基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法技术

本发明专利技术涉及一种基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法，方法包括：获取含测评对象头颈部的视频图像；根据视频图像确定测评对象头颈部像素点的运动振幅和震动频率；根据运动振幅和震动频率与癌症标准特征之间的关系对测评对象进行肿瘤风险辅助评估。本发明专利技术通过测评对象头颈部像素点的运动振幅和震动频率对测评对象进行肿瘤风险辅助评估，降低了肿瘤风险辅助评估难度，提升癌症筛查率。提升癌症筛查率。提升癌症筛查率。

【技术实现步骤摘要】
基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法


[0001]本专利技术涉及健康
，尤其涉及一种基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法。

技术介绍

[0002]癌症严重威胁着人类的健康，已经成为城镇人口死亡的首要因素。近年来癌症的发病死亡呈现出持续上升的趋势，癌症防控形势严峻，癌症的早期筛查尤为重要。
[0003]癌症的早期筛查的常用手段包括血液检测、基因检测、纳米检测、以及基于超声等医学影像的检测等。这些检测手段需要借助特定的诊疗设备，到医院或者专业的诊疗机构进行测试，测试较为繁琐，使得癌症筛查率较低。

技术实现思路

[0004](一)要解决的技术问题
[0005]为了解决现有技术的上述问题，本专利技术提供一种基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法。
[0006](二)技术方案
[0007]为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
[0008]一种基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法，所述方法包括：
[0009]S101，获取含测评对象头颈部的视频图像；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸视频图像点阵的肿瘤风险辅助评估方法，其特征在于，所述方法包括：S101，获取含测评对象头颈部的视频图像；S102，根据所述视频图像确定测评对象头颈部像素点的运动振幅和震动频率；S103，根据所述运动振幅和震动频率与癌症标准特征之间的关系对测评对象进行肿瘤风险辅助评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频图像的时长取值范围为[10，30]，单位为秒；所述视频图像由多帧图像构成，各帧图像的像素相同，且像素大于250万。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S102包括：S102
‑
1，将所述视频图像中的各帧图像按时间顺序排列，形成帧序列；S102
‑
2，对帧序列中的每一元素进行预处理，形成标准帧序列；S102
‑
3，对标准帧序列中的每一元素进行头颈部像素点识别，得到目标像素点；S102
‑
4，根据标准帧序列中各元素的目标像素点得到运动振幅和震动频率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对于帧序列中的任一元素A
i
，其中，i标识元素序号，i＝1，
…
，n，n为所述帧序列中元素总数，所述S102
‑
2，包括：S102
‑2‑
1，对A
i
的帧图像进行人脸识别，确定A
i
人脸区域的最小外接矩形；S102
‑2‑
2，若i＝1，则按A
i
人脸区域的最小外接矩形剪裁A
i
的帧图像，形成仅保留A
i
人脸区域的最小外接矩形内像素的标准帧图像；S102
‑2‑
3，若i≠1，则执行如下步骤：S201，获取所述帧序列中A
i
的前一元素A
i
‑1；S202，确定A
i
‑1人脸区域的最小外接矩形，所述A
i
‑1人脸区域的最小外接矩形的左下角的像素点坐标为左上角的像素点坐标为右下角的像素点坐标为右上角的像素点坐标为S203，若且且且则按A
i
人脸区域的最小外接矩形剪裁A
i
的帧图像，形成仅保留A
i
人脸区域的最小外接矩形内像素的标准帧图像，其中，为A
i
人脸区域的最小外接矩形的左下角的像素点坐标，为A
i
人脸区域的最小外接矩形的左上角的像素点坐标，为A
i
人脸区域的最小外接矩形的右下角的像素点坐标，为A
i
人脸区域的最小外接矩形的右上角的像素点坐标；S204，若或者，或者，或者，则根据A
i
‑1人脸区域的最小外接矩形对A
i
人脸区域的最小
外接矩形进行调整，得到A
i
调整后的帧图像以及A
i
人脸区域调整后的最小外接矩形；按A
i
人脸区域调整后的最小外接矩形剪裁A
i
调整后的帧图像，形成仅保留A
i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：齐中祥，
申请(专利权)人：沃民高新科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：