【技术实现步骤摘要】
一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法
[0001]本专利技术涉及计算机视觉识别
，具体涉及于一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统及其方法。
技术介绍
[0002]目前，诊断早期老年痴呆症的技术手段主要是根据临床症状、量表检测以及神经影像学检测进行综合评估。但是作为主要诊断标准的精神量表存在着受患者主观心理因素影响等技术缺陷，而神经影像学检测依赖于专业设备和医疗人员，只能在特定场所使用。同时，早诊断并行有效的干预治疗对患者的预后具有深远的影响，所以如何通过新的技术手段便捷快速诊断早期老年痴呆症已经成为一个重要的医学研究课题。
[0003]随着医疗大数据累积和人工智能技术发展，人工智能在医疗领域应用已取得了一定的进展，智能辅助诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景之一，它通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力，对减轻医疗负担有很大的帮助。现有技术中对老年痴呆症的识别通常是医生人工完成的，利用设备检测只能简单的做出测试，缺乏系统的自动识别方式，从而...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统，其特征在于，包括：数据采集终端，所述数据采集终端设置为移动端，且用于完成受试者原始观影视频数据的采集以及数据的上传，所述数据采集终端将受试者观影视频数据通过数据通信模块按照协议格式上传到后台识别系统；后台识别系统，所述后台识别系统对上传数据进行预处理并基于深度学习网络模型对采集数据进行识别并处理，对认知功能障碍预测结果进行展示和存储，并通过数据通信模块将结果反馈给移动终端。2.根据权利要求1所述的一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统，其特征在于，所述数据采集终端包括：用于移动端分析和控制的芯片处理器、用于观影视频数据采集的数据采集模块、用于设备供电的电源模块、用于远程连接并传输数据的终端数据通信模块、用于交互操作的交互控件模块以及用于反馈结果展示的终端结果展示模块，且数据采集模块、电源模块、终端数据通信模块、交互控件模块以及终端结果展示模块均与芯片处理器电性连接；数据采集模块采用手机摄像头或USB摄像头以及其他传感器采集视频数据。3.根据权利要求2所述的一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统，其特征在于，所述后台识别系统包括：用于与数据采集终端远程连接的后台数据通信模块、用于对观影视频数据处理的数据预处理模块、深度学习模型训练模块、第一深度学习模型预测模块、第二深度学习模型预测模块、用于存储数据的数据存储模块、用于显示诊断结果的后台结果展示模块以及参数设置模块，且终端数据通信模块与后台数据通信模块无线通信连接，所述后台数据通信模块的输出端与数据预处理模块输入端电性连接，所述深度学习模型训练模块、第一深度学习模型预测模块和第二深度学习模型预测模块均与数据预处理模块的输出端电性连接，且该连接电路上设有参数设置模块和数据存储模块。4.一种基于情绪识别的老年痴呆症辅助诊断系统的工作方法，包括如权利要求1
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3任意一项所述的辅助诊断系统，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤S110：通过手机摄像头或USB摄像头以及其他传感器采集受试者观影视频数据；步骤S120：将受试者观影视频数据通过数据通信模块按照协议格式上传到后台识别系统；步骤S130：后台识别系统对受试者观影视频数据裁剪出人脸区域；步骤S140：后台识别系统对裁剪出人脸区域进行预处理，组装成特定格式的输入数据；步骤S150：后...
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