CN110060758A - 一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于面神经微创技术领域，公开了一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统，所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统包括：患者信息登记模块、病例信息调取模块、面部图像采集模块、主控模块、面部特征解析模块、电磁刺激模块、电磁调控模块、照明模块、显示模块。本发明通过面部特征解析模块优化样本标签预测、领域标签预测和样本相似性预测三个目标函数的损失，确保网络学习到的面部图像特征具有类间判别性和领域不变性，尤其适用于跨领域面部特征解析，能够精确的获取面部特征数据，有利于医疗诊断；同时，通过电磁调控模块可以自动获得最佳的微调范围和最少的电磁阀阀口动作次数，保障电磁刺激治疗最佳效果。
Description
技术领域
本发明属于面神经微创技术领域，尤其涉及一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统。
背景技术
面神经：面神经含运动、感觉和副交感纤维。运动纤维起自位于桥脑尾端腹外侧的面神经核，支配除咀嚼肌和上睑提肌以外的面肌以及耳部肌、枕肌、颈阔肌等。味觉纤维起自膝状神经节，支配舌前2/3的味觉。少数感觉纤维传递耳廓、外耳道和鼓膜的一部分皮肤、泪腺、唾液腺和口腔的一部分粘膜的一般感觉。副交感纤维起自上泌涎核，支配舌下腺、下颌下腺的分泌。面神经由两个根组成，一是较大的运动根，自脑桥小脑角区，脑桥延髓沟外侧部出脑；一是较小的混合根，称中间神经，自运动根的外侧出脑，两根进入内耳门合成一干，穿内耳道底进入与中耳鼓室相邻的面神经管，先水平走行，后垂直下行由茎乳孔出颅，向前穿过腮腺到达面部，在面神经管内有膨大的膝神经节。面神经穿经面神经管及最后穿出腮腺时都发出许多分支。梅杰综合症是由法国神经病学家Henry Meige首先描述的一组锥体外系疾患。主要表现为双眼睑痉挛、口下颌肌张力障碍、面部肌张力失调样不自主运动。然而，现有面神经诊断过程中不能获取精确的面部特征信息；同时，对梅杰综合征患者进行电磁刺激微创治疗时，电磁控制不佳，影响治疗效果。
综上所述，现有技术存在的问题是：
现有面神经诊断过程中不能获取精确的面部特征信息；同时，对梅杰综合征患者进行电磁刺激微创治疗时，电磁控制不佳，影响治疗效果。
现有技术中采集患者面部图像数据采集过程中易出现离散噪声图像，影响面部图像轮廓的准确性，降低面部图像的完整度和清晰度，不利于面部特征解析结果的准确性；现有技术中不能保证脉冲电对颅骨进行准确、稳定、安全的电刺激治疗；现有的手术灯不能进行色温可调，不能保证高质量的手术环境。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统。
本发明是这样实现的，一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法包括：
第一步，利用计算机登记患者信息数据；利用调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
第二步，利用摄像器采用非局部均值滤波算法对患者面部图像数据进行采集；利用图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
第三步，利用电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪，发生仪采用BP神经网络模型发出脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；利用电磁控制器调控电极的磁场大小；
第四步，利用色温可调的LED手术无影灯对面神经微创切除术进行照明操作；
第五步，利用显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
进一步，所述第二步利用摄像器采用非局部均值滤波算法，去除患者面部图像数据采集过程中的离散噪声图像；离散噪声面部图像v＝{v(i)|i∈I}对一个像素i的估计值NL[v](i)，计算为面部图像中的所有像素的加权平均值，w(i，j)为权重，0≤w(i，j)≤1且
灰度向量v(Ni)和v(Nj)的相似性表示像素i和像素j之间的相似性，为i、j区域的加权欧式距离的平方，a(a＞0)表示高斯核标准差，h为控制虑波程度的系数，Z(i)图像搜索范围内所有区域相似度总和。
进一步，所述第三步采用BP神经网络模型对脉冲发生仪发出脉冲电进行在线调节，具体方法为：
步骤一：采用BP神经网络建立系统的正向模型；
a0＝p
am+1＝fm+1(Wm+1am+bm+1)，m＝0，1，…，M-1
a＝aM
式中：p-网络的输入向量；
aM-第M层网络的输出向量；
M-网络的层数；
步骤二：计算网络的均方误差；
F(x)＝E[eTe]＝E[(t-a)T(t-a)]
其中：t是网络的目标向量；
步骤三：用近似的最速下降法更新权值和偏置值；
Wm(k+1)＝Wm(k)-αsm(am-1)T
bm(k+1)＝bm(k)-αsm
其中，
当权值和偏置值调整结束后，返回步骤一重复进行，直至误差指标满足要求为止。
进一步，所述第四步中利用色温可调的LED手术无影灯，为手术过程提供高质量的手术环境，对面神经微创切除术进行照明操作，具体的色温可调步骤为：
(1)根据不同照度要求,通过PWM控制白光LED的亮度；
