一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及在线监控推荐技术领域，更具体地，涉及一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法及系统。该方案包括用颜色标记需要关注的面部区域并记录当前的治疗次数；设置的范围和采集的像素，对针灸前和针灸后连续采集10分钟的面部状态，存储为面部采集数据；根据面部采集数据，获知每个时刻面部区块的关注面积和区域集合；根据每个时刻面部区块的关注面积获得每次针灸过程的恢复指数；根据预设的面部针灸治疗方案计算被治疗人员的方案量化评价指标；根据面部区块的关注面积、治疗次数、量化评价指标和恢复指数进行在线可视化展示。该方案通过在线的监视设备完成对应针灸面瘫治疗过程中的自适应监控评价，实现最优方案评选的量化评价指标。评价指标。评价指标。

【技术实现步骤摘要】
一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法及系统


[0001]本专利技术涉及在线监控推荐
，更具体地，涉及一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法及系统。

技术介绍

[0002]针灸疗法是针灸学的一个分支学科，有药物治疗、手术治疗无法替代的优势，又有其独特的治疗方法。针灸疗法在临床上应用广泛，疗效显著，受到国内外医学界的肯定与好评，具有良好的发展前景。针灸疗法能够提高机体免疫功能，加强人体防御能力，减少疾病发生概率。针灸能够改善面部经络气血运行状态，提高机体免疫力，对面神经麻痹起到疏通经络、行气活血、祛寒止痛等作用。
[0003]在本专利技术技术之前，现有的针灸疗法可采用针刺、灸法和电针疗法，在临床上以针刺治疗面瘫最为常见，但是，实际在进行针灸疗法的治疗过程中缺乏有效的辅助监控手段，导致传统情况下，医护人员进行针灸时，无法进行有效的信息量化，很难判断当前的针灸辅助治疗的效果并进行方案的优选判断。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法及系统，通过在线的监视设备完成对应针灸面瘫治疗过程中的自适应监控评价，实现最优方案评选的量化评价指标。
[0005]根据本专利技术实施例第一方面，提供一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法。
[0006]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法包括：
[0007]用颜色标记需要关注的面部区域并记录当前的治疗次数；
[0008]设置的范围和采集的像素，对针灸前和针灸后连续采集10分钟的面部状态，存储为面部采集数据；
[0009]根据所述面部采集数据，获知每个时刻的面部区块的关注面积和区域集合；
[0010]根据每个时刻的面部区块的关注面积获得每次针灸过程的恢复指数；
[0011]根据预设的面部针灸治疗方案计算被治疗人员的方案量化评价指标；
[0012]根据所述面部区块的关注面积、所述治疗次数、所述量化评价指标和所述恢复指数进行在线可视化展示。
[0013]在一个或多个实施例中，优选地，所述用颜色标记需要关注的面部区域并记录当前的治疗次数，具体包括：
[0014]由医师在线确定面部关注的区域范围；
[0015]根据所述区域范围通过不同颜色交替方式画出对应需要关注的面部区域。
[0016]在一个或多个实施例中，优选地，所述设置的范围和采集的像素，对针灸前和针灸后连续采集10分钟的面部状态，存储为面部采集数据，具体包括：
[0017]设置的范围和采集的像素；
[0018]在针灸前进行连续10分钟的面部状态采集，存储为第一数据；
[0019]对针灸后进行连续10分钟的面部状态采集，存储为第二数据；将所述第一数据和所述第二数据按照预设的间隔在摄像视频中提取图片，存储为面部采集数据。
[0020]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述面部采集数据，获知每个时刻的面部区块的关注面积和区域集合，具体包括：
[0021]在所述面部采集数据中以眉心位置标记为虚拟的坐标系中的原点位置；
[0022]根据原点位置，按照面部的真实长度和宽度标定在虚拟的坐标系中确定面部进行区块划分，其中，所述面部区块划分包括左眼区域、右眼区域、左脸区域、右脸区域、嘴部区域和鼻子区域；
[0023]记录当前的关注面积；
[0024]记录当前的关注面积中包括的面部区块划分中的区域作为集合元素，存储为区域集合。
[0025]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据每个时刻的面部区块的关注面积获得每次针灸过程的恢复指数，具体包括：
[0026]获取面部区块在每一个时刻的面积；
[0027]利用第一计算公式计算面积变化频次；
[0028]利用第二计算公式计算监测周期内最大幅度；
[0029]利用第三计算公式计算每次针灸过程的恢复指数；
[0030]所述第一计算公式为：
[0031]Q
‑
H
G
>Y
[0032]其中，Q为关注面积的最大值；H
G
为某个时刻的关注面积，Y为面积变化判断裕度；
[0033]所述第二计算公式为：
[0034]Z＝MAX(Q
‑
H
G
)
[0035]其中，Z为监测周期内最大幅度，MAX()为最大变化面积提取函数；
[0036]所述第三计算公式为：
[0037]H＝(Z1‑
Z0)
÷
Z0+(C1‑
C0)
÷
