【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能辅助医疗，具体涉及基于视觉定位的头部针灸半监督智能取穴方法及系统。
技术介绍
1、传统的针灸治疗需要去医院挂号就医，患者需要付出较多的时间成本。因此，自助辅助针灸是一种有较强临床应用价值的方法。但对于头部针灸，由于面部穴位密集且周围组织结构复杂，取穴的准确性和安全性要求极高，而位于头皮部位的穴位更难以获得，为头部针灸自助辅助取穴带来困难。
2、现有针灸取穴辅助工具和方法，如针灸图谱、体表标志定位法等，存在一定的主观性和不确定性。如针灸图谱虽然提供了穴位的大致位置，但由于患者个体差异和面部形态的变化，实际取穴时仍需依赖医生的经验和手感进行微调；体表标志定位法则容易受到表情变化、皮肤松弛等因素的影响，导致取穴不准确。另一方面，现有人工智能诊疗技术往往依赖大量标注数据，而具有专业知识的医生人力资源有限，难以提供传统意义上足够数量的标注样本。
3、因此，开发一种依赖少量标注数据就能够准确、快速的定位面部针灸穴位方法尤为重要。随着计算机视觉、深度学习技术的快速发展，利用这些技术为针灸取穴提供了新的解决思路...
【技术保护点】
1.一种基于视觉定位的头部针灸半监督智能取穴方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视觉定位的头部针灸半监督智能取穴方法，其特征在于，所述步骤S1包括，对采集的人脸图像识别68个面部标准二维特征点，利用3DMM模型求解得到68个面部标准二维特征点的三维空间坐标：
3.根据权利要求1所述的一种基于视觉定位的头部针灸半监督智能取穴方法，其特征在于，所述步骤S2包括，在所述人脸三维点云上，选择针灸穴位特征点，其中为选取的针灸穴位特征点个数，以为元素构建第一训练数据集，以为目标函数，训练多层感知器映射网络；
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