CN116712653A - 基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统 - Google Patents

基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统 Download PDF

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Abstract

本发明提出一种基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统，通过监测诊疗对象人体面部状态，自动调节控制芳香器械的工作流量和周围环境气流控制设施，实现控制和保持封闭香疗环境气体浓度，在放松的环境中为用户提供个性化诊疗服务，极大提高了疗效。

Description

基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统
技术领域
本发明内容属于中医医疗器械领域，特别地，涉及包含无接触血氧检测、芳香气体产生及控制等技术的中医医疗器械。
背景技术
近年来，我国着力建设优质高效中医药服务体系，提出高质量中医药服务体系建设的系列“小目标”，包括医疗、教育、科研、产业、文化、国际合作等中医药发展的重点领域，提出10个方面的主要任务，设置15项主要发展指标和11项工作专栏。其中，建设优质高效中医药服务体系，位列10项主要任务之首。
中医香疗在现代化心身医学诊疗康复具有积极作用。香之为用，从上古矣。从秦汉以前的兰、蕙、椒、桂，到汉人张蓦从丝绸之路带入中原的沉香、苏合香、鸡舌香等域外香料，据《本草纲目》记载的芳香中药有百余种之多。芳香中药集天地之灵气，可怡情养性、启迪才思，又可驱邪辟秽、安神宁心。在当今社会中，中医香疗以中医药理论为基础、以现代医学技术为辅助，展现出全新的面貌。古代常以香炉焚香，现代的熏香方式则更加多样起来。除了传承熏香、燃线香等古人方式，新兴起精油香薰的方式，将精油滴入香薰机、冷香仪、扩香石等芳香器械中，从而达到空间扩香的目的。精油里面的小分子被鼻腔顶端的嗅觉细胞捕获，透过各层嗅觉阀，进入大脑嗅觉区，从而产生疗愈身心的效果。
然而，在进行香疗时，香气浓度过高或长时间持续曝露在香气下容易导致缺氧情况发生，香气浓度过低又难以起到疗效。特别是，中医在面对不同患者时个体诊疗方案可能会有较大区别，这一点与西医有较大区别。适合一个用户的香疗方案对另一个用户有可能疗效大减，甚至起反作用。目前也有人提出通过用户生理参数进行疗法控制的方案，但是需要在用户身上安装各种监测设备，由此给用户带来不安，与香疗的理念相悖，极大降低了香疗疗效。或是有些虽然用不接触方式监控，但其监控算法并不是专门为香疗设计的，因此无法准确指导香疗的实施过程。
为此，如何针对用户个性化特点进行有针对性有效香疗，且保证过程安全可靠，是现代化中医诊疗过程中亟待解决的问题。
发明内容
为解决上述一个或多个问题，现提出如下方案：
一种基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统，包括一个或多个康复单元；
每个康复单元包括香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器、视频摄像机、中央处理器；
每个康复单元中实施如下步骤：
步骤1：利用香疗气体浓度检测器的按周期T1采集香疗气体浓度数据s1(n·T1)，氧气浓度检测器按周期T2采集氧气浓度数据s2(n·T2)；
由此获得：差分数据：φ(t)＝γ1(t)-γ2(t)…(2)；
集合数据：ψ(t)＝γ1(t)+γ2(t)…(3)
步骤2：利用视频摄像机以周期T3采集暗光条件下诊疗对象面部的视频序列数据：s3(n·T3),n＝1,2,…
步骤3：构建神经网络模型，以亮光条件采集图像A(x,y)以及暗光条件下采集图像D(x,y)作为输入层，再计算输入层的局部特征：
其中，符号表示二维卷积运算，δ1表示线性截距参数，ω11、ω12为卷积线性斜率参数，G1(u,v)、G2(u,v)分别表示线性卷积核；
根据输入层的局部特征建立全连接层，得到全局特征图Λ2；对全局特征图Λ2进行反卷积变换，获得输出层的图像Λ3；
