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基于深度差異網(wǎng)絡(luò)模型的面癱識(shí)別與分級(jí)評(píng)估方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-08-29 20:44
  面癱是一種常見(jiàn)的面部表情肌功能障礙疾病,發(fā)病率較高,然而面癱診斷治療的專(zhuān)業(yè)醫(yī)生卻相對(duì)較少,且醫(yī)生在診斷過(guò)程中很大程度上受主觀因素的影響,從而導(dǎo)致面癱患者難以得到及時(shí)準(zhǔn)確的診斷,不利于患者后續(xù)的治療;谟(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的面癱自動(dòng)化識(shí)別與分級(jí)評(píng)估方法是一種快速有效的面癱輔助診斷手段,較大程度上幫助醫(yī)生對(duì)患者病情進(jìn)行診斷,以給出較為合理的治療方案。因此,利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)進(jìn)行面癱的自動(dòng)識(shí)別與評(píng)估對(duì)面癱的診斷與治療具有重要意義。目前,盡管已有較多的面癱識(shí)別與評(píng)估方法,但這些方法均基于面部不對(duì)稱(chēng)進(jìn)行判斷,而正常人的面部在呈現(xiàn)某種表情或靜止時(shí)也可能存在不對(duì)稱(chēng)性;其次,現(xiàn)有方法大多使用淺層模型,且主要關(guān)注圖像的淺層特征,難以對(duì)面癱進(jìn)行全面有效的識(shí)別與評(píng)估,方法有待進(jìn)一步改進(jìn)或提出新方法。本文基于現(xiàn)有面癱識(shí)別與評(píng)估方法,針對(duì)上述存在的問(wèn)題,利用深度學(xué)習(xí)的方法和理論,主要開(kāi)展以下新的研究?jī)?nèi)容:1.針對(duì)面癱的識(shí)別問(wèn)題,依據(jù)疑似患者進(jìn)行重復(fù)臨床診斷性面部動(dòng)作時(shí),存在面部異;虿粚(duì)稱(chēng)的正常人常比面癱患者表現(xiàn)出更大的差異,據(jù)此,本文提出了一種基于深度差異網(wǎng)絡(luò)(Deep Differentiated Networ... 

【文章來(lái)源】:西北大學(xué)陜西省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于深度差異網(wǎng)絡(luò)模型的面癱識(shí)別與分級(jí)評(píng)估方法研究


ROIs圖解

濾波器參數(shù),不對(duì)稱(chēng),鏡像


程度通過(guò)面部?jī)蓚?cè)運(yùn)動(dòng)的不對(duì)稱(chēng)性來(lái)測(cè)量。此外,計(jì)算對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。該方法定義了兩種特征:不對(duì)稱(chēng)特征和運(yùn)動(dòng)特的 ROI 和右側(cè)的垂直鏡像 ROI 之間的相關(guān)系數(shù)來(lái)測(cè)量的稱(chēng)的,所以其中一個(gè)是水平翻轉(zhuǎn)的,能夠根據(jù)灰度值計(jì)OI 的不對(duì)稱(chēng)特征L ,R ,按如下公式計(jì)算。,( ( , ), ( , ))( ( , ), ( , ))[( ( , ) )( ( , ) )]L R L RL RL RL L R RL Rcorr I x y I x ycov I x y I x yE I x y I x y ) 是左側(cè)的灰度級(jí), ( , )RI x y 是臉右側(cè)的 的垂直鏡像corr 表示相關(guān)系數(shù),cov表示協(xié)方差。L ,R ,L ,R 分的平均值, 的標(biāo)準(zhǔn)差, 的標(biāo)準(zhǔn)差。

計(jì)算圖,濾波器參數(shù),運(yùn)動(dòng)特征,計(jì)算圖


運(yùn)動(dòng)特征計(jì)算圖解(濾波器參數(shù)為: 8.3x y , f 0.22, 例說(shuō)明了 F-L 區(qū)域在幀-60 中運(yùn)動(dòng)特性的計(jì)算性能。]中提出了一種基于 Gabor 小波濾波器對(duì) LBP 圖像響應(yīng)的魯?shù)目陀^測(cè)量特征,克服了其他技術(shù)的一些問(wèn)題,如噪聲、照明,它在一定程度上提高了準(zhǔn)確率。法的缺點(diǎn)是耗時(shí),計(jì)算 Gabor 濾波器的響應(yīng)需要更多的時(shí)間擇的復(fù)雜性,對(duì)于該方法的研究?jī)H對(duì)每個(gè)表達(dá)式使用一組參 個(gè)高斯形狀)作為 Gabor 濾波器。因此,準(zhǔn)確率較低。度學(xué)習(xí)的面癱識(shí)別與評(píng)估算法檢測(cè)是定量評(píng)價(jià)面癱的重要預(yù)處理步驟。但是由于傳統(tǒng)方法如hape Model,ASM)或主動(dòng)外觀模型(ActiveAppearance M

【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于內(nèi)容和時(shí)空特征的面癱程度定量評(píng)價(jià)的鑒別研究[D]. 任紅洋.中南林業(yè)科技大學(xué) 2017
[2]面癱患者面部運(yùn)動(dòng)功能自動(dòng)分級(jí)方法研究[D]. 林楊.中國(guó)海洋大學(xué) 2008



本文編號(hào):3371354

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