CN113362946A - 视频处理装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种视频处理装置、电子设备及计算机可读存储介质，所述装置包括：提示显示模块，用于利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；视频采集模块，用于利用所述摄像头采集所述患者的视频；动作预测模块，用于将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备；信息获取模块，用于获取所述患者的疾病信息；建议策略模块，用于基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。本申请可以基于提示信息提示患者做指定动作，根据患者做指定动作的视频得到相应的动作信息，帮助医生定量地了解到患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况。

Description

视频处理装置、电子设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及视频处理装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

帕金森病（Parkinson’s disease，PD）是一种常见的神经系统变性疾病，老年人多见，平均发病年龄为60岁左右，40岁以下起病的青年帕金森病较少见。大部分帕金森病患者为散发病例，仅有不到10%的患者有家族史。帕金森病最主要的病理改变是中脑黑质多巴胺（dopamine，DA）能神经元的变性死亡，由此而引起纹状体DA含量显著性减少而致病。近年来，采用植入式神经刺激系统改善帕金森病患者的运动表现引起很大关注。

植入式神经刺激系统主要包括植入体内的刺激器、电极以及体外的程控器。现有的神经调控技术主要是通过立体定向手术在体内特定结构（即靶点）植入电极，并由植入患者体内的刺激器经电极向靶点发放电脉冲，调控相应神经结构和网络的电活动及其功能，从而改善症状、缓解病痛。

帕金森病患者在医院接受医生神经调控后，回到家中，还需要医生对患者进行远程调控，在远程调控时，医生只能通过音视频沟通，观察患者的运动情况，导致观测效果会极大地受医患双方的语言沟通能力影响，且主观性较强，不同的医生给出的评估结果可能不同，评估结果的准确性较差。

发明内容

本申请的目的在于提供视频处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，为医生提供客观依据，帮助医生定量地了解到患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况。

本申请的目的采用以下技术方案实现：

第一方面，本申请提供了一种视频处理方法，应用于电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；所述方法包括：利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；利用所述摄像头采集所述患者的视频；将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率。该技术方案的有益效果在于，可以根据显示屏显示的提示信息提示患者做出相应的动作，利用摄像头将患者做动作的视频采集下来，基于该视频，利用帕金森检测模型预测患者的动作信息并发送至医生设备，由此，持有医生设备的医生可以根据动作信息中对应动作的幅度和/或频率的具体数值来了解患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况。

传统的程控过程中医生直接通过音视频观察患者的状态，使用肉眼观察患者的局部体态和运动表现，这种方式缺乏量化指标，主观性较强，存在人为误差的可能性较高，且观测结果极大地受医患双方的语言沟通能力影响，不同的医生得到的观测结果可能不同，基于观测结果给出的评估结果也可能不同，而本申请的视频处理方法可以基于提示信息提示患者做出一种或多种指定动作，并根据患者做指定动作的视频使用帕金森检测模型预测得到相应的动作信息，为医生提供客观依据，帮助医生定量地了解到患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况，且智能化水平高。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括：接收所述医生设备发送的所述至少一种指定动作的提示信息。该技术方案的有益效果在于，提示信息可以由医生设备发送，患者按照提示信息做出指定动作，进行运动状况的展示，医生对患者的病情较为了解，指定动作可以基于患者的病情灵活制定，相比于设定固定的指定动作，该方法可以更有针对性地反映患者的局部体态和运动表现。

在一些可选的实施例中，所述提示信息的类型包括以下至少一种：文字、语音、图像和视频。该技术方案的有益效果在于，提示信息的类型可以有多种，相比于单一类型的提示信息，多种类型的提示信息相结合可以起到更好的提示效果，例如对于听力较差的老年患者，单一的语音信息起到的提示作用不大，可以采用文字与图像相结合的提示信息，便于老年患者理解和接受。

