一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断方法、装置和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断方法，包括采集人脸图像，对所述人脸图像的面诊关键特征进行标注，以用于人脸特征检测模型训练，所述面诊关键特征包括斑、痣、痘、血丝、横纹中的至少一种；采用人脸关键点检测算法获取面诊所需的人脸区域，以根据所述人脸关键点定位对所述人脸图像进行中医面诊分区；所述人脸图像通过卷积神经网络结构提取所述面诊关键特征，所述卷积神经网络结构包括至少通过一次卷积层、一次池化层、一次特征融合和一次特征金字塔；结合所述面诊关键特征和所述中医面诊分区，根据医学逻辑判断得到中医面诊诊断结果。本发明专利技术可自动提取斑、痣、痘、横纹等人脸关键特征，有效支撑中医面诊诊断准确性的提高。断准确性的提高。断准确性的提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断方法、装置和存储介质


[0001]本说明书涉及计算机软件
，尤其涉及一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断方法、装置、存储介质和电子设备。

技术介绍

[0002]面诊就是透过面部反射区知道脏腑疾病与健康状况的诊法，从而快速治愈。这是一种简单有效的发现疾病的方法，对于医学具有非常重要的意义。中医通过望、闻、问、切四诊法来对面部整体以及面部五官进行观察，从而判断人体全身与局部的病变情况。身体的异常变化，可能发生在面部变化出现之前或之后，人体内脏功能和气血状况在面部均有相应表现，通过检查面部，可根据肌肉紧张度、弹性、收缩力的变化，还有肿胀、皱纹、结痂、缺陷、面部皮肤颜色改变以及充血等脸部特征，来了解人体的健康状态和病情变化。现在有很多中医面诊仪在进行面诊诊断时，大多只提取人脸区域的颜色、光泽等少量人脸特征信息，并且提取的这些特征准确性和可靠性并不高，严重影响面诊结果的准确性。因为提取的人脸特征比较单一，没有对人脸斑、痣、痘、血丝、横纹等人脸特征信息进行利用，所以面诊结果并不能准确反映患者的实际情况，面诊结果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断方法，包括采集人脸图像，其特征在于，还包括：对所述人脸图像的面诊关键特征进行标注，以用于人脸特征检测模型训练，所述面诊关键特征包括斑、痣、痘、血丝、横纹中的至少一种；采用人脸关键点检测算法获取面诊所需的人脸区域，以根据所述人脸关键点定位对所述人脸图像进行中医面诊分区；所述人脸图像通过卷积神经网络结构提取所述面诊关键特征，所述卷积神经网络结构包括至少通过一次卷积层、一次池化层、一次特征融合和一次特征金字塔；结合所述面诊关键特征和所述中医面诊分区，根据医学逻辑判断得到中医面诊诊断结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸关键点检测算法选用dlib库自带的人脸关键点检测算法。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述中医面诊分区至少包括心脏区、肺区、肝区、脾区、胆区、肾区。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征金字塔网络结构提取所述面诊关键特征包括：步骤141：经过所述特征金字塔自底向上特征提取生成第一关键特征图；步骤142：所述第一关键特征图生成前的特征图经过上采样后，与经过所述特征金字塔自底向上特征提取的所述特征图进行融合，经卷积核计算后生成第二关键特征图；步骤143：对上一步骤融合后的所述特征图进行上采样后，与经过所述特征金字塔自底向上特征提取的所述特征图进行融合，经卷积核计算后生成第三关键特征图；步骤144：生成的所述关键特征图结合所述人脸特征检测训练模型输出对应的所述面诊关键特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征金字塔网络结构根据提取所述面诊关键特征的需要增加执行步骤143。6.一种基于人脸特征检测的中医面诊辅助诊断装置，其特征在于，包括：人脸图像采集模块，用于采集人脸图像；模型训练模块，用于根据对所述人脸图像标注面诊关键特征以训练人脸特征检测模型，所述面诊关键特征包括斑、痣、痘、血丝、横纹中的至少一种；人脸图像分区模块，用于采用人脸关键点检测...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨银，付家为，王乐平，崔德琪，
申请(专利权)人：北京鹰之眼智能健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：