摘要
本发明公开了一种多模态疼痛等级自动评定方法,该方法通过采集患者的面部表情图像、语音信号及生理数据,利用多模态数据融合技术和深度学习模型对患者的疼痛等级进行自动评估。方法包括以下步骤:首先对多模态数据进行预处理以提取关键特征;然后将提取的特征输入多模态融合网络,基于注意力机制进行特征加权和融合;最后通过分类器输出患者的疼痛等级。与现有技术相比,本发明能够综合分析多模态数据,提高疼痛等级评定的准确性和客观性,减少人工评估的主观误差,具有良好的临床应用前景。
技术关键词
评定方法
深度卷积神经网络模型
高分辨率摄像头
高清动态捕捉摄像头
面部表情特征
注意力机制
皮肤电导数据
生理监测设备
语音特征
模态特征
多模态数据融合
频域分析方法
患者
分类器
深度学习模型
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多模态数据采集
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深度卷积神经网络模型
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