摘要
本发明公开了一种基于机器学习的MRI头动监测系统,包括:立体标记物,放置于受试者的面部指定位置;摄像装置,用于实时采集受试者面部的视频图像;数据处理模块,对视频图像进行预处理;特征提取模块,用于从预处理后的视频图像中提取与头部运动相关的特征信息;学习模型模块,预先通过大量带有头部运动标注的图像数据进行训练,根据特征提取模块提取的特征信息实时预测受试者的头部运动状态,根据BOLD信号事后计算的头部运动参数作为标准,建立特征信息与头部运动的映射关系;结果输出模块,用于输出预测得到的头部运动状态以MRI操作人员读取。本发明的基于机器学习的MRI头动监测系统能够实现动态一致性高且实时性强的头动监测。
技术关键词
监测系统
特征提取模块
卷积神经网络模型
反馈控制模块
数据处理模块
摄像装置
模型更新
输出模块
头部特征
数据存储模块
显示运动轨迹
分布式存储架构
视频
在线学习算法
模板匹配算法
图像增强算法
后续处理过程
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标签
智能防控系统
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特征提取模块
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