[发明专利]基于眼部肌肉运动分析的面部神经麻痹疾病康复检测系统

说明书

本发明提供了一种基于眼部肌肉运动分析的面部神经麻痹疾病康复检测系统，该系统包括：用于获取眼肌运动能力的眼肌运动能力检测模块，用于获取抬眉动作依赖度的抬眉动作依赖度检测模块，用于获取皱额动作依赖度的皱额动作依赖度检测模块，用于根据眼肌运动能力、抬眉动作依赖度、皱额动作依赖度获取患病程度的患病程度检测模块，用于获取面部姿态对称度的面部姿态检测模块，以及用于根据患病程度和面部姿态对称度获取康复程度的康复程度检测模块；本发明可以对患者的患病程度和康复程度进行精确量化，帮助患者完成康复训练。

技术领域

本发明涉及医疗、人工智能领域，尤其是一种基于眼部肌肉运动分析的面部神经麻痹疾病康复检测系统。

背景技术

面部神经麻痹疾病是以面部表情肌群运动功能障碍为主要特征的一种疾病，它是一种常见病、多发病，且不受年龄限制。现有的对面部神经麻痹进行检测的方法大多数是让患者做出微笑、示赤、闭眼等多种动作，之后医生进行综合评分，得到患病程度，这类方法不仅耗时，而且会由于诊治医生主观因素的影响导致检测结果不准确。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出一种基于眼部肌肉运动分析的面部神经麻痹疾病康复检测系统，该系统包括：

眼肌运动能力检测模块，用于获取患者眼睛下视、上视时的人脸图像，并对人脸图像进行处理得到患病侧眼睛下视时上眼睑的面积、上视时上眼睑的面积以及患病侧眼睛在下视到上视这段时间内眼球的运动速度；根据上眼睑的面积变化得到上眼睑的运动能力，基于上眼睑的运动能力和眼球的运动速度得到眼肌运动能力；

抬眉动作依赖度检测模块，用于利用三维人脸重建算法获得人脸三维模型，基于人脸三维模型获得患病侧眼睛由下视至上视时患病侧眉毛的高度变化量以及眉毛的弯曲程度变化量；基于高度变化量和弯曲程度变化量得到眼睛由下视到上视这一过程中的抬眉动作依赖度；

皱额动作依赖度检测模块，用于对人脸图像进行处理，得到下视、上视时的额纹面积，基于额纹面积得到眼睛由下视到上视这一过程中的皱额动作依赖度；

患病程度检测模块，用于根据眼肌运动能力、抬眉动作依赖度、皱额动作依赖度预测患者的患病程度；

面部姿态检测模块，用于基于人脸三维模型获取患者眼睛下视时的眼睛不对称度、眉毛不对称度，根据眼睛不对称度、眉毛不对称度得到患者的面部姿态对称度；

康复程度检测模块，用于根据患者的患病程度和患者的面部姿态对称度获取患者的康复程度。

所述上眼睑的面积的获取步骤为：人脸图像经过语义分割操作得到上眼睑遮罩，基于上眼睑遮罩得到上眼睑面积。

所述眼球的运动速度的获取步骤为：人脸图像经过语义分割操作得到患病侧下眼睑遮罩、瞳孔遮罩，获取下眼睑遮罩上边缘最低点与瞳孔遮罩中心点之间的间隔距离，基于间隔距离和患者眼睛下视至上视所用时间得到眼球的运动速度。

所述眼肌运动能力具体为：

L₁＝(1-f(d))L₁₁+f(d)L₁₂

L₁表示眼肌运动能力，L₁₁表示上眼睑的运动能力，L₁₂表示眼球的运动速度，f(d)为权重系数，f(d)的取值和d相关，d表示下视时的间隔距离与上视时的间隔距离的差值。

抬眉动作依赖度的获取步骤为：

L₂＝0.1exp(L₂₁+L₂₂)

L₂表示抬眉动作依赖度，L₂₁表示眉毛的高度变化量，L₂₂表示眉毛的弯曲程度变化量。