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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请提供了一种重症患者数据指标监测系统及方法，涉及数据监测领域。该方法包括：通过摄像装置获取患者的面部图像；对所述面部图像进行图像增强生成增强图像，对所述增强图像进行情绪识别，确定患者当前的情绪指数；通过传感装置获取患者的各项监测数据；基于情绪指数与监测数据之间的对应关系，从监测数据中筛选与所述情绪指数对应的目标数据；基于所述情绪指数和所述目标数据，进行综合分析，生成对患者的指标监测结果和陪护建议。本方案通过面部情绪识别以确定患者的情绪，之后基于患者的情绪结合对应的监测数据，对患者的状态进行综合评估，最后生成相关指标监测结果和陪护建议，提高了重症患者数据指标监测的效率和可靠性。

主权项：1.一种重症患者数据指标监测方法，其特征在于，包括：通过摄像装置获取患者的面部图像；对所述面部图像进行图像增强，生成增强图像，对所述增强图像进行情绪识别，确定患者当前的情绪指数；通过传感装置获取患者的各项监测数据；基于情绪指数与监测数据之间的对应关系，从所述监测数据中筛选与所述情绪指数对应的目标数据；基于所述情绪指数和所述目标数据，进行综合分析，生成对患者的指标监测结果和陪护建议；其中，对所述面部图像进行图像增强，生成增强图像，对所述增强图像进行情绪识别，确定患者当前的情绪指数，包括：对所述面部图像进行图像增强，生成增强图像；从增强图像检测出面部区域，基于所述面部区域进行情绪识别，生成情绪分类结果；根据所述情绪分类结果确定情绪指数；其中，从增强图像检测出面部区域，基于所述面部区域进行情绪识别，生成情绪分类结果，包括：对所述面部区域中的特征进行定位，确定关键点在所述面部区域中的图像位置；其中的，输出为面部区域的边界框R，假设为矩形框的左上角坐标和右下角坐标，其公式如1所示：1；对检测到的面部区域进行仿射变换或更复杂的3D变换，对齐变换矩阵T通过源图像中左眼坐标、右眼坐标、鼻子坐标、左侧嘴角坐标以及右侧嘴角坐标的位置坐标进行计算；假设关键点位置为和，分别表示源图像和目标图像中的关键点的位置坐标集合，其计算公式如2所示：；；；2；对齐变换矩阵T通过以下方式计算，如公式3所示：3；然后，应用变化矩阵到面部区域上，得到对齐后的面部图像为：；基于所述图像位置从所述面部区域中提取与情绪相关的特征；其中包括提取面部关键点的位置信息，使用特征提取算法获取面部关键点的位置，假设关键点提取函数为，关键点位置为，假设关键点包含个点，每个点的位置坐标为，则如公式4所示：4；分析面部皮肤的纹理变化，假设纹理分析函数为TA，纹理特征为，其提取公式如5所示，其中表示皮肤的多个特征点的信息：5；基于所述特征和情绪标签分类器，确定所述特征对应的情绪分类结果；其中使用标注了情绪标签的面部图像数据集训练分类器，将提取到的特征与训练好的分类器进行匹配，输出情绪分类结果，即情绪标签，其中表示情绪特征向量；将提取到的不同特征组合成一个组合特征向量为，组合特征向量如公式6所示：6；基于组合特征向量，进行情绪分类生成情绪分类结果为：，其中，C表示用于训练中的分类器。

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权利要求：

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