公开(公告)号：CN118452821A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410538216.7

申请日：2024-04-30

Applicant: 复旦大学附属儿科医院 ,  复旦大学

Inventor： 张晓波 ,  冯瑞 ,  顾莺 ,  傅唯佳 ,  王颖雯 ,  吴梦琦

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0205 ,  G16H50/30 ,  G06F18/25 ,  G06V40/16 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的儿童疼痛多模态数据融合评估方法，使用了儿童疼痛的面部表情视频、姿态动作视频、哭泣音频和生理指标四种模态对儿童疼痛进行评估。比较了单模态和多模态儿童疼痛评估性能，与单模态相比，使用多模态儿童疼痛数据捕获了疼痛的动态变化，整体性能得到显著的提升。提出的多模态深度学习方法可以作为人工评估的可行替代方案，为临床、护理点测试和家庭的全自动疼痛检测提供一种可行的方法。

公开(公告)号：CN116570242A

公开(公告)日：2023-08-11

申请号：CN202310553502.6

申请日：2023-05-17

Applicant: 复旦大学附属儿科医院

Inventor： 冯瑞 ,  张晓波 ,  顾莺 ,  傅唯佳 ,  王颖雯 ,  蒋龙泉 ,  吴梦琦 ,  王桢絮

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供一种面向危重症儿童的疼痛表情数据集的构建与验证方法，通过构建面向危重症儿童的疼痛表情数据集，基于Swin Transformer的儿童面部表情评估算法，对上述数据集进行验证，算法模型在PECIC数据集训练的各项测试性能进行进行评估，得到疼痛等级的评估性能结果。本申请的面向危重症儿童的疼痛表情数据集的构建与验证方法构建的PECIC数据集具有多样性、权威性、科学性和合理性，建立的PECIC数据集在危重症儿童疼痛表情分析上具有更好的可用性和准确性。