摘要
本发明公开了一种基于生成模型的面瘫辅助诊断方法,包括以下步骤:S1、构建正常人脸缺失图像修复的模型框架;S2、加载肖像数据集,采用逐步掩膜优化的两阶段训练方法,训练模型直至收敛;S3、采集面瘫患者的数字图像并对病变部分进行遮蔽,将处理后的图像输入至模型中;S4、对比生成的正常人脸图像与原图,并联合运用结构相似性指数和绝对差分计算差异,获取病变掩膜,并将其贴回原图,得到面瘫标记图;S5、将SWD评估结果作为量化指标,以评估面瘫患者的患病程度。本发明能够利用面瘫患者健康一侧的面部图像生成其康复后的面部图像,并提供相应的量化指标,使得医生能够更直观地评估面瘫的严重程度,并据此制定更为精确的治疗方案。
技术关键词
辅助诊断方法
面瘫患者
图像修复模型
图像块
评估面瘫
注意力
遮挡人脸图像
高分辨率摄像头
拉普拉斯金字塔
面部特征
辅助诊断系统
阶段
数据驱动方法
指标
掩膜数量
标记
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检测识别准确率
图像噪声水平
评价方法
指标
线性回归方法
图像特征分类方法
分区
顶点
图像纹理特征
输出模块
多维时序数据
分布式光伏
故障定位模型
时序预测模型
运维知识图谱
深度估计方法
深度图
深度编码器
图像增强模块
场景结构