在一些可选的实施例中，所述利用所述摄像头采集所述患者的视频，包括：接收所述医生设备发送的开始录制指令；响应于所述开始录制指令，控制所述摄像头开始拍摄所述患者；接收所述医生设备发送的停止录制指令；响应于所述停止录制指令，控制所述摄像头停止拍摄所述患者，得到所述患者的视频。该技术方案的有益效果在于，医生可以利用医生设备控制摄像头开始拍摄和停止拍摄患者，医生对患者的病情较为了解，相比于患者自身调控摄像头来录制视频，由医生掌控视频的录制进度，所录制的视频更能充分反映患者的局部体态和运动表现，避免长时间不必要的拍摄，并且，对于一些行动不便的患者而言，由医生控制摄像头拍摄可以减轻患者的操作负担。

在一些可选的实施例中，所述方法还包括：获取所述患者的疾病信息；基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。该技术方案的有益效果在于，基于患者的疾病信息和动作信息，可以获取患者的建议程控策略，医生可以在建议程控策略的基础上进行调整，利用医生设备生成与患者病情相适配的程控指令。

在一些可选的实施例中，获取所述帕金森检测模型的方法包括：获取多个帕金森样本数据，每个所述帕金森样本数据包括样本视频和样本标注信息，所述样本标注信息用于指示所述样本视频对应的指定动作以及所述指定动作的幅度和/或频率；利用所述多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到所述帕金森检测模型。该技术方案的有益效果在于，可以利用多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到帕金森检测模型，一方面，将患者的视频输入帕金森检测模型，即可预测得到患者的动作信息；另一方面，帕金森检测模型可以由大量的样本数据训练而成，可以识别任意患者的视频，适用范围广，智能化水平高。

第二方面，本申请实施例提供了一种视频处理装置，应用于电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；所述装置包括：提示显示模块，用于利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；视频采集模块，用于利用所述摄像头采集所述患者的视频；动作预测模块，用于将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率。

在一些可选的实施例中，所述装置还包括：提示接收模块，用于接收所述医生设备发送的所述至少一种指定动作的提示信息。

在一些可选的实施例中，所述提示信息的类型包括以下至少一种：文字、语音、图像和视频。

在一些可选的实施例中，所述视频采集模块包括：开始指令单元，用于接收所述医生设备发送的开始录制指令；录制开始单元，用于响应于所述开始录制指令，控制所述摄像头开始拍摄所述患者；停止指令单元，用于接收所述医生设备发送的停止录制指令；录制停止单元，用于响应于所述停止录制指令，控制所述摄像头停止拍摄所述患者，得到所述患者的视频。

在一些可选的实施例中，所述电子设备还与程控器进行数据交互，所述程控器与设置于所述患者体内的刺激器进行数据交互；所述装置还包括：程控指令模块，用于接收所述医生设备发送的程控指令；刺激施加模块，用于响应于所述程控指令，利用所述程控器控制所述刺激器施加电刺激。

在一些可选的实施例中，所述装置还包括：信息获取模块，用于获取所述患者的疾病信息；建议策略模块，用于基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。

在一些可选的实施例中，所述装置还包括模型获取模块，所述模型获取模块包括：样本获取单元，用于获取多个帕金森样本数据，每个所述帕金森样本数据包括样本视频和样本标注信息，所述样本标注信息用于指示所述样本视频对应的指定动作以及所述指定动作的幅度和/或频率；模型训练单元，用于利用所述多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到所述帕金森检测模型。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项方法的步骤。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤。

附图说明

下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。

图1是本申请实施例提供的一种视频处理方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种采集患者的视频的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种获取帕金森检测模型的流程示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种视频处理方法的流程示意图；

图5是本申请实施例提供的一种视频处理方法的部分流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种视频处理装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的一种视频采集模块的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的另一种视频处理装置的结构示意图；

图9是本申请实施例提供的再一种视频处理装置的结构示意图；

图10是本申请实施例提供的又一种视频处理装置的结构示意图；

图11是本申请实施例提供的又一种视频处理装置的结构示意图；

图12是本申请实施例提供的一种模型获取模块的结构示意图；

图13是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图14是本申请实施例提供的一种用于实现视频处理方法的程序产品的结构示意图。

具体实施方式

下面，结合附图以及具体实施方式，对本申请做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。

参见图1，本申请实施例提供了一种视频处理方法，应用于电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；所述方法包括步骤S101~S103。

