CN110414296A - 被扫描人状态的监控方法、监控设备和医学影像扫描设备 - Google Patents
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Abstract
医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法，其包括：拍摄被扫描人的面部图像，从面部图像提取人脸区域图片，通过表情识别模块判断人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情，若判断为痛苦表情则发出一报警信号。表情识别模块通过以下步骤建立：通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，面部识别模块可以根据人脸区域图片中的面部特征实现面部识别。建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片及标记有正常表情特征的样本面部图片收入训练样本库。面部识别模块基于训练样本库完成迁移学习以建立表情识别模块。上述监控方法能够帮助监控被扫描人的状态，并在被扫描人出现不适时能够及时发现并通知操作人员注意。
Description
技术领域
本发明涉及一种监控方法，尤其涉及一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法。本发明还提供了一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统及具有上述监控系统的医学影像扫描设备。
背景技术
医学影像扫描设备例如CT诊断设备、MRI诊断设备等，在使用过程中，操作人员需要在单独的操作间操作诊断设备，很难及时掌握被扫描人的当前状态，尤其是在操作人的注意力集中于操作设备的过程时。
发明内容
本发明的目的是提供一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法，其可以在医学影像扫描过程中帮助监控被扫描人的状态，并在被扫描人出现不适时能够及时发现，并通知操作人员注意。
本发明的另一个目的是提供一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控设备。
本发明的再一个目的是提供一种医学影像扫描设备。
本发明提供了一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法，其包括以下步骤：拍摄被扫描人的面部图像。剪切面部图像以获取人脸区域图片。通过一表情识别模块判断人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情。若判断为痛苦表情，则发出一报警信号。表情识别模块通过以下步骤建立：通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，面部识别模块可以根据人脸区域图片中的面部特征实现面部识别。建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片及标记有正常表情特征的样本面部图片收入训练样本库。面部识别模块基于训练样本库完成迁移学习以建立表情识别模块。上述监控方法可以在医学影像扫描过程中帮助监控被扫描人的状态，并在被扫描人出现不适时能够及时发现，并通知操作人员注意。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的一种示意性实施方式中，拍摄被扫描人的面部图像的步骤还包括：拍摄被扫描人，检测拍摄的图像中是否包括被扫描人的面部，如果包括被扫描人的面部，则将该图像作为面部图像，否则继续拍摄被扫描人。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的一种示意性实施方式中，可通过一摄像机拍摄被扫描人的图像。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的一种示意性实施方式中，摄像机采用自动跟踪摄像机，其能够根据被扫描人的面部位置跟踪拍摄。
本发明还提供了一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统，监控系统包括一个拍摄设备、一个人脸提取模块和一个表情识别模块。拍摄设备能够拍摄被扫描人的面部图像。人脸提取模块能够从面部图像中提取出人脸区域图片。表情识别模块能够判断人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情，若判断为痛苦表情则发出一报警信号。表情识别模块通过以下方式建立：通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，面部识别模块可以根据人脸区域图片中的面部特征实现面部识别。建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征和标记有正常表情特征的样本面部图片收入训练样本库。面部识别模块基于训练样本库完成迁移学习以建立表情识别模块。上述监控系统可以在医学影像扫描过程中帮助监控被扫描人的状态，并在被扫描人出现不适时能够及时发现，并通知操作人员注意。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统的一种示意性实施方式中，监控系统还包括一个检测模块，其能够获取拍摄设备拍摄的图像，并判断图像中是否包括被扫描人的面部，如果包括被扫描人的面部，则将该图像作为面部图像输送给人脸提取模块。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统的一种示意性实施方式中，拍摄设备为一个摄像机。