步骤4：取步骤3中输出图像的红、绿、蓝三通中的最大值组成矩阵vn(x,y)，计算该矩阵的统计直方图，记为hn(v)；
根据hn(v)、步骤1获得的集合数据ψ(t)、差分数据φ(t)对诊疗对象血氧浓度进行回归模型计算，获得血氧浓度值τn；
回归模型为：
μ2|1、Σ2|1为高斯过程的均值和方差，并且是向量/>的均值和方差，/>X2＝τn；
利用血氧浓度值τn对香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置实施控制。
香疗芳香器械为放置精油的香薰机，用于在康复单元中产生香味。
主动通风装置为在康复单元中装配的送风设备，以及将康复单元中空气主动抽出到外部的通风设备，用于促进空气流通，控制香气浓度。
氧气产生装置，指在康复单元中产生氧气的设备装置，用于促进恢复诊疗对象的血氧浓度。
香疗气体浓度检测器，用于检测环境中香疗气体的浓度，并定期采集浓度数据。
氧气浓度检测器，用于检测环境中氧气的浓度，并定期采集浓度数据。
视频摄像机，用于采集诊疗对象面部的视频序列。
中央处理器与香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器、视频摄像机分别连接。
每个康复单元与云平台服务器连接，将康复单元的数据传输至云平台。
康复单元可以根据用户选择的诊疗方案从云平台上选择下载相应的神经网络模型。
本发明的发明点及技术效果：
1、通过香疗芳香器械产生香气，通过氧气产生装置产生纯氧，并通过送风设备和通风设备促进康复单元中气体流通；其次，通过香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器分别采集康复单元环境中香疗气体的浓度和氧气浓度，并通过算法进行控制，保证了在香疗过程中香疗气体浓度能够符合用户个性化需求，达到最佳的香疗效果，使得用户快速达到静气凝神的状态，且能够提高安全性。
2、利用差分数据、集合数据组成的联合空间作为数据源空间，相比独立数据能够更准确、更快捷地检测血氧浓度；特别是将神经网络处理后的图像序列、差分数据、集合数据再次进行回归计算，通过专门优化设计的回归模型，能够使得控制调整更加及时、准确，从而快速为用户营造香疗环境，使得用户情绪更易达到安宁平和，提高疗效。
3、优化修正了暗光条件下图像噪声恢复面部颜色分布的神经网络模型，例如层的连接、激励函数等。特别是引入反卷积层，以及各层的相互配合，实现了暗噪声修复，能够恢复反映血氧浓度的面部图像颜色分布，以提高根据图像帧检测血氧浓度的检测质量。使得在康复单元进行香疗的整个过程中，克服了低光照带来的图像问题，能够准确高效采集处理面部图像，使其适合作为回归计算的输入之一，能够快速准确得到计算结果，更加适合香疗环境中的各种气体控制。
具体实施方式
本系统主要组件包括：康复单元。其可以为专用的密闭空间的康复室或康复舱，装配有以下各项设施，供诊疗对象在其中进行康复诊疗。
香疗芳香器械，指放置精油的香薰机，用于在康复单元中产生香味。
主动通风装置，指在康复单元中装配的送风设备，以及将康复单元中空气主动抽出到外部的通风设备，用于促进空气流通，控制香气浓度。
氧气产生装置，指在康复单元中产生氧气的设备装置，用于促进恢复诊疗对象的血氧浓度。
香疗气体浓度检测器，用于检测环境中香疗气体的浓度，并定期采集浓度相关数据。
氧气浓度检测器，用于检测环境中氧气的浓度，并定期采集浓度相关数据。
视频摄像机，用于采集诊疗对象面部的视频序列；配有照明灯，用于配合摄像机采集充分光照下的图像。
中央处理器，指进行数据接收发送、存储、计算的电子设备，内部装有预先编制的软件程序；设备接收来自香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器的数据，接收来自视频摄像机的视频序列数据。并根据上述数据综合处理计算，根据计算结果控制主动通风装置、氧气产生装置的启停。
其中，中央处理器与香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器、视频摄像机分别连接，用于与它们之间相互传递信号和数据。
上述多个康复单元可以构成整个康复系统，从而同时为多个用户提供诊疗服务。作为一种优选，多个康复单元可以位于不同空间，例如处于不同写字楼中，每个康复单元与云平台服务器连接，将康复单元的数据传输至云平台。特别的，康复单元可以根据用户选择的诊疗方案从云平台上选择下载相应的程序(例如不同神经网络模型)。
