基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置及设备，其方法包括获取患者终端上传的患者面部图像数据；采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，所述指标参数数据包括脑疲劳度以及身体特征参数的一项或多项；将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对，以生成用药差值；导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端。者终端。者终端。

【技术实现步骤摘要】
基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及图像处理的
，特别涉及一种基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]发烧是指病理性体温升高，是人体对致热原的作用使体温调节中枢的调定点上移而引起，是临床上最常见的症状，通常判断确诊发烧的方式是采用温度计的形式，在患者服用药物后，也是通过温度计的形式来判断体温是否缓解，但是药物的疗效是需要时间周期的，故存在以下问题：（1）药物疗效时间是不确定的，导致患者经常性使用温度计，操作过程繁琐；（2）药物治疗效果是不确定的，温度计所采集到的温度为患者当时体温，并不意味着发烧情况完全被医治。
[0003]在现有的相关医疗设备技术中，配置于智慧病房内的病人监护仪器，能够实时对患者进行摄像，并根据摄像到的图像数据进行温度分析处理，从而能够实时的对服用药物后的患者进行监管，但在实际的案例中，仍存在以下问题：1，通过单一采集患者体温的方式，无法精准的判定药物疗效，即使体温下降也不意味着发烧情况被医治；2，在实际情况下，发烧这类疾病分严重、中度以及轻微等情况，一般仅只有中度及以上才会选择去医院进行治疗，而大多轻微发烧都是在家里自行服用药物，故此病人监护仪器的作用并非全面。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的为提供一种基于情绪识别的药物疗效预测方法、装置、计算机设备和存储介质，其采用移动终端作为患者数据采集主体，以采集患者的面部数据，通过计算机设备对面部数据进行情绪识别模型的分析，以获知患者的脑疲劳度、疾病参数和身体特征参数等指标，并对各个指标进行标准比对后，处理出患者服药后的疗效预测的效果。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于情绪识别的药物疗效预测方法，包括以下步骤：获取患者终端上传的患者面部图像数据；采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，所述指标参数数据包括脑疲劳度以及身体特征参数的一项或多项；将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对，以生成用药差值；导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端。
[0006]进一步地，所述采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识
别，并生成指标参数数据，包括：预设的所述情绪识别模型采用面部图像识别方法对所述面部图像数据进行识别，所述面部图像识别方法为：对所述面部图像数据导入至预设的矩形块虚拟图中，其中导入的过程根据面部图像数据的人脸大小调整矩形块虚拟图的大小，具体为矩形块虚拟图包括有2
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4；对具有所述面部图像数据的矩形块虚拟图中的各个细项图进行标签注入，以生成若干具有面部图像数据的面部分类细项图；根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序，并在识别后生成与若干面部分类细项图对应的指标参数数据。
[0007]进一步地，所述根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序的步骤，包括：由所述标签将若干所述面部分类细项图进行分类，所述面部分类细项图包括额头细项图2份及以上、眼部细项图2份及以上和鼻嘴部细项图2份及以上；对分类后的所述额头细项图、眼部细项图和鼻嘴部细项图导入至与所述标签匹配的识别通道中并进行对应识别，采用相同温度环境下的预设皮肤图与额头细项图进行对比，识别判定出所述额头细项图中第一皮肤汗湿度；采用预设的眼部标准图与眼部细项图进行对比，识别判定出所述眼部细项图中的第一眼球疲劳度以及第一眉毛下垂紧张度，并通过所述第一眼球疲劳度和第一眉毛下垂紧张度判定出脑疲劳度；图像识别所述鼻嘴部细项图中的血液流速光谱，根据所述血液流速光谱导入至非接触心率光谱表中确认出第一患者心率数据。
[0008]进一步地，所述根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序的步骤，还包括：所述第一皮肤汗湿度、第一眼球疲劳度、第一眉毛下垂紧张度以及第一患者心率数据均为一项面部分类细项图识别得到，重新执行对分类后的所述额头细项图、眼部细项图和鼻嘴部细项图导入至与所述标签匹配的识别通道中并进行对应识别的步骤对另外项对应的面部分类细项图进行识别，生成第二皮肤汗湿度、第二眼球疲劳度、第二眉毛下垂紧张度以及第二患者心率数据；分别计算出第一皮肤汗湿度和第二皮肤汗湿度、第一眼球疲劳度和第二眼球疲劳度、第一眉毛下垂紧张度和第二眉毛下垂紧张度、第一患者心率数据和第二患者心率数据的均值进行数据输出，其中，均值的眼球疲劳度和眉毛下垂紧张度经过判定后作为脑疲劳度进行输出；均值的皮肤汗湿度、患者心率数据以及预输入的体温值作为身体特征参数进行输出。