在医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统的一种示意性实施方式中，摄像机采用自动跟踪摄像机。
本发明还提供了一种医学影像扫描设备，其包括一个上述监控系统。
下文将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施例，对医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法、监控系统和医学影像扫描设备的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。
附图说明
以下附图仅对本发明做示意性说明和解释，并不限定本发明的范围。
图1用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的一种示意性实施方式的流程图。
图2用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的另一种示意性实施方式的流程图。
图3用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控设备的一种示意性实施方式的结构示意图。
图4用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控设备的另一种示意性实施方式的结构示意图。
在上述附图中，所采用的附图标记如下：
10 监控设备 S12 拍摄面部图像
12 拍摄设备 S121 拍摄图像
13 检测模块 S124 判断图像是否包括面部
14 人脸提取模块 S14 提取人脸区域图片
18 表情识别模块 S16 判断是否痛苦
S18 发出报警信号
具体实施方式
为了对发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图说明本发明的具体实施方式，在各图中相同的标号表示结构相同或结构相似但功能相同的部件。
在本文中，“示意性”表示“充当实例、例子或说明”，不应将在本文中被描述为“示意性”的任何图示、实施方式解释为一种更优选的或更具优点的技术方案。
为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，为使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。
图1用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的一种示意性实施方式的流程图。其中，医学影像扫描例如可以是CT诊断、MRI诊断等，且不局限于此。为监控被扫描人的状态还需要在医学影像扫描设备上如诊断床、CT扫描架上安放能够拍摄图像的拍摄设备，该拍摄设备可以是摄像机，如采用自动跟踪摄像机，其能够根据被扫描人的面部位置跟踪拍摄，以帮助监控过程，但也不局限于此，例如其也可以是照相机。诊断开始后，为监控被扫描人的状态
步骤S12，拍摄被扫描人的面部图像，本领域技术人员可以理解，为拍摄到被扫描人的面部图像，上述拍摄设备最好安装在靠近被扫描人头部的位置。其中，图像可以是视频或照片中的图像，然后执行步骤S12。
步骤S14，从步骤S12拍摄的面部图像提取人脸区域图片，即图片仅截取被扫描人的人脸部分，然后执行步骤S13。
步骤S16，通过一个表情识别模块获取步骤S14提取的人脸区域图片，表情识别模块能够判断人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情。表情识别模块是通过卷积人工神经网络建立的，具体步骤为首先通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，该面部识别模块是一个深度学习模块，其可以根据面部图片中的面部特征实现面部识别。该面部识别模块可以采用已有的面部识别模型。建立一个训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片和标记有正常表情特征的样本面部图片收入训练样本库，如从已获取的面部图片中找出被扫描人正露出痛苦表情的面部图片，将这些图片标记为痛苦表情，在已获取的面部图片中找出被扫描人正露出正常表情的面部图片，将这些图片标记为正常表情。使面部识别模块基于上述训练样本库完成迁移学习建立表情识别模块，使表情识别模块可以根据人脸区域图片中的表情特征判断人脸区域图片中的表情是痛苦表情还是正常表情，若判断为痛苦表情，则执行步骤S18，若判断是正常表情，则返回步骤S12。训练样本库中同时收入标记有痛苦表情特征的样本面部图片及标记有正常表情特征的样本面部图片，可以帮助面部识别模块更好的完成迁移学习，更好的区分人脸区域图片中的表情是痛苦表情还是正常表情。
步骤S18，若判断实时面部图中的表情为痛苦表情，则发出一报警信号，该报警信号可传达至操作人员，如通过报警器报警或切换画面等方式传达至操作人员。
被扫描人状态的监控方法可以在医学影像扫描过程中帮助监控被扫描人的状态，并在被扫描人出现不适时能够及时发现，并通知操作人员注意。