单个康复单元实施的步骤包括：
步骤1：对香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器的联合数据采集处理方法
首先，根据选择的诊疗方案的设定，通过香疗芳香器械产生香气，通过氧气产生装置产生纯氧，并通过送风设备和通风设备促进康复单元中气体流通，避免长时间处于香气环境引发不适；其次，通过香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器分别采集康复单元环境中香疗气体的浓度和氧气浓度。
设香疗气体浓度检测器的采集周期为T1，氧气浓度检测器的采集周期为T2，则香疗气体浓度检测器的采集数据用序列表示如下。
s1(n·T1),n＝1,2,…
同时，氧气浓度检测器的采集数据用序列表示如下。
s2(n·T2),n＝1,2,…
n为序列编号，序列s1(n·T1)、s2(n·T2)是离散序列，将其连续化，连续化后，可以与后续步骤中的视频时序数据进行同步。
根据式1，进一步定义：
φ(t)＝γ1(t)-γ2(t)…(2)
φ(t)称为差分数据。
进一步定义：
ψ(t)＝γ1(t)+γ2(t)…(3)
ψ(t)称为集合数据。
将上述差分数据、集合数据组成的联合空间作为数据源空间，相比单一的香疗气体浓度数据或氧气浓度数据，能够更准确、快速营造更为舒适的康复环境，降低诊疗对象心率的波动性，使得用户情绪更易达到安宁平和。
步骤2：诊疗对象面部视频数据的采集处理
在诊疗对象进入康复单元后，在照明灯亮起时，利用视频摄像机采集诊疗对象面部图像A(x,y)；后熄灭照明灯，为香疗营造适合的光照条件。作为一种优选，可以采用可控光源营造适合的光场氛围。此时整体光线偏暗，通常的图像处理已经不能实现。
利用视频摄像机采集诊疗对象面部的视频序列数据。
视频序列数据为时序离散数据，设视频相邻帧的采集周期为T3，则视频序列数据表示如下。
s3(n·T3),n＝1,2,…
在时刻n采集到的数据为二维矩阵形式的图像帧，记为：
Dn(x,y)
其中x,y为图像帧矩阵中任一元素的坐标值。
由于血液含氧量变化时，对于白光中各波段的吸收和反射能力不同，因此人体血氧浓度会体现在皮肤的颜色上，可以通过高清摄像机拍摄获得人体皮肤颜色值，进而估算血氧浓度。现有的基于视频识别的方法通常对光线较敏感，需要稳定且明亮的光照环境以实现测量。然而在本发明案例中需要持续对血液含氧量进行监测，而长时间光照不利于诊疗对象静心休养，需要对现有方法进行改进，下面将详述。
步骤3：诊疗对象面部视频数据的预处理方法
对步骤2获得的视频序列数据逐帧滤波，以尽可能降低暗光条件下图像噪声，提高检测质量。
提出一种用于修正暗光条件下图像噪声恢复面部颜色分布的神经网络模型，利用专门设计的暗噪声修复层恢复反映血氧浓度的面部图像，以提高根据图像帧检测血氧浓度的检测质量。
该模型包括由两幅图像组成的输入层、一幅修正图像组成的输出层和暗噪声修复隐藏层。
输入层的两幅图像包括一幅当前(在暗光条件下)采集的图像，以及在充分光照下采集的图像。采集时，诊疗对象就坐并稳定后，保持面部姿态不变，康复单元中照明灯亮时，拍摄一幅充分光照下采集的脸部图像；后控制照明灯熄灭，并拍摄暗光图像。这里暗光并不一定是完全没有光，而是适合诊疗对象所处其中能够放松心情、愉悦心里的低亮度光线环境。但这种环境通常不利于图像的采集。
上述充分光照下采集的脸部图像、及暗光脸部图像，分别记为A(x,y)与D(x,y)，作为神经网络输入层。
暗噪声修复隐藏层，对输入层数据进行计算，计算过程如下。
首先，计算输入层的局部特征。
其中，符号表示二维卷积运算，δ1表示线性截距参数，该参数通过神经网络模型学习获得，G1(u,v)、G2(u,v)分别表示线性卷积核，其定义为：
其中，W表示卷积核窗口的大小，本例优选为5；k为累加变量，根据u,v的取值进行累加。例如，当u＝1,v＝1时，当u＝3,v＝1时，当u＝3,v＝3时，/>
ω11、ω12为卷积线性斜率参数，同样通过神经网络模型学习获得。
λ为一非线性激活函数，使神经网络模型可以拟合非线性可分的数据。
