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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明涉及面瘫评估与康复技术领域，公开了基于加权温度纹理特征的红外热成像面瘫严重度评估方法，包括以下步骤：步骤一，受试者面部红外热像采集；步骤二，面部感兴趣区域热像自动分割；步骤三，热不对称特征提取；步骤四，面瘫严重度自动分级，将热不对称特征输入支持向量机，输出为轻、中、重三级，其中支持向量机的参数通过机器学习获得。通过客观评估方式统一了评估标准，解决了House–BrackmannHB评分量表法结果组间和组内差异性大的问题，解决了面部特征自动追踪算法中患者不能完整准确完成规定面部表情动作的问题，避免了一些人人体面部表情存在一定的天然不对称性对评估结果的影响，排除了拍摄光线及角度对评估结果的影响。
主权项：1.基于加权温度纹理特征的红外热成像面瘫严重度评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一，受试者面部红外热像采集；步骤二，面部热像区域热像自动分割，我们提出了面向面瘫患者的采用倒残差多尺度卷积注意力的面部感兴趣区域分割算法；步骤三，热不对称特征提取，热不对称特征是面部左右两侧对称的同一区域，即感兴趣区域间，是由所提取的特征之间欧几里得距离获得，所提取特征包含两种，一个是加权温度特征，另一个是加权灰度纹理特征；步骤四，面瘫严重度自动分级，将热不对称特征输入支持向量机，输出为轻、中、重三级，其中支持向量机的参数通过机器学习获得。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学秦皇岛分校 基于加权温度纹理特征的红外热成像面瘫严重度评估方法
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