[0009]进一步地，将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对，以生成用药差值的步骤，包括：将所述指标参数数据包括的脑疲劳度和身体特征参数导入至用药进度条中，判定
出与所述指标参数数据匹配的药效进度；通过所述药效进度从标准参数数据中确认出用药数据，所述用药数据包括用药类型、用药量和用药后时长；再通过所述用药数据与标准参数数据中的标准常量作对比，以输出患者与标准人体数据的用药效差，并输出与所述用药效差匹配的患者用药系数和所述用药差值，其中所述标准常量为预设的标准人体用药类型、用药量和用药时间。
[0010]进一步地，所述导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端的步骤，包括：通过预设的周期预测模型构建与指标参数数据疾病匹配的第一疗效进度条，其中所述第一疗效进度条为基于标准参数数据得到；将所述指标参数数据导入至周期预测模型中以在所述第一疗效进度条中形成与患者匹配的第二疗效进度条；通过所述用药差值对第二疗效进度条进行第一次修正，得到第三疗效条，所述第三疗效条为根据患者的用药量与标准用药量的差值进行修正后得到；再通过所述患者用药系数对所述第三疗效条进行第二次修正，得到第四疗效条，所述第四疗效条为根据患者的药效吸收量而做出的修正；最终，将所述第四疗效条与第一疗效条作相除对比，得到患者疗效进度。
[0011]进一步地，所述导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端的步骤，还包括：根据所述疗效进度进行对应的时间推导，从而确认出完成药物治疗的剩余时长；将所述剩余时长作为疗效预测信息，并将所述疗效预测信息输出至患者终端。
[0012]本专利技术还提出一种基于情绪识别的药物疗效预测装置，包括：获取单元，用于获取患者终端上传的患者面部图像数据；识别单元，用于采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，所述指标参数数据包括脑疲劳度以及身体特征参数的一项或多项；对比单元，用于将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于情绪识别的药物疗效预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取患者终端上传的患者面部图像数据；采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，所述指标参数数据包括脑疲劳度以及身体特征参数的一项或多项；将所述指标参数数据与标准参数数据进行比对，以生成用药差值；导入所述指标参数数据以及用药差值至预设的周期预测模型中，通过所述周期预测模型构建疗效进度条，并根据所述疗效进度条生成疗效预测信息，输出所述疗效预测信息至所述患者终端。2.根据权利要求1所述的基于情绪识别的药物疗效预测方法，其特征在于，所述采用预设的情绪识别模型对所述面部图像数据进行指标参数识别，并生成指标参数数据，包括：预设的所述情绪识别模型采用面部图像识别方法对所述面部图像数据进行识别，所述面部图像识别方法为：对所述面部图像数据导入至预设的矩形块虚拟图中，其中导入的过程根据面部图像数据的人脸大小调整矩形块虚拟图的大小，具体为矩形块虚拟图包括有2
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4；对具有所述面部图像数据的矩形块虚拟图中的各个细项图进行标签注入，以生成若干具有面部图像数据的面部分类细项图；根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序，并在识别后生成与若干面部分类细项图对应的指标参数数据。3.根据权利要求2所述的基于情绪识别的药物疗效预测方法，其特征在于，所述根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序的步骤，包括：由所述标签将若干所述面部分类细项图进行分类，所述面部分类细项图包括额头细项图2份及以上、眼部细项图2份及以上和鼻嘴部细项图2份及以上；对分类后的所述额头细项图、眼部细项图和鼻嘴部细项图导入至与所述标签匹配的识别通道中并进行对应识别，采用相同温度环境下的预设皮肤图与额头细项图进行对比，识别判定出所述额头细项图中第一皮肤汗湿度；采用预设的眼部标准图与眼部细项图进行对比，识别判定出所述眼部细项图中的第一眼球疲劳度以及第一眉毛下垂紧张度，并通过所述第一眼球疲劳度和第一眉毛下垂紧张度判定出脑疲劳度；图像识别所述鼻嘴部细项图中的血液流速光谱，根据所述血液流速光谱导入至非接触心率光谱表中确认出第一患者心率数据。4.根据权利要求3所述的基于情绪识别的药物疗效预测方法，其特征在于，所述根据若干所述面部分类细项图设定的标签执行识别程序的步骤，还包括：所述第一皮肤汗湿度、第一眼球疲劳度、第一眉毛下垂紧张度以及第一患者心率数据均为一项面部分类细项图识别得到，重新执行对分类后的所述额头细项图、眼部细项图和鼻嘴部细项图导入至与所述标签匹配的识别通道中并进行对应识别的步骤对另外项对应的面部分类细项图进行识别，生成第二皮肤汗湿度、第二眼球疲劳度、第二眉毛下垂紧张度以及第二患者心率数据；分别计算出第一皮肤汗湿度和第二皮肤汗湿度、第一眼球疲劳度和第二眼球疲劳度、
第一眉毛下垂紧张度和第二眉毛下垂紧张度、第一患者心率数据和第二患者心率数据的均值进行数据输出，其中，均值的眼球疲劳度和眉毛下垂紧张度经过判定后作为脑疲劳度进行输出；均值的皮肤汗湿度...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦永生，申东范，
申请(专利权)人：深圳埃尔姆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：