基于多级任务的“视觉脉诊”方法研究OA
脉诊对中医诊断至关重要。然现有脉诊客观化高度依赖设备,阻碍其在远程在线诊疗中推广。受近年来基于远程光电容积脉搏波描记法(Remote Photoplethysmography,rPPG)的视频非接触式生理参数检测启发,本文提出了一种基于rPPG的“视觉脉诊”方法,以面部视频为输入预测中医脉象;研究通过多尺度融合及多任务学习进行ROI检测,利用深度卷积神经网络进行滤波获取纯净血容量脉搏波,后基于深度神经网络进行脉象预测。经真实病例验证后发现,基于深度学习及多级任务的“视觉脉诊”准确率可达85%以上,且优于其他rPPG法。“视觉脉诊”研究创新了非接触式脉诊研究范式,未来可推广至中医移动医疗,具有较大应用价值。
赵智慧;秦睿;李炜弘;许强;陈帅;王昕;王锭;
成都中医药大学智能医学学院,四川成都611137真术相成(成都)科技有限公司,四川成都610096成都中医药大学基础医学院,四川成都611137广东省新黄埔中医药联合创新研究院,广东广州510700
计算机与自动化
视觉脉诊多级任务脉诊客观化远程光电容积脉搏波描记法
《成都中医药大学学报》 2024 (005)
P.60-66 / 7
国家自然科学基金项目(81873204);中国博士后科学基金面上项目“地区专项支持计划”(2022MD723720);四川省科技计划资助(2023NSFSC1813);成都市科技局技术创新研发项目(2021-YF05-01226-SN,2021-YF05-02035-SN);四川省中医药管理局科学技术研究专项课题(2021MS567);成都市医学科研课题(2020012)。
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