摘要
本发明涉及医疗人工智能技术领域,本发明提供了一种ICU患者镇静状态的AI辅助评分的方法、系统及设备,所述方法包括:通过摄像头采集患者图像,利用边缘计算设备实时识别患者面部区域和眼睛区域;计算患者头部运动状态,记录并存储每分钟的摇头指征值;计算患者的眼睛状态,记录并存储每分钟的睁眼指征值;计算患者一小时内的摇头指征比率及睁眼指征比率;构建并训练多层感知器神经网络,使用摇头指征比率和睁眼指征比率作为输入特征,得到并输出患者的镇静状态评分。本发明的患者镇静评分系统相比传统人工评分系统取得了更好的性能,尤其在客观性、实时性、自动化、降低人工成本上具有长足的优势。
技术关键词
摇头
比率
眼睛
多层感知器
识别患者
优化网络参数
特征金字塔网络结构
医疗人工智能技术
面部
评分系统
sigmoid函数
融合策略
云端服务器
分支
空间金字塔池化
传播算法
通道注意力机制
图像识别模块
全局平均池化