本發明公開了一種基于深度圖神經網絡的RASS鎮靜評分判別方法,基于Retinaface改進網絡進行人臉檢測和圖像矯正,并進行圖像預處理,通過改進VGG網絡進行基于疼痛檢測的特征提??;采用級聯金字塔模型(CPN)進行人體姿態估計,得到患者的動作姿態和肢體關鍵點,對關鍵點區域的圖像塊進行空間和時間維度固定大小的多層3D卷積和下采樣,得到關鍵點運動特征抽??;通過深度圖神經網絡進行關系圖建模和聯合優化學習,得到判別性更強的高維特征融合,通過計算特征融合的加權組合和softmax判別得到單幅圖像的RASS評分;在連續圖像序列中,進行加權平均,得到魯棒性更優的RASS評分自動判別和預測。本發明提高了疼痛表情檢測和異常行為識別融合評判的準確度和效率,降低漏檢和誤檢率。
聲明:
“基于深度圖神經網絡的RASS鎮靜評分判別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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