申请/专利权人：安徽大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117711079A

主分类号：G06V40/70

分类号：G06V40/70;G06V40/10;G06V40/20;G06V40/16;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.02#实质审查的生效;2024.03.15#公开

摘要：本发明涉及一种多模态患者麻醉复苏状态检测方法和系统，与现有技术相比解决了难以针对麻醉患者复苏状态进行智能化监测的缺陷。本发明包括以下步骤：生理参数仪器的视觉分析；麻醉患者面部表情的视觉分析；头部姿态的估计；麻醉患者复苏期状态的监测。本发明经过改进的FPN特征层在针对小目标检测的效果上有了一定的提升性，并在引入了CA注意力机制之后，对生理参数区域提取的效果更加显著，这为PP‑OCR模型识别带来了更高的性能，并对头部姿态估计算法FSA‑NET的激活函数进行了改进，提高检测的准确度。

主权项：1.一种多模态患者麻醉复苏状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：11生理参数仪器的视觉分析：利用摄像头监测患者的生理参数仪器，使用改进的端到端神经网络yolov4-tiny定位出生理参数的区域，然后利用PP-OCR模型提取出麻醉患者复苏期间的生理参数；12麻醉患者面部表情的视觉分析：利用摄像头监测麻醉患者面部表情，训练卷积神经网络，以open_mouth、closed_mouth,open_eye、closed_eye作为分类标签，捕捉患者的面部信息；13头部姿态的估计：使用SSD算法对患者的每个帧进行面部监测，接着使用基于FSA-NET改进的网络检测头部姿态，包括三个头部姿势即偏航角、俯仰角和滚转角，将上一帧头部姿态与下一帧头部姿态进行比较，获得头部角度偏转度数和正常角度；14麻醉患者复苏期状态的监测：存储监测过程中的信息，存入pgsql数据库中，并利用ajax框架和echarts.js库作为技术支持，绘制出患者状态信息的曲线图；利用患者的生理参数信息、患者的面部状态信息和患者头部姿态估计的幅度综合评价患者的苏醒状态；按照3：3：4的加权比例对患者的复苏状态R进行评估，其表达式如下： 其中，Data是生理参数数值，Base是生理参数标准值，δeyes和δmouths分别是眼部和嘴部的标签值，有0、1值，Rotation和Normal分别是头部角度偏转度数和正常角度；R值越高，则患者复苏的趋向性更大。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽大学 一种多模态患者麻醉复苏状态检测方法和系统

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