图2用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法的另一种示意性实施方式的流程图。如图2所示，图1中的步骤S12可进一步包括两个步骤S122和步骤S124，步骤S122，拍摄设备拍摄图像，然后执行步骤S124，检测拍摄的图像中是否包括被扫描人的面部，如果拍摄的图像包括被扫描人的面部，则将该图像作为拍摄的面部图像，继续执行步骤S14以完成监控方法的上述其他步骤，而如果拍摄的图像中不包括被扫描人的面部，则返回步骤S122。
本发明还提供一种医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统，参见图3，监控系统10包括一个拍摄设备12、一个人脸提取模块14和一个表情识别模块18。拍摄设备 12能够拍摄被扫描人的图像，图像包括被扫描人的面部图像，如上文所述，拍摄设备12 可以是一个摄像机，如采用自动跟踪摄像机，其能够根据被扫描人的面部位置跟踪拍摄，以帮助监控过程。当然根据设计需要的不同，拍摄设备12也可以是其他拍摄设备如照相机。人脸提取模块14能够剪切拍摄设备12拍摄的面部图像以提取出人脸区域图片。表情识别模块18能够获取人脸提取模块14提取的人脸区域图片，并以此判断人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情，若判断为痛苦表情则发出一报警信号。其中人脸提取模块 14和表情识别模块18可以为分别独立的信息处理设备，也可以是一个集成在一起的信息处理设备。
其中，表情识别模块能够通过以下方式建立：通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，面部识别模块可以根据人脸区域图片的面部特征实现面部识别。建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片和标记有正常表情特征的样本面部图片收入训练样本库。面部识别模块基于该训练样本库完成迁移学习以建立表情识别模块，上文已有介绍，再次不再赘述。
图4用以说明医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统的另一种示意性实施方式的结构示意图，如图4所示，监控系统还包括一个检测模块13，检测模块13能够获取拍摄设备12拍摄的图像，并判断该图像中是否包括被扫描人的面部，如果包括被扫描人的面部，则将该图像作为面部图像输送给人脸提取模块14。
本发明还提供了一种医学影像扫描设备，其包括上述医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统。
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施方案或变更，如特征的组合、分割或重复，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控方法，其特征在于，其包括以下步骤：
拍摄所述被扫描人的面部图像，
从所述面部图像提取人脸区域图片，
通过一表情识别模块判断所述人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情，
若判断为痛苦表情，则发出一报警信号；
其中，所述表情识别模块通过以下步骤建立：
通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，所述面部识别模块可以根据人脸区域图片中的面部特征实现面部识别，
建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片及标记有正常表情特征的样本面部图片收入所述训练样本库，
所述面部识别模块基于所述训练样本库完成迁移学习以建立所述表情识别模块。
2.如权利要求1所述的被扫描人状态的监控方法，其特征在于，所述拍摄所述被扫描人的面部图像的步骤还包括：
拍摄图像，
检测拍摄的所述图像中是否包括所述被扫描人的面部，如果包括所述被扫描人的面部，则将该图像作为所述面部图像，否则继续拍摄所述被扫描人。
3.如权利要求1所述的被扫描人状态的监控方法，其特征在于，可通过一摄像机拍摄所述被扫描人的图像。
4.如权利要求3所述的被扫描人状态的监控方法，其特征在于，所述摄像机采用自动跟踪摄像机，其能够根据所述被扫描人的面部位置跟踪拍摄。
5.医学影像扫描过程中被扫描人状态的监控系统，其特征在于，所述监控系统包括：
一个拍摄设备(12)，其能够拍摄所述被扫描人的面部图像；
一个人脸提取模块(14)，其能够从所述面部图像中提取出人脸区域图片；
和
一个表情识别模块(18)，其能够判断所述人脸区域图片中的表情是否为痛苦表情，若判断为痛苦表情则发出一报警信号，
所述表情识别模块(18)通过以下方式建立：
通过卷积人工神经网络建立面部识别模块，所述面部识别模块可以根据人脸区域图片中的面部特征实现面部识别，
建立训练样本库，将标记有痛苦表情特征的样本面部图片及标记有正常表情特征的样本面部图片收入所述训练样本库，
所述面部识别模块基于所述训练样本库完成迁移学习以建立所述表情识别模块(18)。
6.如权利要求5所述的监控系统，其特征在于，所述监控系统还包括一个检测模块(13)，其能够获取所述拍摄设备(12)拍摄的图像，并判断所述图像中是否包括所述被扫描人的面部，如果包括所述被扫描人的面部，则将该图像作为所述面部图像输送给所述人脸提取模块(14)。
7.如权利要求5所述的监控系统，其特征在于，所述拍摄设备(12)为一个摄像机。
8.如权利要求7所述的监控系统，其特征在于，所述摄像机采用自动跟踪摄像机。
9.医学影像扫描设备，其包括一个如权利要求5至8中任一项所述的监控系统。
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