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申请/专利权人：安徽医科大学
摘要：本发明的一种基于多模态外观特征的儿童ADHD辅助筛查系统，包括：数据采集模块，用于通过摄像头采集视频流数据；数据预处理模块，用于将采集的视频文件分帧，并获取面部感兴趣区域；特征提取模块，运用计算机视觉技术进行头部姿态、表情和凝视分布分析，并进行同质化向量融合；多模态信息分类模块，采用时间卷积网络（TCN）对某时间段内的融合向量与检测结果进行预训练，最后判断患者在整个时间段有无异常行为的分类结果。本发明可以作为辅助决策工具，利用人工智能技术优化工作流程，提升诊疗效率，并为患者量身定制更为精确的个性化治疗计划；本发明可辅助医生对行为特征进行可测量分析，效率高、准确性好。
主权项：1.一种基于多模态外观特征的儿童ADHD辅助筛查系统，包括数据采集模块和数据预处理模块，其特征在于，还包括特征提取模块及多模态信息分类模块；所述数据采集模块，用于通过摄像头在线采集或者离线本地上传就诊儿童的行为视频；所述数据预处理模块，用于将采集的视频文件分帧转为图像序列，并进行外观部分感兴趣区域ROI获取用于后续的特征提取；所述特征提取模块，用于将对预处理模块中的感兴趣区域ROI进行智能处理，运用计算机视觉技术进行头部姿态、表情和凝视分布分析，并转化为同质化向量表示，进而进行向量融合；所述多模态信息分类模块，采用时间卷积网络TCN对某时间段内的融合向量与检测结果进行预训练，最后判断患者在整个时间段有无异常行为的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽医科大学 基于多模态外观特征的儿童ADHD辅助筛查系统
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