电子设备可以与云服务器、患者设备和医生设备中的任意一种集成为一体。

显示屏是指患者设备的显示屏，用于显示至少一种指定动作的提示信息，显示屏例如是触摸显示屏或者不具备触控功能的显示屏，摄像头可以是手机、平板电脑、计算机、智能穿戴设备中任意一种设备的摄像头，医生设备可以是手机、平板电脑、计算机、智能穿戴设备等。

步骤S101：利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息。其中，指定动作可以包括手部指定动作、胳膊指定动作或者腿部指定动作，手部指定动作例如是食指与大拇指的闭合和张开、伸掌、握拳、双手轮替等。

在一具体应用中，所述提示信息的类型可以包括以下至少一种：文字、语音、图像和视频。提示信息例如是：“伸出手掌”这样一条文字信息，也可以是一个语音信息，内容是“大拇指与食指闭合”；或者是一个图像信息，人物握拳的真人图像或者漫画图；或者是人物做双手轮替动作的视频；或者是人物握拳的真人图像与内容为“握拳”的语音信息相结合的信息。

由此，提示信息的类型可以有多种，相比于单一类型的提示信息，多种类型的提示信息相结合可以起到更好的提示效果，例如对于听力较差的老年患者，单一的语音信息起到的提示作用不大，可以采用文字与图像相结合的提示信息，便于老年患者理解和接受。

步骤S102：利用所述摄像头采集所述患者的视频。

参见图2，在一些实施方式中，所述步骤S102可以包括步骤S201~S204。

步骤S201：接收所述医生设备发送的开始录制指令。

步骤S202：响应于所述开始录制指令，控制所述摄像头开始拍摄所述患者。

步骤S203：接收所述医生设备发送的停止录制指令。

步骤S204：响应于所述停止录制指令，控制所述摄像头停止拍摄所述患者，得到所述患者的视频。

由此，医生可以利用医生设备控制摄像头开始拍摄和停止拍摄患者，医生对患者的病情较为了解，相比于患者自身调控摄像头来录制视频，由医生掌控视频的录制进度更能充分反映患者的局部体态和运动表现，避免长时间不必要的拍摄，并且，对于一些行动不便的患者而言，由医生控制摄像头拍摄可以减轻患者的操作负担。

在一些实施方式中，所述步骤S102还可以包括：接收所述医生设备发送的摄像头调整指令，响应于所述摄像头调整指令，调整所述摄像头的配置参数，所述摄像头的配置参数包括以下至少一种：位置、姿态、焦距和光圈尺寸。当摄像头采集的图像不清晰或者只拍摄到局部图像时，需要对摄像头的配置参数进行调整，对于一些行动不便的患者而言，由医生控制摄像头的拍摄效果可以减轻患者的操作负担。

在一些实施方式中，所述显示屏可以针对每个指定动作显示倒计时，具体而言，显示屏可以双屏显示指定动作的提示信息和对应的倒计时，倒计时可以从预设时长（例如半分钟、1分钟或者3分钟）开始计时，例如左侧显示画面为指定动作的提示信息，右侧显示画面为指定动作的倒计时，或者上侧显示画面为指定动作的提示信息，下侧显示画面为指定动作的倒计时。当存在多种指定动作时，多种指定动作的提示信息可以以列表的形式显示，例如存在A动作、B动作和C动作三种指定动作，显示屏可以以列表的形式显示A动作、B动作、C动作的提示信息及其对应的倒计时，其中A动作的倒计时是实时变化的倒计时信息，B动作和C动作的倒计时尚未进入倒计时状态。通过设置倒计时，可以让患者了解指定动作需要持续多久，从而减轻患者的心理负担。

在一些实施方式中，所述显示屏还可以同时显示所述患者的视频以及医生的视频，这样使得患者感觉医生就坐在对面，为患者提供近似于面对面交流的体验。

步骤S103：将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率。

其中，帕金森检测模型可以由给定的深度学习模型训练得到。

由此，可以根据显示屏显示的提示信息提示患者做出相应的动作，利用摄像头将患者做动作的视频采集下来，基于该视频，利用帕金森检测模型预测患者的动作信息并发送至医生设备，由此，持有医生设备的医生可以根据动作信息中对应动作的幅度和/或频率的具体数值来了解患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况。

