[发明专利]一种用于移动设备的病患疼痛检测方法及系统

权利要求书

1.一种用于移动设备的病患疼痛检测方法，所述移动设备运行包含所述疼痛检测方法的疼痛检测系统，以在所述移动设备上输出标准疼痛等级，所述疼痛检测方法包括以下步骤：

S1：收集患者的面部图片和自述疼痛等级；

S2a：将收集的面部图片调整为标准化图片；

S3a：提取所述标准化图片中的预定特征个数的特征算子，所述特征算子以其在疼痛等级判断中位序的优先级为提取顺序，其中，先提取优先级高的特征算子；

S4a：根据所述预定特征个数的特征算子，利用卷积神经网络算法，计算初始疼痛等级；

S5a：判断所述自述疼痛等级和所述初始疼痛等级的差值，若所述差值的绝对值在预设偏差范围内，则输出所述初始疼痛等级；若所述差值的绝对值超过预设偏差范围，则返回S3a重新提取所述预定特征个数的特征算子。

2.根据权利要求1所述的病患疼痛检测方法，其特征在于，在输出所述初始疼痛等级后，所述疼痛检测方法还包括以下步骤：

S6a：医师录入临床指标数据；

S7a：综合所述临床指标数据和所述初始疼痛等级，以得到所述患者的标准疼痛等级。

3.根据权利要求1或2所述的病患疼痛检测方法，其特征在于，所述特征算子在疼痛等级判断中位序的优先级排列，

需要给定m维空间R^m，有m维子空间s(X₁,X₂,…,X_m)，X取值为(1,2,…,k)，对空间s中的任意一个点X(X₁,X₂,…,X_m)，令f(x)∈N⁺，则可生成跟空间s相关的m维矩阵Me,矩阵的每一个值等于f(x)；

其中：m为核关联系数；

k为训练时设定的cnn算法核参数；

f(x)表示针对该排列组合的特征下，能够区分测试样本的个数，其计算公式如下：

其中，s为测试样本集；

表示对于测试样本验证运算符，其定义如下：

其中，y_x表示卷积神经网络对应所述面部图片的输出，yⁿ为测试所述面部图片的正确值。

4.根据权利要求2所述的病患疼痛检测方法，其特征在于，在S1之后，分别进行S2a和人脸识别步骤，所述人脸识别步骤包括：

S2b：对所述面部图片进行人脸识别，输出人脸识别结果；

S3b：根据所述人脸识别结果，判断数据库中是否存在属于所述患者的档案，若不存在档案，则进行S4b；若存在档案，则进行S8；

S4b：在所述数据库中创建属于所述患者的档案，然后进行S8；

S8：将S5a获得的所述初始疼痛等级和S7a获得的所述标准疼痛等级保存在属于所述患者的档案中。

5.根据权利要求1、2和4中任一项所述的病患疼痛检测方法，其特征在于，所述标准化图片为128*128像素的图片。

6.根据权利要求1、2和4中任一项所述的病患疼痛检测方法，其特征在于，所述预定特征个数为128个。

7.一种移动设备的病患疼痛检测系统，所述移动设备运行包含疼痛检测方法的疼痛检测系统，以在所述移动设备上输出疼痛等级，所述疼痛系统包括：

数据库，用于存储、查询、创建患者的档案；

图像获取单元，用于拍摄患者面部图片；

输入单元，用于医师或患者输入自述疼痛等级和临床指标数据；

人脸识别单元，用于对所述面部图片进行人脸识别，输出人脸识别结果；

检测单元，用于根据所述疼痛检测方法计算并输出初始疼痛等级；

其中，在所述数据库中查找具有所述人脸识别结果的患者档案，

在不存在属于所述患者档案的情况下，所述数据库为所述患者创建档案，然后将所述检测单元输出的所述初始疼痛等级保存至所述患者档案；

在存在属于所述患者档案的情况下，所述数据库将所述检测单元输出的所述初始疼痛等级保存至所述患者档案。

8.根据权利要求7所述的病患疼痛检测系统，其特征在于，所述检测单元还用于综合所述临床指标数据和所述初始疼痛等级，然后得到所述患者的标准疼痛等级。