[發明專利]疼痛程度評估方法、疼痛程度評估裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202110246983.7
• 申請日: 2021-03-05
• 公開（公告）號: CN113116299B
• 公開（公告）日: 2023-05-09
• 發明（設計）人: 劉志強;杜唯佳;周霆;阮宏洋
• 申請（專利權）人: 上海市第一婦嬰保健院;上海小芃科技有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 孔垂超

本申請公開了一種疼痛程度評估方法、疼痛程度評估裝置、設備及存儲介質。該方法包括：獲取目標人員的面部圖像、口鼻聲音、動作參數及生理參數；利用人工神經網絡分別提取面部圖像的表情特征向量以及口鼻聲音中的聲音特征向量；利用全連接層處理表情特征向量與聲音特征向量之和，將處理結果進行一維化處理得到第一特征向量；對動作參數與生理參數一并進行標簽數值化處理，將處理得到的數據加入第一特征向量中得到第二特征向量；對第二特征向量進行分類得到評估結果。本申請的方法融合了表情特征、聲音特征、動作參數和生理參數多個維度的參數，利用人工神經網絡處理融合的多維度參數來評估疼痛程度，評估結果客觀性強，準確度高。

技術領域

本申請涉及智能醫療技術領域，具體涉及一種疼痛程度評估方法、疼痛程度評估裝置、設備及存儲介質。

背景技術

疼痛是在呼吸、脈搏、體溫和血壓之后的第五大生命體征，是醫生診斷病情的重要指標。隨著社會的發展，人們生活、工作、學習的壓力日漸增加，使身體處于亞健康狀態，導致身體出現多種多樣的疼痛信號，這些疼痛會引起抑郁、自殺等。

目前國際上最常用的定量評估疼痛的工具均為自評量表。單維度量表，如疼痛數字評估量表(NRS)和視覺模擬量表(VAS)，通過數字、文字、圖像等形式使患者將主觀疼痛感受客觀地表達出來，但僅能評估疼痛的強度。此外，個體對于疼痛的感知是有差異性的，一項研究結果顯示，中度和重度疼痛VAS的95％可信區間分別為15～83mm和30～100mm。且NRS和VAS量表都具有封頂效應，隨著產程進展，疼痛的性質和強度也在不斷變化，例如產婦等人員很難確切區分“重度疼痛”，“劇烈疼痛”，“難以忍受的疼痛”之間的差異。另外，疼痛程度評估還會受患者的文化程度、情感、性別和種族等因素影響。目前的疼痛程度評估工具都屬于對病理性、炎性、癌性疼痛的主觀性評估量表，評估結果缺乏客觀性，具有較大的局限性，參考價值較低，不能為醫務工作者提供足夠的參考價值。

發明內容

本申請的目的是提供一種疼痛程度評估方法、疼痛程度評估裝置、設備及存儲介質。為了對披露的實施例的一些方面有一個基本的理解，下面給出了簡單的概括。該概括部分不是泛泛評述，也不是要確定關鍵/重要組成元素或描繪這些實施例的保護范圍。其唯一目的是用簡單的形式呈現一些概念，以此作為后面的詳細說明的序言。

根據本申請實施例的一個方面，提供一種疼痛程度評估方法，包括：

獲取目標人員的面部圖像、口鼻聲音、動作參數以及生理參數；

利用第一人工神經網絡提取所述面部圖像的表情特征向量，利用第二人工神經網絡提取所述口鼻聲音中的聲音特征向量；

利用全連接層處理所述表情特征向量與所述聲音特征向量之和，將得到的處理結果進行一維化處理，得到第一特征向量；

對所述動作參數與所述生理參數一并進行標簽數值化處理；

將經過所述標簽數值化處理所得到的數據加入所述第一特征向量中，得到第二特征向量；

對所述第二特征向量進行分類，得到評估結果。

進一步地，所述利用第一人工神經網絡提取所述面部圖像的表情特征向量，包括：

針對所述面部圖像進行人臉對齊，定位出面部特征點；

將所述面部特征點輸入所述第一人工神經網絡中進行處理，得到所述表情特征向量。

進一步地，所述利用第二人工神經網絡提取所述口鼻聲音中的聲音特征向量，包括：

對所述口鼻聲音進行去噪處理；

對去噪后的口鼻聲音進行處理，得到語譜圖；

將所述語譜圖輸入到所述第二人工神經網絡模型中進行處理，得到所述聲音特征向量。