传统的程控过程中医生直接通过音视频观察患者的状态，使用肉眼观察患者的局部体态和运动表现，这种方式缺乏量化指标，主观性较强，存在人为误差的可能性较高，且观测结果极大地受医患双方的语言沟通能力影响，不同的医生得到的观测结果可能不同，基于观测结果给出的评估结果也可能不同，而本申请的视频处理方法可以基于提示信息提示患者做出一种或多种指定动作，并根据患者做指定动作的视频使用帕金森检测模型预测得到相应的动作信息，为医生提供客观依据，帮助医生定量地了解到患者在运动过程中的局部体态和运动表现情况，且智能化水平高。

用户无需穿戴任何传感器，仅需通过摄像头拍摄（普通智能手机即可满足），做一些帕金森评定量表UPDRS的简单动作，如伸掌、握拳、手部轮替等动作，系统可识别运动视频中的身体部位的关键节点，定量分析动作指标，完成评估过程。

AI（人工智能）分析细微动作主要依赖三大核心技术：动态特征捕捉技术（通过姿态卷积预测全身关节位置）、时序分析技术（通过时序卷积保证全身关节在时间维度上的连贯性）以及动态分析技术（利用记忆网络和人体动力学模型输出可靠的运动指标）。

这三大核心技术可以捕捉并分析动作，并分辨出细微差异。用户的动作按照身体关节点可以被拆分为上百个可识别的检测点，然后通过建立模型进行识别检测。

比如一个手部，可以设置多个检测点，例如30个检测点。随着手部进行各种动作，检测点的运动轨迹会变得不同，在频率、距离、角度、速度等方面的数据上有变化。这些测量的运动统计数据可以被用来训练AI系统。经过深度学习，可以分辨出帕金森病患者动作上的细微差异。然后通过运动视频分析技术，分析捕捉到的患者动作，依据模型进行“可量化”和“精细化”的评测。借助这些评测，医生可以更高效地评测帕金森病患者的病情，对患者进行分级。

参见图3，在一些实施方式中，所述步骤S103中获取所述帕金森检测模型的方法可以包括步骤S301~S302。

步骤S301：获取多个帕金森样本数据，每个所述帕金森样本数据包括样本视频和样本标注信息，所述样本标注信息用于指示所述样本视频对应的指定动作以及所述指定动作的幅度和/或频率。例如其中一个样本标注信息指示该样本视频对应的指定动作是伸展胳膊，该指定动作的幅度是90°，频率是1分钟10次。

步骤S302：利用所述多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到所述帕金森检测模型。

由此，可以利用多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到帕金森检测模型，一方面，将患者的视频输入帕金森检测模型，即可预测得到患者的动作信息；另一方面，帕金森检测模型可以由大量的样本数据训练而成，可以识别任意患者的视频，适用范围广，智能化水平高。

参见图4，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S104。

步骤S104：接收所述医生设备发送的所述至少一种指定动作的提示信息。

由此，提示信息可以由医生设备发送，患者按照提示信息做出指定动作，进行运动状况的展示，医生对患者的病情较为了解，指定动作可以基于患者的病情灵活制定，相比于设定固定的指定动作，该方法可以更有针对性地反映患者的局部体态和运动表现。参见图5，在一些实施方式中，所述方法还可以包括步骤S107~S108。

步骤S107：获取所述患者的疾病信息。疾病信息可以包括文字信息和/或图像信息。文字信息可以包括病理报告信息和化验检查信息中的至少一种，图像信息可以包括X射线影像信息、CT影像信息和MRI影像信息中的至少一种。

步骤S108：基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。

建议程控策略例如是预先设定的程控配置信息，例如患者张三的疾病信息指示张三患有帕金森病，张三的指定动作预测得到的动作信息指示张三在完成伸展胳膊动作时的频率是1分钟5次，完成伸展胳膊动作时的幅度是60°，与上述疾病信息和动作信息对应的建议程控策略是一种中等强度的刺激方案，具体程控配置信息例如是，频率为130Hz、脉宽为60μs和幅值为2-3V。

