[发明专利]基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置

说明书

本发明公开了基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置，属于智能医疗技术领域。它包括数据提取模块，其用于提取包含目标对象视频流中某一特征区域的视频脉搏信号以及与所述视频脉搏信号对应的帧图像作为训练集，用来训练第一预测模型和第二预测模型；判断模块，其用于根据第一预测模型和第二预测模型的整体不确定度判断结果，输出评估结果；本发明综合考虑了脉搏特征和面部特征两方面因素，分别评估两个模型预测的不确定度，选择不确定度较小一方的预测结果作为最终的冠心病检测结果，更全面地评估了冠心病相关特征，使检测结果更加可靠。

技术领域

本发明属于智能医疗技术领域，具体地说，涉及基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置。

背景技术

冠状动脉粥样硬化性心脏病简称冠心病，是指冠状动脉粥样硬化导致心肌缺血、缺氧而引起的心脏疾病。冠心病是中老年人的常见病，我国目前约有1100万冠心病患者，且患病率正随着社会老龄化而持续上升。冠心病会引发心肌梗死、心源性猝死、脑卒中等并发症，严重危及患者的生命健康。冠心病的早诊断、早治疗对于提高疾病的治疗及预后效果具有重要意义。但是，多数冠心病患者早期没有明显的症状，他们因不知晓病情而存在贻误治疗风险。

临床指南建议对冠心病高危群体进行冠心病筛查，提高无症状冠心病的检出率。传统筛查方法包括心电图检查、冠脉多层CT血管造影等。然而，传统方法依赖于专业的医疗设备和复杂的操作，难以应用于大范围人群的日常筛查。近期研究表明：冠心病会导致患者的脉搏波出现脉率失常、重搏波消失等病态改变。光电容积描记术(Photoplethysmography,PPG)是常用的脉搏波检测方法，通过光学传感器捕捉指尖、手腕等部位皮下血液容积随脉搏的变化，实现脉搏波的便捷检测。通过PPG技术识别脉搏波的病态特征，可以作为冠心病的一种筛查途径。另一方面，阜外医院研究团队在《欧洲心脏杂志》发文表明：冠心病患者往往存在额秃、眼袋深、口唇苍白等典型面部特征，通过人工智能模型建立面部特征与冠心病的映射关系，可以作为冠心病的另一种筛查途径。然而，部分冠心病患者的脉搏特征相对明显，部分患者的面部特征相对明显。这两种筛查途径仅考虑了其中的一部分特征，准确性仍有提高空间。

随着计算机视觉和成像设备的快速发展，视频光电容积描述术VPPG成为了PPG邻域的一个前沿研究方向。人脸皮肤颜色会随着脉搏而出现微弱的变化。VPPG通过普通摄像头捕捉这种变化，并结合计算机视觉技术从中提取脉搏波，实现基于人脸视频的脉搏波非接触式检测。但是不论基于脉搏波的冠心病筛查和基于人脸面部特征的冠心病筛查均具有一定的局限性，这两种方法纳入的特征较为单一，无法获得可靠的冠心病的评估结果。

发明内容

针对现有基于脉搏波的冠心病评估具有一定的局限性，不够准确的问题，下面实施例提供基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置，综合考虑了脉搏特征和面部特征两方面因素，分别将人脸视频中的脉搏波和人脸图像送入神经网络，构建两种冠心病预测模型。在此基础上，分别评估两个模型预测的不确定度，选择不确定度较小一方的预测结果作为最终的冠心病检测结果，相比现有的冠心病筛查方法，更全面地评估了冠心病相关特征，使检测结果更加可靠。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。

本发明第一方面提供基于人脸视频的非接触式冠心病评估装置，包括：

数据提取模块，其用于提取包含目标对象视频流中某一特征区域的视频脉搏信号以及与所述视频脉搏信号对应的帧图像作为训练集；

第一预测模型，所述第一预测模型是利用所述视频脉搏信号作为训练集训练得到的；

第二预测模型，所述第二预测模型是利用所述视频脉搏信号对应的第一帧图像作为训练集训练得到的；

判断模块，其用于根据第一预测模型和第二预测模型的整体不确定度判断结果，输出评估结果；当第一预测模型的整体不确定度大于第二预测模型的整体不确定度，选用第二预测模型的预测结果作为评估结果；当第二预测模型的不确定度大于第一预测模型的不确定，选用第一预测模型的预测结果作为评估结果。