【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别是涉及一种疼痛等级的预测方法及装置、电子设备、存储介质。
技术介绍
1、目前的癌痛评估手段比较局限，主要通过患者填写量表进行自我评估。这种方法易受患者心理精神状况和其他外界因素影响，主观性强，准确性欠佳、相对耗时耗力、结果有不稳定的重复性。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种疼痛等级的预测方法及装置、电子设备、存储介质，包括：
2、一种疼痛等级的预测方法，所述方法包括：
3、获取第一测试人员的第一人脸视频；
4、基于所述第一人脸视频提取所述第一测试人员连续的多组第一心理参数和第一生理参数；
5、将所述多组第一心理参数和第一生理参数进行拼接，得到目标向量数据；
6、将所述目标向量数据输入用于对所述第一测试人员进行疼痛预测的神经网络分类器，输出所述第一测试人员的疼痛等级。
7、可选地，所述神经网络分类器的训练过程为：
8、获取基...
【技术保护点】
1.一种疼痛等级的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络分类器的训练过程为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际疼痛等级和所述第一预测等级，结合所述先验概率对所述初始神经网络分类器的模型参数进行优化，得到优化后的神经网络分类器，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一人脸视频提取所述第一测试人员连续的多组第一心理参数和第一生理参数，包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述多组...
【技术特征摘要】
1.一种疼痛等级的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络分类器的训练过程为：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述实际疼痛等级和所述第一预测等级，结合所述先验概率对所述初始神经网络分类器的模型参数进行优化，得到优化后的神经网络分类器，包括：
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一人脸视频提取所述第一测试人员连续的多组第一心理参数和第一生理参数，包括：
5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述多组第一心理参数和第一生理参数进行拼接，得到目标向量数据，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：李健，高大帅，陈明，武卫东，
申请(专利权)人：北京捷通华声科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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