由此，基于患者的疾病信息和动作信息，可以获取患者的建议程控策略，医生可以在建议程控策略的基础上进行调整。

在一具体应用中，可以针对不同的疾病信息和动作信息，通过医生设备或者程控器手动录入对应的建议程控策略。

在另一具体应用中，基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略的方法可以包括：获取多个对象的样本数据，每个对象的样本数据包括疾病信息、动作信息以及对应的建议程控策略；利用所述多个对象的样本数据训练深度学习模型，得到程控策略模型；将所述患者的疾病信息和动作信息输入所述程控策略模型，得到所述患者的建议程控策略。

上述多个对象中的对象例如是真人，样本数据即采集到的真人数据，或者，多个对象中部分对象或者全部对象的样本数据是利用深度学习技术生成的仿真人数据。

利用程控策略模型可以实时获取结果，并且对于输入的任意疾病信息和动作信息，均能给出对应的结果。并且，本申请对样本数据的数据量未做限定，虽然随着数据量的提升，训练得到的程控策略模型会更精确，但是即使没有海量的大数据，通过几千数量级或者几百数量级的标注数据也能生成精度较为不错的程控策略模型。

参见图6，本申请实施例还提供了一种视频处理装置，其具体实现方式与上述视频处理方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

所述装置应用于电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；所述装置包括：提示显示模块101，用于利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；视频采集模块102，用于利用所述摄像头采集所述患者的视频；动作预测模块103，用于将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率。

在一具体应用中，所述提示信息的类型可以包括以下至少一种：文字、语音、图像和视频。

参见图7，在一些实施方式中，所述视频采集模块102可以包括：开始指令单元1021，用于接收所述医生设备发送的开始录制指令；录制开始单元1022，用于响应于所述开始录制指令，控制所述摄像头开始拍摄所述患者；停止指令单元1023，用于接收所述医生设备发送的停止录制指令；录制停止单元1024，用于响应于所述停止录制指令，控制所述摄像头停止拍摄所述患者，得到所述患者的视频。

参见图8，在一些实施方式中，所述装置还可以包括：提示接收模块104，用于接收所述医生设备发送的所述至少一种指定动作的提示信息。

参见图9，在一些实施方式中，所述电子设备还可以与程控器进行数据交互，所述程控器可以与设置于所述患者体内的刺激器进行数据交互；所述装置还可以包括：程控指令模块105，用于接收所述医生设备发送的程控指令；刺激施加模块106，用于响应于所述程控指令，利用所述程控器控制所述刺激器施加电刺激。

刺激器可以是植入式神经电刺激装置、植入式心脏电刺激系统(又称心脏起搏器)、植入式药物输注装置(Implantable Drug Delivery System，简称I DDS)和导线转接装置中的任意一种。植入式神经电刺激装置例如是脑深部电刺激系统（Deep BrainStimulation，简称DBS），植入式脑皮层刺激系统（Cortical Nerve Stimulation，简称CNS），植入式脊髓电刺激系统（Spinal Cord Stimulation，简称SCS），植入式骶神经电刺激系统（Sacral Nerve Stimulation，简称SNS），植入式迷走神经电刺激系统（Vagus NerveStimulation，简称VNS）等。

程控器可以实现医生设备与植入体内的神经刺激器之间的数据交互，避免神经刺激器与其他外部设备进行直接通信，达到保密通信的目的。医生设备可以直接和程控器进行数据交互，医生设备还可以通过云服务器与程控器进行数据交互。

由此，医生可以借助医生设备对程控器进行远程调控，从而为患者施加相应的电刺激，一般而言，程控器设置在患者附近，相比于直接使用程控器为患者施加电刺激，该方法不受地点的限制，即使不在患者身边，也可以利用医生设备操控程控器为患者施加电刺激。

参见图10，在一些实施方式中，所述装置还可以包括：信息获取模块107，用于获取所述患者的疾病信息；建议策略模块108，用于基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备，以使所述医生设备生成相应的程控指令。

参见图11和图12，在一些实施方式中，所述装置还可以包括模型获取模块109，所述模型获取模块109可以包括：样本获取单元1091，用于获取多个帕金森样本数据，每个所述帕金森样本数据包括样本视频和样本标注信息，所述样本标注信息用于指示所述样本视频对应的指定动作以及所述指定动作的幅度和/或频率；模型训练单元1092，用于利用所述多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到所述帕金森检测模型。

