiàn)表情區(qū)域分割；