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申请/专利权人：首都医科大学宣武医院

摘要：本发明涉及一种基于AlphaPose算法的CPR自动反馈检测系统及方法，系统至少包括：第一光学组件：以第一采集角度采集CPR动作的第一动作数据；第二光学组件：以不同于第一采集角度的第二采集角度采集CPR动作的第二动作数据；非同一采集角度的第一光学组件和第二光学组件的采集角度偏差范围为30～90度；处理器：基于第一动作数据和第二动作数据计算由人体骨骼点形成的手臂姿势角度数据和重心匹配角度，将通过置信度筛选且由至少两位专业人员批注的规范的CPR动作规范数据输入机器学习模型进行训练，构建CPR自动反馈检测模型。本发明通过手臂姿势角度数据和重心匹配角度及其标准阈值来构建CPR自动反馈检测模型，提高CPR动作检测及其质控的精度。

主权项：1.一种基于AlphaPose算法的CPR自动反馈检测系统，其特征在于，所述系统至少包括：第一光学组件：以第一采集角度采集CPR动作操作者的双臂姿势角度的第一动作数据；第二光学组件：以不同于第一采集角度的第二采集角度采集CPR动作操作者的重心匹配角度的第二动作数据；非同一采集角度的第一光学组件和第二光学组件的采集角度偏差范围为30～90度；处理器：在所述第一光学组件和所述第二光学组件分别从两个角度采集的CPR动作对齐的条件下，所述处理器基于所述第一动作数据和所述第二动作数据计算由人体骨骼点形成的手臂姿势角度数据和重心匹配角度，将通过置信度筛选且由至少两位专业人员批注的规范的CPR动作规范数据输入机器学习模型进行训练，构建CPR自动反馈检测模型，其中，手臂姿势角度是指手、手肘和肩部之间的角度，重心匹配角度是指CPR动作操作者的重心移动方向与平面法向量之间的夹角；由第一光学组件采集的骨骼点数据至少计算CPR动作操作者的双臂姿势的双臂姿势角度数据，由第一光学组件采集的骨骼点数据至少包括右肩、右肘关节、右腕、左肩、左肘和左腕，右肩、右肘关节、右腕、左肩、左肘和左腕的置信度分别为0.94、0.89、0.93、0.95、0.90、0.87，手臂姿势角度是指手、手肘和肩部之间的角度，即右手臂姿势角度为右肩、右肘关节和右腕之间形成的角度，左手臂姿势角度为左肩、左肘和左腕之间形成的角度；由第二光学组件采集的骨骼点数据至少计算CPR动作操作者的重心匹配角度数据，此处骨骼点数据至少包括右肩、左肩、右腕和左腕，右肩、左肩、右腕和左腕的骨骼点数据的置信度分别为0.91、0.81、0.89、0.88，重心匹配角度是指CPR实施者重心移动方向与患者垂直的角度，右肩与左肩连线的中点A向右腕与左腕连线的中点B运动产生向量向量与面法向量之间的夹角为重心匹配角度；所述CPR动作规范数据至少包括CPR动作的第一动作数据、第二动作数据、心肺复苏按压姿势标准阈值由至少两位专业人员批注的指标内容和或按压数据及其阈值；所述心肺复苏按压姿势标准阈值至少包括双臂姿势角度合理范围和重心匹配角度合理范围，其中，左臂姿势角度合理范围为169.24°～180°，右臂姿势角度合理范围为168.49～180°，重心匹配角度合理范围为0～18.46°；所述系统还包括优化模块，所述优化模块基于3D动点数据模型来对所述CPR自动反馈检测模型进行优化；所述优化模块至少包括3D动点子单元和2D姿态估计子单元，所述2D姿态估计子单元将至少一个2DCPR动作影像进行人体姿态估计并且将人体姿态估计信息发送至所述3D动点子单元，所述3D动点子单元将3D动点数据模型从3D视角的CPR动作转换为与所述2DCPR动作对应的2D视角的第一CPR动作，将所述第一CPR动作的CPR动作规范数据输入机器学习模型进行训练得到第一CPR自动反馈检测模型；将基于2DCPR动作影像得到的CPR动作规范数据输入机器学习模型进行训练得到CPR自动反馈检测模型作为第二CPR自动反馈检测模型；比较所述第一CPR自动反馈检测模型和所述第二CPR自动反馈检测模型，并且删除异常的姿态数据以优化所述第二CPR自动反馈检测模型。

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百度查询： 首都医科大学宣武医院 一种基于AlphaPose算法的CPR自动反馈检测模型的构建方法及系统