参见图13，本申请实施例还提供了一种电子设备200，电子设备200包括至少一个存储器210、至少一个处理器220以及连接不同平台系统的总线230。

存储器210可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)211和/或高速缓存存储器212，还可以进一步包括只读存储器(ROM)213。

其中，存储器210还存储有计算机程序，计算机程序可以被处理器220执行，使得处理器220执行本申请实施例中视频处理方法的步骤，其具体实现方式与上述视频处理方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

存储器210还可以包括具有至少一个程序模块215的实用工具214，这样的程序模块215包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

相应的，处理器220可以执行上述计算机程序，以及可以执行实用工具214。

总线230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备200也可以与一个或多个外部设备240例如键盘、指向设备、蓝牙设备等通信，还可与一个或者多个能够与该电子设备200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入输出接口250进行。并且，电子设备200还可以通过网络适配器260与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器260可以通过总线230与电子设备200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理器、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

在一具体应用中，所述电子设备200可以分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备200可以用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序被执行时实现本申请实施例中视频处理方法的步骤，其具体实现方式与上述视频处理方法的实施例中记载的实施方式、所达到的技术效果一致，部分内容不再赘述。

图14示出了本实施例提供的用于实现上述视频处理方法的程序产品300，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品300不限于此，在本申请中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。程序产品300可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等，或者上述的任意合适的组合。可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言诸如C语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本申请从使用目的上，效能上，进步及新颖性等观点进行阐述，已符合专利法所强调的功能增进及使用要件，本申请以上的说明书及说明书附图，仅为本申请的较佳实施例而已，并非以此局限本申请，因此，凡一切与本申请构造，装置，特征等近似、雷同的，即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等，皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。

Claims (8)

1.一种视频处理装置，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；

所述装置包括：

提示显示模块，用于利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；

视频采集模块，用于利用所述摄像头采集所述患者的视频；

动作预测模块，用于将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率；

信息获取模块，用于获取所述患者的疾病信息；

建议策略模块，用于基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。

2.根据权利要求1所述的视频处理装置，其特征在于，所述装置还包括：提示接收模块，用于接收所述医生设备发送的所述至少一种指定动作的提示信息。

3.根据权利要求1所述的视频处理装置，其特征在于，所述提示信息的类型包括以下至少一种：文字、语音、图像和视频。

4.根据权利要求1所述的视频处理装置，其特征在于，所述视频采集模块包括：开始指令单元，用于接收所述医生设备发送的开始录制指令；录制开始单元，用于响应于所述开始录制指令，控制所述摄像头开始拍摄所述患者；停止指令单元，用于接收所述医生设备发送的停止录制指令；录制停止单元，用于响应于所述停止录制指令，控制所述摄像头停止拍摄所述患者，得到所述患者的视频。

5.根据权利要求1所述的视频处理装置，其特征在于，所述电子设备还与程控器进行数据交互，所述程控器与设置于所述患者体内的刺激器进行数据交互；所述装置还包括：程控指令模块，用于接收所述医生设备发送的程控指令；刺激施加模块，用于响应于所述程控指令，利用所述程控器控制所述刺激器施加电刺激。

6.根据权利要求1所述的视频处理装置，其特征在于，所述装置还包括模型获取模块，所述模型获取模块包括：样本获取单元，用于获取多个帕金森样本数据，每个所述帕金森样本数据包括样本视频和样本标注信息，所述样本标注信息用于指示所述样本视频对应的指定动作以及所述指定动作的幅度和/或频率；模型训练单元，用于利用所述多个帕金森样本数据训练深度学习模型，得到所述帕金森检测模型。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备分别与显示屏、摄像头和医生设备进行数据交互，所述电子设备用于对患有帕金森病的患者的视频进行数据处理；

所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；

利用所述摄像头采集所述患者的视频；

将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率；

获取所述患者的疾病信息；

基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

利用所述显示屏显示至少一种指定动作的提示信息；

利用所述摄像头采集所述患者的视频；

将所述患者的视频输入帕金森检测模型，预测得到所述患者的动作信息并发送至所述医生设备，所述动作信息至少包括其中一种指定动作的幅度和/或频率；

获取所述患者的疾病信息；

基于所述患者的疾病信息和动作信息，获取所述患者的建议程控策略并发送至所述医生设备。

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