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申请/专利权人：浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院)

摘要：本申请公开了一种基于嗅觉刺激和面部表情的意识水平检测方法、电子设备及计算机存储介质，方法包括：分别采集检测对象在不同预设嗅觉刺激状态下的检测面部表情数据；对检测面部表情数据进行处理以获得多个检测面部特征时间子序列；根据情绪分类模型确定出多个检测面部特征时间子序列对应的多个检测情绪分类结果；根据多个检测面部特征时间子序列及其对应的检测情绪分类结果确定出检测情绪分类结果特征；将检测情绪分类结果特征输入至意识水平检测模型中获得输出的意识水平检测结果，意识水平检测结果为以下之一：健康状态、脱离最小意识状态、最小意识状态、植物状态。能够更加准确、客观、高效率地对慢性意识障碍患者的意识水平进行检测。

主权项：1.一种基于嗅觉刺激和面部表情的意识水平检测方法，其特征在于，所述方法包括：分别采集检测对象在不同预设嗅觉刺激状态下的检测面部表情数据；其中，所述不同预设嗅觉刺激状态包括正性气味刺激状态、负性气味刺激状态和中性气味刺激状态；对所述检测面部表情数据进行处理，以获得多个检测面部特征时间子序列；根据预先训练好的情绪分类模型确定出所述多个检测面部特征时间子序列对应的多个检测情绪分类结果，所述检测情绪分类结果包括情绪状态结果和情绪得分结果，所述情绪状态结果为刺激性情绪和中性情绪中的一者；根据所述多个检测面部特征时间子序列及其对应的所述检测情绪分类结果，确定出检测情绪分类结果特征；将所述检测情绪分类结果特征输入至预先训练好的意识水平检测模型中，获得输出的意识水平检测结果，其中，所述意识水平检测结果为以下四种意识状态之一：健康状态、脱离最小意识状态、最小意识状态、植物状态；其中，所述方法还包括模型训练步骤：采集多个样本对象在不同预设嗅觉刺激状态下的样本面部表情数据和样本生理信号数据；其中，所述多个样本对象的意识状态包括健康状态、脱离最小意识状态、最小意识状态、植物状态；对所述样本面部表情数据进行特征提取以获得样本面部特征时间序列，对所述样本生理信号数据进行处理以获得样本生理特征时间序列；根据预设时间间隔，将各条所述样本面部特征时间序列分割为多个样本面部特征时间子序列，将各条所述样本生理特征时间序列分割为多个样本生理特征时间子序列；将各所述样本面部特征时间子序列和各所述样本生理特征时间子序列作为训练数据，对初始分类模型进行训练，获得训练好的所述情绪分类模型；其中，所述将各所述样本面部特征时间子序列和各所述样本生理特征时间子序列作为训练数据，对初始分类模型进行训练，获得训练好的所述情绪分类模型，包括：根据相应的预设嗅觉刺激状态，分别为各所述样本生理特征时间子序列添加情绪状态标签；利用添加情绪状态标签后的各所述样本生理特征时间子序列，对所述初始分类模型进行训练，获得训练好的中间分类模型；根据各所述样本生理特征时间子序列、各所述样本面部特征时间子序列以及所述中间分类模型，确定出目标的样本面部特征时间子序列；根据所述目标的样本面部特征时间子序列，对所述中间分类模型的超参数进行优化，以获得训练好的所述情绪分类模型。

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百度查询： 浙江大学医学院附属第一医院(浙江省第一医院) 基于嗅觉刺激和面部表情的意识检测方法、设备及介质