基于视觉显著性差异图的用于人体认知状况的检测系统技术方案

本公开提供了一种基于视觉显著性差异图的用于人体认知状况的检测系统，包括数据获取模块、模型训练模块和人体认知状况检测模块；所述数据获取模块用于获取设定视觉图像下的眼动轨迹历史数据和待检测者的眼动轨迹数据。所述模型训练模块用于将眼动轨迹历史数据输入神经网络检测模型进行训练，得到训练好的神经网络检测模型；所述人体认知状况检测模块用于将待检测者的眼动轨迹数据输入训练好的神经网络检测模型中得到待检测者的检测结果，根据待检测者的检测结果判断待检测者是否具有人体认知障碍；无需经过复杂的处理，可直接根据受试者观测图片的眼动轨迹对其是否患有儿童自闭症进行识别，实现了精度较高的自闭症判断。断。断。

【技术实现步骤摘要】
基于视觉显著性差异图的用于人体认知状况的检测系统


[0001]本公开属于图像处理
，具体涉及一种基于视觉显著性差异图的用 于人体认知状况的检测系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成现 有技术。
[0003]自闭症谱系障碍(自闭症)是一种影响患病儿童交流、行为和社交能力的 发育性疾病，由于诊断过程需要由儿科医生，神经科医生，病理学家等专业医 疗团队与患者进行长期沟通和行为能力的评估，而这些评估非常受医生主观因 素的影响。据统计，约59名儿童中就有1名儿童患有自闭症，然而，由于自闭 症的普遍存在和临床资源的紧缺，早期的儿童自闭症诊断并没有很好的广泛适 用性，患者在儿童时期的症状通常未被发现，从而错过了最佳的干预治疗时机。 因此，高效及高质量的儿童自闭症识别和诊断需要新的科学技术作为辅助工具。
[0004]随着计算机视觉领域相关技术的发展，深度神经网络已经成为各类人工智 能应用中最有效的技术之一。特别是当数据集较大时，卷积神经网络能有效地 从图像中学习特征，并已成为视觉数据处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉显著性差异图的用于人体认知状况的检测系统，其特征在于，包括数据获取模块、模型训练模块和人体认知状况检测模块；所述数据获取模块用于获取观察视觉图像下的眼动轨迹历史数据和待检测者的眼动轨迹数据。所述模型训练模块用于将眼动轨迹历史数据输入神经网络检测模型进行训练，得到训练好的神经网络检测模型；所述神经网络检测模型通过对眼动轨迹历史数据进行处理获得眼动轨迹在视觉图像的表达并进行标签类别对比后输出检测结果；所述人体认知状况检测模块用于将待检测者的眼动轨迹数据输入训练好的神经网络检测模型中得到待检测者的检测结果，根据待检测者的检测结果判断待检测者是否具有人体认知障碍。2.如权利要求1所述的用于人体认知状况的检测系统，其特征在于，神经网络检测模型包括预处理模块、特征提取模块和特征检测模块；所述预处理模块用于对眼动轨迹数据进行处理获得预处理数据；特征提取模块用于对预处理数据处理获得集合特征向量；特征检测模块用于对集合特征向量处理获得眼动轨迹在视觉显著图像的表达并进行标签类别对比后输出检测结果。3.如权利要求2所述的用于人体认知状况的检测系统，其特征在于，所述预处理模块用于根据训练数据集中的正常视觉显著性图和自闭症视觉显著性图做差后计算视觉显著性差异图；根据历史眼动轨迹序列依次在视觉显著差异图上进行裁剪操作获取若干个裁剪图块。4.如权利要求3所述的用于人体认知状况的检测系统，其特征在于，若原始...

【专利技术属性】
技术研发人员：王亮，郭奕君，黄岩，单彩峰，纪文峰，
申请(专利权)人：中科人工智能创新技术研究院青岛有限公司，
类型：发明
国别省市：