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申请/专利权人：南昌大学附属口腔医院(江西省口腔医院)
摘要：本发明涉及口腔诊断技术领域，具体涉及基于智能感知的口腔麻醉深度监测方法，包括：获取每帧人脸识别图像的面部基准点，将首帧的面部基准点，记为初始面部基准点；获取光流面部基准点，根据每个光流面部基准点和初始面部基准点的欧式距离，计算出每帧人脸识别图像的面部基准点的偏移度；获取每帧人脸识别图像的若干个最小包围圆；计算出每帧人脸识别图像的面部基准点的变化方向性；获取偏移度拟合曲线；计算每帧人脸识别图像的面部基准点的变化特征，进而得到每帧人脸识别图像的面部表情舒缓度。根据面部表情舒缓度，最终得到口腔麻醉深度情况。本发明通过对人脸识别图像的面部基准点进行分析，提高了智能感知的口腔麻醉深度监测评估的准确性。
主权项：1.基于智能感知的口腔麻醉深度监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取人脸识别图像序列；在人脸识别图像序列中，获取每帧人脸识别图像的若干个面部基准点；将第一帧的人脸识别图像的所有面部基准点，记为初始面部基准点；获取每个初始面部基准点对应在每帧人脸识别图像中的光流面部基准点，根据每个初始面部基准点与对应在每帧人脸识别图像中的光流面部基准点的距离，得到每帧人脸识别图像的面部基准点的偏移度；获取每帧人脸识别图像的若干个最小包围圆；根据每帧人脸识别图像与相邻人脸识别图像的每个最小包围圆的圆心以及面积之间的差异，得到每帧人脸识别图像的面部基准点的变化方向性；对所有帧人脸识别图像的面部基准点的偏移度进行曲线拟合，得到偏移度拟合曲线；根据每帧人脸识别图像的面部基准点的变化方向性、偏移度以及每帧人脸识别图像的面部基准点的偏移度在偏移度拟合曲线中的数据点的斜率，得到每帧人脸识别图像的面部基准点的变化特征；根据每帧人脸识别图像与相邻帧人脸识别图像的面部基准点的变化特征之间的差异，得到每帧人脸识别图像的面部表情舒缓度；根据每帧人脸识别图像的面部表情舒缓度，得到每帧人脸识别图像的口腔麻醉深度情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌大学附属口腔医院(江西省口腔医院) 基于智能感知的口腔麻醉深度监测方法
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