，根據(jù)患者手術結束或服藥過后的時間，可以選擇查看 設定固定時間段的表情變化信息。
[0073] 應用層的患者痛苦表情報警提醒功能，客戶端設定4個對應不同序號患者圖標， 當某個患者出現(xiàn)痛苦表情或者異常反應時，患者的圖標變紅閃爍，并配有提示音，提醒醫(yī)護 人員及時查看患者相關信息。當情況嚴重時，醫(yī)護人員能夠及時親臨相應的患者床邊查看 患者身體狀況并采取相應措施。
[0074] 應用層的患者表情變化統(tǒng)計分析功能，當醫(yī)院進行會診以及病例分析過程時，醫(yī) 護人員可以調取病人表情數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息，生成表示數(shù)據(jù)分析報告，將表情變化數(shù)據(jù)作為輔 助數(shù)據(jù)，結合患者的病例，深入分析患者病情以及如何更好地提高醫(yī)療質量。
[0075] 本發(fā)明很好的解決了以往的問題，操作簡便捷高效，可以大大提高醫(yī)護人員的工 作效率和效果，可以很好的在醫(yī)療領域推廣應用。
【主權項】
1. 一種基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護系統(tǒng)，其特征在于：此系統(tǒng)分為三層，采集 層、識別層和應用層，采集層連接識別層，識別層連接應用層。2. 根據(jù)權利要求1所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護系統(tǒng)，其特征在于：采集 層為工業(yè)相機，識別層包括表情數(shù)據(jù)庫構建模塊、表情圖像預處理模塊、表情特征提取模 塊、表情識別模塊和識別結果傳輸模塊；表情數(shù)據(jù)庫構建模塊連接表情圖像預處理模塊，表 情圖像預處理模塊連接表情特征提取模塊，表情特征提取模塊連接表情識別模塊，表情識 別模塊連接識別結果傳輸模塊。3. 如權利要求1所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護系統(tǒng)所實施的基于患者表 情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：該方式能夠實時獲取病房患者表情信息、及時提 醒醫(yī)護人員患者發(fā)出痛苦表情； 該方法利用采集層對病人表情進行采集，將患者表情數(shù)據(jù)和信息傳輸?shù)椒掌鞫诉M行 儲存； 之后利用識別層將服務器端存儲的原始視頻圖像信息進行表情識別，并將表情識別結 果存入患者表情數(shù)據(jù)庫； 然后利用應用層通過Internet讀取服務器端患者表情數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，對原始的表情信 息進行加工整理。4. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：應用 層對表情信息進行加工整理包括：患者信息創(chuàng)建、表情監(jiān)控視頻實時查看、表情數(shù)據(jù)可視化 顯示、患者痛苦表情報警提醒和患者表情變化統(tǒng)計分析。5. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：采集 層進行患者表情的采集和傳輸，在無人看護的病房里，按照固定角度架設安裝工業(yè)相機，利 用工業(yè)相機拍攝患者表情信息，拍攝視場選為600 X 800mm，人臉區(qū)域面積為300cm2,以拍攝 患者躺著的圖像為主，同時兼顧患者坐起來的圖像，病人坐著的物距是2. 15m，病人躺著的 物距是2. 59m，將千兆網相機拍攝的表情信息，傳輸并存儲在服務器端。6. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：識別 層進行患者表情信息的存儲和識別，利用識別層進行表情數(shù)據(jù)庫構建、表情圖像預處理、表 情特征提取、表情識別和識別結果傳輸。7. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于： 表情圖像預處理流程步驟如下： (1) 將患者每分鐘視頻分解成單幀圖像，取出病房患者的視頻序列的一幀圖像作為處 理對象，針對單幀包含正面人臉的靜態(tài)圖像進行表情進行識別； (2) 針對視頻序列中單幀圖像的進行圖像預處理，利用OpenCV圖像處理軟件Adaboost 人臉檢測算法的結合模塊，選取擴展的Haar特征，實現(xiàn)表情區(qū)域分割； (3) 將表情區(qū)域圖像灰度化，并利用象素關系重采樣將表情區(qū)域圖像幾何歸一化成統(tǒng) 一的100X100的圖片； (4) 采用直方圖均衡方法對表情區(qū)域圖像進行光線歸一化，以部分消除光線和光照強 度的影響。8. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于： 識別層的表情特征提取處理流程步驟如下： (1) 對原始表情區(qū)域圖像進行Gabor小波變換。選取5個尺度和8個角度的二維Gabor 濾波器組，對標準大小的100X100的純臉表情圖像與Gabor核函數(shù)進行卷積運算，其輸出 結果為復數(shù)，將復數(shù)的實部作為表情圖像的Gabor特征； (2) 利用角度差分二值編碼方法，對原始的40張 Gabor特征圖進行集成，將V角度下 的5個尺度Gabor特征圖作為信源，用Gu, v(x，y)表示Gabor特征圖，（ue (〇，···，4)， V e (〇, ...