在本例中，相对于经典的神经网络sigmoid激活函数，式6定义的函数学习时获得的分类结果对局外点更加鲁棒。
通过计算输入层的局部特征，建立充分光照图像与暗光图像的局部统计规律，以对噪声进行建模。
其次，根据输入层的局部特征建立全连接层，以对图像的全局统计特征进行建模。
式中，Θ表示全连接线性系数，x,y表示局部特征图(根据式4获得)中一个元素的坐标，α,β表示全局特征图Λ2中一个元素的坐标。δ2表示线性截距参数。Θ、δ2通过神经网络模型学习获得。λ为激活函数定义如6。
对全局特征图Λ2进行反卷积变换，获得输出层的图像Λ3。
式中，表示卷积线性系数，u,v表示反卷积核中的元素坐标，α,β表示全局特征图Λ2中一个元素坐标，δ3表示线性截距参数。/>δ3通过神经网络模型学习获得。λ为激活函数定义如6。
反卷积变换的作用是消除前面卷积处理过程中对图像带来的模糊块效应，使输出图像更加接近真实图像。
可以理解，由于神经网络输入是一张亮光图像和暗光条件下的每一帧图像，因此输出也将是不同时刻的一系列图像，而不仅仅是一张图像，即实际输出为图像序列或视频序列。
为了获得神经网络模型参数，先利用学习样本使上述模型习得参数。学习样本包括充分光照下采集、及在暗光下采集的若干对应图像，学习时，以充分光照下、暗光采集的图像作为输入，同一充分光照下采集的图像作为输出，利用后向传播Back propagation法迭代求解上述神经网络模型中的各项参数，直至收敛。
神经网络代价函数定义如下。
代价函数中，Λ3为神经网络计算的输出值，为输出真值，κ为代价系数，用于控制真值与输出值的相对系数。‖表示向量的二范数。
学习完毕后，采用上述神经网络模型对视频序列数据的每一帧进行处理。待系统进入工作，照明灯熄灭后，采用上述模型采集诊疗对象的脸部图像，输入神经网络模型，并同时输入照明灯点亮时采集的脸部图像，模型获得输出图像作为下一步的待处理数据。
作为另一种实施例，“暗光下”并不是完全没有光，而是根据实际情况照射能够实现光疗的光线。例如可以由红、黄、蓝三种LED灯配合实现不同色彩的输出，同时可以辅助以红外光线。特别的，各种发光元件可以以脉冲调制形式发出光线。当然，若实施光疗方案，那么系统应当预先对光疗方案下的样本脸部图像进行采集并进行学习，从而建立在光疗条件下使用的神经网络模型。
步骤4：根据香疗气体的浓度数据、氧气浓度数据和诊疗对象脸部视频序列数据，控制主动通风装置、氧气产生装置的方法。
对根据步骤3获得的脸部图像，计算其色度分布，如下。
设
Fn(x,y)
为步骤3获得的脸部视频序列数据中的一帧，其在x,y坐标处的元素(称为像素)取值包括红、绿、蓝三通道。取三通道中的最大值，即：
vn(x,y)＝max{红、绿、蓝}x,y
vn(x,y)表示Fn(x,y)中每个像素最大通道值组成的矩阵。计算该矩阵的统计直方图，记为hn(v)，其中v表示像素值。
将hn(v)、步骤1获得的集合数据、差分数据与诊疗对象血氧浓度联合建立高斯过程回归模型，并根据hn(v)、步骤1获得的集合数据、差分数据与诊疗对象血氧浓度对诊疗对象血氧浓度进行回归计算训练，得到回归模型。在实际检测时，则将hn(v)、集合数据、差分数据送入回归模型计算，获得血氧浓度值。
高斯过程回归模型如下。
μ2|1、Σ2|1为高斯过程的均值和方差，并且是向量/>的均值和方差。其中
X2＝τn
设诊疗对象未实施诊疗前的血氧浓度为τ0，与上述根据hn(v)等数据获得的测量血氧浓度为τn，
根据上述得到的血氧浓度进行主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体产生装置的控制。具体控制方法可以根据具体疗法相配合。
例如：Δn＝τn-τ0
当：Δn>Thres且τn>95时，控制主动通风装置和/或氧气产生装置关闭；当上述条件不满足时，控制主动通风装置和/或氧气产生装置开启。
作为另一种实施例，可以根据测量得到的血氧浓度处于不同区间内分别控制主动通风装置的通风量、氧气产生装置氧气产生量和香疗气体产生装置的气体产生量，从而达到更佳的效果。
通过对304名受试者分别进行测试，并记录不同受试时间后受试者心率波动以此来衡量受试者客观情绪波动。同时让受试者进行打分，以获得主观心情表现结果。通过下面测试结果显示，采用本系统康复理疗后，受试者心率波动降低高于目前已有技术，且用户主观情绪大幅度改善。
