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疼痛檢測中K近鄰算法的使用

時間:2021-08-09作者:王浩然 王彥博 張劍書
本文導讀:這是一篇關于疼痛檢測中K近鄰算法的使用的文章,本文針對MInt PAIN數據庫中提供的已標記疼痛等級的RGB人臉圖像,進行一定的數據增強,構建實驗所需的訓練數據集。利用K近鄰算法訓練獲得人臉疼痛檢測模型。

  摘    要: 對于嬰幼兒與具有語言表達障礙的患者無法正常描述其疼痛感受的情況,可以采用通過視頻采集設備,將圖像交予計算機進行疼痛評估的方法。本文介紹在計算機視覺技術與人臉檢測技術下,通過K近鄰(KNN)算法,對特定人大量已標記的疼痛表情圖片進行訓練,獲得疼痛表情識別模型,應用于視頻流或圖像中的疼痛表情的檢測并進行0-4級分類。實驗結果表明,訓練得到的模型準確率可達93.2%,識別效率約為15幀每秒。該方法適用于患者醫療或康復過程的場景之中,具有一定的社會價值。

  關鍵詞 :     計算機視覺;人臉檢測; K近鄰;疼痛表情識別;

  Abstract:英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写 For infants and patients with language disorders who can not normally describe their pain feelings, through video capture equipment, images are sent to computers for pain assessment. This paper will introduce the computer vision technology and face detection technology. Using the k-Nearest Neighbor(KNN) algorithm, a large number of marked pain expression images of a specific person are trained to obtain the pain expression recognition model, and the trained model is then applied to the detection of pain expression in video stream or image and 0-4 level classification. The experimental results show that the accuracy of the trained model can reach 93.2%, and the recognition efficiency is about 15 frames per second. The model is suitable for patients in the scene of medical treatment or rehabilitation process, and has certain social value.

  Keyword: Computer Vision; Face Detection; K-Nearest Neighbor; Pain Expression Recognition;

  1 、引言

  患者在臨床醫療或康復的過程中,會有病癥、創傷或醫藥副作用等帶來的疼痛感。且此類疼痛會對病人產生生理和心理上的影響。為了避免過度、長期的疼痛刺激,有時需要對患者進行疼痛評估。傳統的疼痛評估主要有兩種:一是患者的自我評估。此方法需要患者主動以言語表達出身體上疼痛的部位以及描述疼痛的程度,但往往會充滿主觀意識。且針對嬰幼兒和具有語言表達功能障礙的患者,此方法較難實施。二是視覺評估。一類是需要專職醫護人員對患者進行持續的觀察并記錄及辨別,故而該方法效率較低,不能及時反應患者的疼痛。并且該方法依賴于人工,加大了醫院護士員工的工作量。另一類是用基于中面部動作編碼系統(FACS)的PSPI評分法或VAS評分法進行評估[1,2,3,4]。然而,從面部圖像或視頻中自動評估疼痛程度是相當具有挑戰性的。這不僅是因為在疼痛或非疼痛的面部表情缺乏足夠的視覺差異,而且是由于外部因素的存在,如“疼痛時的微笑”現象或性別差異(男性與女性對于疼痛不同的表現方式)[5,6,7]。

  近年來,對于通過人臉表情來檢測人的情緒主要分為兩個方面。一方面,利用空間信息,從單個視頻幀提供的面部表情中獲取與疼痛相關的信息。另一方面,利用時間信息,從連續視頻幀中獲取表情與疼痛之間的關系,為研究對象的行為狀態提供有價值的信息[8]。
 

疼痛檢測中K近鄰算法的使用
 

  本文針對MInt PAIN數據庫中提供的已標記疼痛等級的RGB人臉圖像,進行一定的數據增強,構建實驗所需的訓練數據集。利用K近鄰算法訓練獲得人臉疼痛檢測模型。該模型可與外置視頻采集設備結合,用于長時間對檢測目標的疼痛等級實別并進行記錄、生成報告等,減少人力資源壓力,同時提高該方面需求的工作效率。

  2 、疼痛檢測方法

英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写   疼痛檢測是通過K近鄰(KNN)分析視頻采集設備捕獲的目標對象的面部信息,從而識別目標對象面部表征出的疼痛程度。

  本文數據集來自“多模式強度疼痛(MInt PAIN)”數據庫[9,10]。該數據庫包含20個受試者的數據,每個受試者在數據采集過程中進行兩次試驗,每次試驗有40次疼痛刺激。該數據庫提供了0-4五類疼痛標簽,0表示沒有疼痛,1-4分別表示有疼痛且疼痛感不斷加強,其中4表示最高疼痛。0-4疼痛類別圖像數據如圖1所示。

  圖1 原始圖像數據
圖1 原始圖像數據

  基于計算機視覺的疼痛檢測技術主要分為以下兩個步驟:數據預處理、模型訓練。

  2.1、 數據預處理

英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写   由于圖像中背景與本文所做疼痛感識別無關,因此首先要進行人臉檢測。本文的人臉檢測由Haar+Adaboost實現,但是部分圖像存在臉部被遮擋或臉部傾斜嚴重的情況,無法順利檢測人臉。這部分數據只占極少數,可以直接刪除。部分人臉識別圖像數據如圖2所示。從左到右依次為0-4疼痛等級。

  圖2 人臉識別后的圖像
圖2 人臉識別后的圖像

  本文首先將圖像數據的尺寸統一設置為224*224*3,然后將20位受試者的圖像數據打亂,將其中70%的數據劃分為訓練集,將剩下的30%的數據劃分為測試集。

  2.2、 模型訓練

  本文將采用KNN來進行模型訓練。KNN算法主要要考慮三個重要的要素:分類決策規則、k值的選取和距離度量的方式。

  對于分類決策規則,本文使用多數表決。然后使用歐式距離作為本文的距離度量方式,歐氏距離公式如下:

  其中,xi、yi是兩張圖片對應的像素點。將訓練集輸入KNN中,根據歐氏距離計算出兩個圖像數據之間的像素累計差值,把此像素累計差值作為兩個圖像數據之間的距離。

英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写   當新的預測樣本輸入時,計算出該樣本數據與所有訓練集中的樣本的距離。然后找到前k個訓練集中的樣本,找出這k個中哪個類別數最多,就可以判斷該預測樣本的類別。

  接下來是k值的選擇。直接把測試集的準確率作為評估標準。其測試集準確率如圖3所示。

  圖3 測試集的準確率
圖3 測試集的準確率

  由圖3可以看出,當k=1時,測試集的準確率最高,因此選取k值為1。

  3 、疼痛檢測

  在進行疼痛檢測時,首先要進行人臉檢測,然后對檢測出來的圖像數據進行疼痛評估,最后將疼痛等級返回至Web界面,從而實現面向圖像文件、視頻文件以及實時視頻流面部表情疼痛等級的在線檢測功能。所設計的系統界面如圖4所示。

  圖4 圖像文件識別結果界面
圖4 圖像文件識別結果界面

  4、 實驗結果分析

英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写   實驗結果如表1所示。

  表1 模型性能指標
表1 模型性能指標

  從表1可以看出,在測試集上,模型的準確率大約為93.2%,同時召回率和F1分數也都在93.0%左右,具有較好的綜合性能。

  5 、結論

英国代写,Assignment代写,代做功課-Akatyan 代 写   本文提出了一種應用KNN來評估疼痛的方法。該方法可以針對特定個人建立個人疼痛識別模型。根據此模型,能夠快速了解這個人的疼痛等級。

  參考文獻

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