(2)根据红、绿、蓝三色LED光混合与对应色温变化规律，用PWM控制各色LED所发出的光使之达到所需的色温。
本发明的另一目的在于提供一种实现所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统，所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统包括：
患者信息登记模块，与主控模块连接，用于通过计算机登记患者信息数据；
病例信息调取模块，与主控模块连接，用于通过调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
面部图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器采集患者面部图像数据；
主控模块，与患者信息登记模块、病例信息调取模块、面部图像采集模块、面部特征解析模块、电磁刺激模块、电磁调控模块、照明模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
面部特征解析模块，与主控模块连接，用于通过图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
电磁刺激模块，与主控模块连接，用于通过电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪发出的脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；
电磁调控模块，与主控模块连接，用于通过电磁控制器调控电极的磁场大小；
照明模块，与主控模块连接，用于通过LED灯对面神经微创切除术进行照明操作；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法的面部神经诊断平台。
本发明的优点及积极效果为：
本发明通过面部特征解析模块对不同任务建立了相应的特征提取器、类别标签预测器、相似性预测器及领域标签预测器，并对应不同的损失函数，将自适应特征学习和识别模型训练联合到统一的卷积神经网络框架中，同时优化样本标签预测、领域标签预测和样本相似性预测三个目标函数的损失，确保网络学习到的面部图像特征具有类间判别性和领域不变性，尤其适用于跨领域面部特征解析，能够精确的获取面部特征数据，有利于医疗诊断；同时，通过电磁调控模块可以自动获得最佳的微调范围和最少的电磁阀阀口动作次数，保障电磁刺激治疗最佳效果。
本发明利用摄像器采用非局部均值滤波算法，去除患者面部图像数据采集过程中的离散噪声图像，保证面部图像轮廓准确获得，提高面部图像的完整度和清晰度，保证面部特征解析结果的准确性；本发明采用BP神经网络模型对脉冲发生仪发出脉冲电进行在线调节，有效保证脉冲电对颅骨进行准确、稳定、安全的电刺激治疗；此外本发明采用色温可调的LED手术无影灯，为手术过程提供高质量的手术环境。
附图说明
图1是本发明实施例提供的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法流程图。
图2是本发明实施例提供的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统结构框图。
图中：1、患者信息登记模块；2、病例信息调取模块；3、面部图像采集模块；4、主控模块；5、面部特征解析模块；6、电磁刺激模块；7、电磁调控模块；8、照明模块；9、显示模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，具体包括以下步骤：
S101：利用计算机登记患者信息数据；利用调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
S102：利用摄像器采用非局部均值滤波算法对患者面部图像数据进行采集；利用图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
S103：利用电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪，发生仪采用BP神经网络模型发出脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；利用电磁控制器调控电极的磁场大小；
S104：利用色温可调的LED手术无影灯对面神经微创切除术进行照明操作；
S105：利用显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
步骤S102中，本发明实施例提供的利用摄像器采用非局部均值滤波算法，去除患者面部图像数据采集过程中的离散噪声图像，保证面部图像轮廓准确获得，提高面部图像的完整度和清晰度，保证面部特征解析结果的准确性；
离散噪声面部图像v＝{v(i)|i∈I}对一个像素i的估计值NL[v](i)，计算为面部图像中的所有像素的加权平均值，w(i，j)为权重，0≤w(i，j)≤1且
灰度向量v(Ni)和v(Nj)的相似性表示像素i和像素j之间的相似性，为i、j区域的加权欧式距离的平方，a(a＞0)表示高斯核标准差，h为控制虑波程度的系数，Z(i)图像搜索范围内所有区域相似度总和。
步骤S103中，本发明实施例提供的采用BP神经网络模型对脉冲发生仪发出脉冲电进行在线调节，有效保证脉冲电对颅骨进行准确、稳定、安全的电刺激治疗，具体方法为：
步骤一：采用BP神经网络建立系统的正向模型；
a0＝p
am+1＝fm+1(Wm+1am+bm+1)，m＝0，1，…，M-1
a＝aM
式中：p-网络的输入向量；