C0[0038]其中，H为恢复指数，Z0为针灸前的监测周期内最大幅度，Z1为针灸后的监测周期内最大幅度，C0为针灸前的面积变化频次，C1为针灸后的面积变化频次。
[0039]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据预设的面部针灸治疗方案计算被治疗人员的方案量化评价指标，具体包括：
[0040]获取全部的预设的面部针灸治疗方案；
[0041]根据面部采集数据的历史数据，并提取出每次治疗之前获得的当前的治疗次数、面部区块的关注面积、被治疗人员的面部总面积和所述区域集合；
[0042]判断任意两个被治疗人员是否满足第四计算公式，若满足则认为属于相同的对比分析组；
[0043]判断与当前被治疗人员的相同对比分析组的被治疗人员对应的每种治疗方案，并利用第五计算公式计算方案量化评价指标；
[0044]所述第四计算公式为：
[0045][0046]其中，P1和P0依次为治疗人员1与治疗人员0的治疗次数，{M1}和{M0}依次为治疗人员1与治疗人员0的区域集合，Q1和Q0依次为治疗人员1与治疗人员0的面部区块的关注面积，S
z1
和S
z0
依次为治疗人员1与治疗人员0的面部总面积，KL为预设的同组裕度；
[0047]所述第五计算公式为：
[0048][0049]其中，F为方案量化评价指标，H
i
为第i个被治疗人员的恢复指数，n为相同对比分析组中某种方案的被治疗人员总。
[0050]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述面部区块的关注面积、所述治疗次数、所述量化评价指标和所述恢复指数进行在线可视化展示，具体包括：
[0051]获取面部区块的关注面积、治疗次数和恢复指数；
[0052]在当前的面部照片中标记一个面部区块的关注面积；
[0053]通过以治疗次数为横轴，以恢复指数为纵轴形成一个可视化恢复曲线；
[0054]按照当前量化评价指标由大到小向医护人员展示每种面部针灸治疗方案。
[0055]根据本专利技术实施例第二方面，提供一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控系统。
[0056]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控系统包括：
[0057]颜色本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法，其特征在于，该方法包括：用颜色标记需要关注的面部区域并记录当前的治疗次数；设置的范围和采集的像素，对针灸前和针灸后连续采集10分钟的面部状态，存储为面部采集数据；根据所述面部采集数据，获知每个时刻的面部区块的关注面积和区域集合；根据每个时刻的面部区块的关注面积获得每次针灸过程的恢复指数；根据预设的面部针灸治疗方案计算被治疗人员的方案量化评价指标；根据所述面部区块的关注面积、所述治疗次数、所述量化评价指标和所述恢复指数进行在线可视化展示。2.如权利要求1所述的一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法，其特征在于，所述用颜色标记需要关注的面部区域并记录当前的治疗次数，具体包括：由医师在线确定面部关注的区域范围；根据所述区域范围通过不同颜色交替方式画出对应需要关注的面部区域。3.如权利要求1所述的一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法，其特征在于，所述设置的范围和采集的像素，对针灸前和针灸后连续采集10分钟的面部状态，存储为面部采集数据，具体包括：设置的范围和采集的像素；在针灸前进行连续10分钟的面部状态采集，存储为第一数据；对针灸后进行连续10分钟的面部状态采集，存储为第二数据；将所述第一数据和所述第二数据按照预设的间隔在摄像视频中提取图片，存储为面部采集数据。4.如权利要求1所述的一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法，其特征在于，所述根据所述面部采集数据，获知每个时刻的面部区块的关注面积和区域集合，具体包括：在所述面部采集数据中以眉心位置标记为虚拟的坐标系中的原点位置；根据原点位置，按照面部的真实长度和宽度标定在虚拟的坐标系中确定面部进行区块划分，其中，所述面部区块划分包括左眼区域、右眼区域、左脸区域、右脸区域、嘴部区域和鼻子区域；记录当前的关注面积；记录当前的关注面积中包括的面部区块划分中的区域作为集合元素，存储为区域集合。5.如权利要求1所述的一种面瘫针灸治疗过程自适应辅助监控方法，其特征在于，所述根据每个时刻的面部区块的关注面积获得每次针灸过程的恢复指数，具体包括：获取面部区块在每一个时刻的面积；利用第一计算公式计算面积变化频次；利用第二计算公式计算监测周期内最大幅度；利用第三计算公式计算每次针灸过程的恢复指数；所述第一计算公式为：Q
‑
H
G
>Y其中，Q为关注面积的最大值；H
G
为某个时刻的关注面积，Y为面积变化判断裕度；
所述第二计算公式为：Z＝MAX(Q
‑
H
G
)其中，Z为监测周期内最大幅度，MAX()为最大变化面积提取函数；所述第三计算公式为：H＝(Z1‑
Z0)
÷
Z0+(C1‑
C0)
÷
C0其中，H为恢复指数，Z0为针灸前的监测周期内最大幅度，Z1为针灸后的监测周期内最大幅度，...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建丽，于连君，常丽梅，
申请(专利权)人：黑龙江中医药大学，
类型：发明
国别省市：