本发明通过监测诊疗对象人体面部状态，自动调节控制芳香器械的工作流量和周围环境气流控制设施，实现控制和保持封闭香疗环境气体浓度。该系统和方法有助于在保持封闭香疗环境气体浓度的情况下同时保持充足的氧气，采用全部非接触式传感测量方法，对诊疗对象无干扰，有利于促进诊疗对象修养。
此外，本发明的方案也可以用于其他中医诊疗过程中需要血氧参数的场合，并不限于香疗。例如在进行电针疗法时，需要准确血氧数据来动态调整电刺激强度和模式。可以理解，本发明只是在香疗领域发挥了更佳的作用，因此以此为例而已。也就是说，本发明快速、准确获得血氧参数的装置结构和方法可以单独作为一个方案，也是本发明的技术贡献之一，并不必须解决香疗的问题，是可以根据需要血氧场合进行任意组合搭配，从而应用于其他中医场景。当然，也可以应用于在香疗氛围内进行其他中医疗法的场合。
可以理解，上述所有描述只是为了本领域技术人员更加理解本发明的技术方案和技术效果，但不能作为对本发明保护范围的限定。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的中医现代化心身医学诊疗康复系统，包括一个或多个康复单元，其特征在于：
每个康复单元包括香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器、视频摄像机、中央处理器；
每个康复单元中实施如下步骤：
步骤1：利用香疗气体浓度检测器的按周期T1采集香疗气体浓度数据s1(n·T1)，氧气浓度检测器按周期T2采集氧气浓度数据s2(n·T2)；
由此获得：差分数据：φ(t)＝γ1(t)-γ2(t)…(2)；
集合数据：ψ(t)＝γ1(t)+γ2(t)…(3)
步骤2：利用视频摄像机以周期T3采集暗光条件下诊疗对象面部的视频序列数据：s3(n·T3),n＝1,2,…
步骤3：构建神经网络模型，以亮光条件采集图像A(x,y)以及暗光条件下采集图像D(x,y)作为输入层，再计算输入层的局部特征：
其中，符号表示二维卷积运算，δ1表示线性截距参数，ω11、ω12为卷积线性斜率参数，λ为激活函数，G1(u,v)、G2(u,v)分别表示线性卷积核；
根据输入层的局部特征建立全连接层，得到全局特征图Λ2；对全局特征图Λ2进行反卷积变换，获得输出层的图像Λ3；
步骤4：取步骤3中输出图像的红、绿、蓝三通中的最大值组成矩阵vn(x,y)，计算该矩阵的统计直方图，记为hn(v)；
根据hn(v)、步骤1获得的集合数据ψ(t)、差分数据φ(t)对诊疗对象血氧浓度进行回归模型计算，获得血氧浓度值τn；
回归模型为：
μ2|1、Σ2|1为高斯过程的均值和方差，并且是向量/>的均值和方差，X2＝τn；
利用血氧浓度值τn对香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置实施控制。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于：香疗芳香器械为放置精油的香薰机，用于在康复单元中产生香味。
3.如权利要求1所述的系统，其特征在于：主动通风装置为在康复单元中装配的送风设备，以及将康复单元中空气主动抽出到外部的通风设备，用于促进空气流通，控制香气浓度。
4.如权利要求1所述的系统，其特征在于：氧气产生装置，指在康复单元中产生氧气的设备装置，用于促进恢复诊疗对象的血氧浓度。
5.如权利要求1所述的系统，其特征在于：香疗气体浓度检测器，用于检测环境中香疗气体的浓度，并定期采集浓度数据。
6.如权利要求1所述的系统，其特征在于：氧气浓度检测器，用于检测环境中氧气的浓度，并定期采集浓度数据。
7.如权利要求1所述的系统，其特征在于：视频摄像机，用于采集诊疗对象面部的视频序列。
8.如权利要求1所述的系统，其特征在于：中央处理器与香疗芳香器械、主动通风装置、氧气产生装置、香疗气体浓度检测器、氧气浓度检测器、视频摄像机分别连接。
9.如权利要求1所述的系统，其特征在于：每个康复单元与所述云平台服务器连接，将康复单元的数据传输至云平台。
10.如权利要求1所述的系统，其特征在于：康复单元可以根据用户选择的诊疗方案从云平台上选择下载相应的神经网络模型。
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