aM-第M层网络的输出向量；
M-网络的层数；
步骤二：计算网络的均方误差；
F(x)＝E[eTe]＝E[(t-a)T(t-a)]
其中：t是网络的目标向量；
步骤三：用近似的最速下降法更新权值和偏置值；
Wm(k+1)＝Wm(k)-αsm(am-1)T
bm(k+1)＝bm(k)-αsm
其中，
当权值和偏置值调整结束后,返回步骤一重复进行,直至误差指标满足要求为止。
步骤S104中，本发明实施例提供的利用色温可调的LED手术无影灯，为手术过程提供高质量的手术环境，对面神经微创切除术进行高效高质量的照明操作，具体的色温可调步骤为：
(1)根据不同照度要求,通过PWM控制白光LED的亮度；
(2)根据红、绿、蓝三色LED光混合与对应色温变化规律，用PWM控制各色LED所发出的光使之达到所需的色温。
如图2所示，本发明提供的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统包括：患者信息登记模块1、病例信息调取模块2、面部图像采集模块3、主控模块4、面部特征解析模块5、电磁刺激模块6、电磁调控模块7、照明模块8、显示模块9。
患者信息登记模块1，与主控模块4连接，用于通过计算机登记患者信息数据；
病例信息调取模块2，与主控模块4连接，用于通过调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
面部图像采集模块3，与主控模块4连接，用于通过摄像器采集患者面部图像数据；
主控模块4，与患者信息登记模块1、病例信息调取模块2、面部图像采集模块3、面部特征解析模块5、电磁刺激模块6、电磁调控模块7、照明模块8、显示模块9连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
面部特征解析模块5，与主控模块4连接，用于通过图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
电磁刺激模块6，与主控模块4连接，用于通过电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪发出的脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；
电磁调控模块7，与主控模块4连接，用于通过电磁控制器调控电极的磁场大小；
照明模块8，与主控模块4连接，用于通过LED灯对面神经微创切除术进行照明操作；
显示模块9，与主控模块4连接，用于通过显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
本发明提供的面部特征解析模块5解析方法如下：
(1)通过摄像器采集患者面部图像样本数据；
(2)根据采集的样本数据中的有标签数据及其类别，对无标签数据的样本类别、样本相似度和样本所属领域进行预测；
(3)根据预测结果获取模型参数，建立跨领域面部特征解析网络模型；
(4)对所述模型进行训练；
(5)通过训练后的跨领域面部特征解析网络模型执行跨领域面部特征解析任务。
本发明提供的跨领域面部特征解析网络模型的结构为卷积神经网络，包括特征提取器、领域标签预测器、相似性预测器和类别标签预测器，所述卷积神经网络包括多个卷积层，以及至少两个全连接层，通过在最后一个全连接层后插入自适应网络层，形成特征映射层。
本发明提供的在所述自适应网络层后设置宽度与样本类别数相等的全连接层，并将其作为类别标签预测器，将softmaxloss函数作为样本标签预测的损失函数，通过所述类别标签预测器和样本标签预测的损失函数对无标签数据的样本类别进行预测；
所述跨领域面部特征解析网络模型包括源域数据通道与目标域数据通道，在每条通道的自适应网络层后分别设置全连接层，并将contrastiveloss函数作为领域间样本对相似性评估的损失函数，根据所述领域间样本对相似性评估的损失函数预测样本的相似度。
本发明提供的在所述自适应网络层后设置梯度反向层，并在所述梯度反向层后添加多个堆叠的全连接层，并将cross-entropyloss作为领域标签预测的损失函数，根据所述领域标签预测的损失函数预测样本所属领域。
本发明提供的对所述跨领域面部特征解析网络模型进行模型优化，所述模型优化包括：
通过最小化有标签样本的标签预测损失函数，对特征映射层和样本类别标签预测函数进行参数优化。
本发明提供的电磁调控模块7调控方法如下：
1)通过电磁阀控制电极磁场；
2)设置微调控制的初始范围B以及电磁阀动作的初始频率C；
3)进行压力调节；
4)获取所述压力调节过程中电磁阀的动作次数，并判断在所述压力调节过程中所述电磁阀的动作次数是否大于或等于第一预定值；若是，则返回执行步骤2)；若否，则执行步骤5)；
5)将当前所述初始范围B以及当前所述初始频率C作为最优控制点对所述电磁阀进行控制。
本发明提供的步骤4)中，若否，还执行步骤a：
a：判断所述动作次数是否大于或等于第二预定值；若是，则执行步骤b；若否，则执行步骤5)；其中，所述第二预定值小于所述第一预定值；
b：调整所述初始范围B并返回执行步骤3)。