，7)，u表示尺度，V表示角度），按照公式（1)依次計算相鄰兩幅Gabor特征圖 Gu,v對應像素點的像素值Gu,v (X，y)的差值，其中X的表示Gabor特征圖橫坐標，y表示Gabor 特征圖縱坐標，用山,>，y)表示差值，其中i e (〇, ...，4)，V e (〇, ...，7)，i表示尺度， V表示角度，共得出5個差值；(3) 根據(jù)公式⑵得到對應的二進制編碼，用t1>v(X，y)表示二進制編碼，其 中V e (〇,...，7)，i表示尺度，V表示角度。(4) 將計算得出的5個二進制編碼ti>v(x，y)，其中i e (〇, . . .，4)，i表示尺度，按照 i從小到大，分別對應二進制數(shù)的低位到高位，剩余二進制數(shù)位全置為0,構成該像素點（X， y)的8位二進制數(shù)，X表示橫坐標，y表示縱坐標，最后根據(jù)公式（3)將該8位二進制數(shù)轉 化成十進制數(shù)，作為該像素點的角度差分二值編碼值，用DCA v (X，y)表示角度差分二值編碼 值，V表示角度；(5) 依照上述算法構成了 8個角度的差分二值編碼圖像，用DCAv表示差分二值編碼圖 像，V e (〇, ...，7)，V表示角度，從左到右，依次是0，1，2,3,4,5,6,7角度的差分二值編碼 圖； (6) 通過對每張集成Gabor特征圖表情識別效果進行對比統(tǒng)計和分析，根據(jù)每張集成 Gabor特征圖對每類表情的識別率以及平均識別率，發(fā)現(xiàn)8張角度的差分二值編碼圖中的6 角度差分二值編碼圖，3角度差分二值編碼圖，2角度差分二值編碼圖和1角度差分二值編 碼圖對表情識別率最高，因此選擇上述四張角度差分二值編碼圖進行拼接，轉換成一個行 向量作為最終的特征向量。9. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：表情 識別時，采用稀疏表示分類器（sparse representation classifier，SRC)進行表情識別， 稀疏表示分類器的過完備字典由140個訓練樣本相應的特征向量組成，訓練樣本包含10個 人的表情圖片，每個人有7種表情，每種表情有2張圖片，將厭惡、生氣、悲傷、恐懼表情定義 為痛苦表情，快樂、中性、驚訝表情作為非痛苦表情。10. 根據(jù)權利要求3所述的基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護方法，其特征在于：應用 層采用B/S結構，構建供給病房醫(yī)護人員使用的系統(tǒng)客戶端，為病房醫(yī)護人員提供簡單友 好的人機交互界面，通過Internet讀取服務器端患者表情數(shù)據(jù)庫，對原始的表情信息進行 加工整理，客戶端支持患者信息創(chuàng)建、表情監(jiān)控視頻實時查看、表情數(shù)據(jù)可視化顯示、患者 痛苦表情報警提醒、患者表情變化統(tǒng)計分析： 利用患者信息創(chuàng)建功能幫助醫(yī)護人員能夠登記患者的病房號、病床號、個人基本信息、 入院日期、手術時間、服藥信息和時間、表情視頻開始拍攝時間、患者的主治醫(yī)師信息、護理 患者的醫(yī)護人員信息以及醫(yī)囑信息； 利用表情視頻實時查看功能實時查看一個或多個病房患者表情視頻，也能讀取指定時 間段內的表情視頻； 利用患者信息查詢和更新功能在查看并修改所關注患者表情視頻和表情變化曲線的 同時，查看所關注患者的相關信息，包括病房號、病床號、個人基本信息、入院日期、手術時 間、服藥信息和時間、表情視頻開始拍攝時間、患者的主治醫(yī)師信息、負責患者的醫(yī)護人員 信息以及醫(yī)囑信息； 利用表情數(shù)據(jù)可視化顯不功能進彳丁動態(tài)更新患者表情?目息曲線，將患者每時每刻的 表情信息進行可視化顯示，并按照查詢患者手術結束或服藥過后固定時間段的表情變化信 息； 患者痛苦表情報警提醒功能，當某個病人出現(xiàn)痛苦表情或者異常反應時，病人的圖標 變色閃爍，并配有提示音，提醒醫(yī)護人員及時查看患者相關信息。當情況嚴重時，醫(yī)護人員 能夠及時親臨相應的患者床邊查看患者身體狀況并采取相應措施； 利用患者表情變化統(tǒng)計分析功能，當醫(yī)院進行會診以及病例分析過程時，醫(yī)護人員能 調取病人的表情數(shù)據(jù)的統(tǒng)計信息，將表情變化數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)，結合患者的病例，深入分 析患者病情以及如何更好地提高醫(yī)療質量。
【專利摘要】一種基于患者表情識別的病房輔助醫(yī)護系統(tǒng)，其特征在于：此系統(tǒng)分為三層，采集層、識別層和應用層，采集層連接識別層，識別層連接應用層。其通過對面部圖像的查看和分析,從而完成人臉表情的識別,是以一種非接觸式的方式來完成識別工作,該系統(tǒng)還可被應用于遠程監(jiān)護中，通過分析被監(jiān)護人的面部表情，判斷其身體狀態(tài)的變化及情緒的波動，預防危險事故的發(fā)生。
【IPC分類】G06F19/00, G06K9/00
【公開號】CN105184239
【申請?zhí)枴緾N201510532324
【發(fā)明人】崔文成, 任磊, 劉陽, 邵虹
【申請人】沈陽工業(yè)大學
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年8月27日