本发明工作时，首先，通过患者信息登记模块1利用计算机登记患者信息数据；通过病例信息调取模块2利用调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；通过面部图像采集模块3利用摄像器采集患者面部图像数据；其次，主控模块4通过面部特征解析模块5利用图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；通过电磁刺激模块6利用电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪发出的脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；通过电磁调控模块7利用电磁控制器调控电极的磁场大小；然后，通过照明模块8利用LED灯对面神经微创切除术进行照明操作；最后，通过显示模块9利用显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (6)
1.一种面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，其特征在于，所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法包括：
第一步，利用计算机登记患者信息数据；利用调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
第二步，利用摄像器采用非局部均值滤波算法对患者面部图像数据进行采集；利用图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
第三步，利用电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪，发生仪采用BP神经网络模型发出脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；利用电磁控制器调控电极的磁场大小；
第四步，利用色温可调的LED手术无影灯对面神经微创切除术进行照明操作；
第五步，利用显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
2.如权利要求1所述的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，其特征在于，所述第二步利用摄像器采用非局部均值滤波算法，去除患者面部图像数据采集过程中的离散噪声图像；离散噪声面部图像v＝{v(i)|i∈I}对一个像素i的估计值NL[v](i)，计算为面部图像中的所有像素的加权平均值，w(i，j)为权重，0≤w(i，j)≤1且
灰度向量v(Ni)和v(Nj)的相似性表示像素i和像素j之间的相似性，为i、j区域的加权欧式距离的平方，a(a＞0)表示高斯核标准差，h为控制虑波程度的系数，Z(i)图像搜索范围内所有区域相似度总和。
3.如权利要求1所述的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，其特征在于，所述第三步采用BP神经网络模型对脉冲发生仪发出脉冲电进行在线调节，具体方法为：
步骤一：采用BP神经网络建立系统的正向模型；
a0＝p
am+1＝fm+1(Wm+1am+bm+1)，m＝0，1，…，M-1
a＝aM
式中：p-网络的输入向量；
aM-第M层网络的输出向量；
M-网络的层数；
步骤二：计算网络的均方误差；
F(x)＝E[eT e]＝E[(t-a)T(t-a)]
其中：t是网络的目标向量；
步骤三：用近似的最速下降法更新权值和偏置值；
Wm(k+1)＝Wm(k)-αS m(am-1)T
bm(k+1)＝bm(k)-αS m
其中，
当权值和偏置值调整结束后，返回步骤一重复进行，直至误差指标满足要求为止。
4.如权利要求1所述的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法，其特征在于，所述第四步中利用色温可调的LED手术无影灯，为手术过程提供高质量的手术环境，对面神经微创切除术进行照明操作，具体的色温可调步骤为：
(1)根据不同照度要求，通过PWM控制白光LED的亮度；
(2)根据红、绿、蓝三色LED光混合与对应色温变化规律，用PWM控制各色LED所发出的光使之达到所需的色温。
5.一种实现权利要求1所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法的面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统，其特征在于，所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用系统包括：
患者信息登记模块，与主控模块连接，用于通过计算机登记患者信息数据；
病例信息调取模块，与主控模块连接，用于通过调取程序调取面神梅杰综合征诊断病例数据信息；
面部图像采集模块，与主控模块连接，用于通过摄像器采集患者面部图像数据；
主控模块，与患者信息登记模块、病例信息调取模块、面部图像采集模块、面部特征解析模块、电磁刺激模块、电磁调控模块、照明模块、显示模块连接，用于通过单片机控制各个模块正常工作；
面部特征解析模块，与主控模块连接，用于通过图像处理软件对采集的面部图像进行面部特征解析操作；
电磁刺激模块，与主控模块连接，用于通过电极贴附在颅骨上连接脉冲发生仪发出的脉冲电对颅骨进行电刺激治疗；
电磁调控模块，与主控模块连接，用于通过电磁控制器调控电极的磁场大小；
照明模块，与主控模块连接，用于通过LED灯对面神经微创切除术进行照明操作；
显示模块，与主控模块连接，用于通过显示器显示患者信息、病例数据、面部图像数据、面部特征解析数据、电磁调控数据信息。
6.一种应用权利要求1～4任意一项所述面神经微创切除术在梅杰综合征中的应用方法的面部神经诊断平台。
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