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龍圖騰網獲悉寶雞市中心醫院申請的專利一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510773591.4，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法是由蘇利偉;吳娟娟設計研發完成，并于2025-06-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法在說明書摘要公布了：本發明涉及圖像分析技術領域，具體涉及一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法。采用光流法分析面部圖像像素運動，獲取光流矢量及信息點，量化捕捉面部表情變化。鑒于信息點有效性差異，篩選面部特征點以減少數據冗余。考慮到患者面部結構差異，分析光流矢量的牽拉特征，確定圖像塊牽拉方向。疼痛表情如眼睛眉毛緊閉等，可由牽拉方向表征。通過分析牽拉方向分布混亂度及差異，確定了面部痛苦指標，為疼痛評估提供準確參考。最后，基于多患者面部圖像及痛苦指標篩選數據集，訓練神經網絡，建立面部表情與疼痛程度映射關系。此方法不僅提高了疼痛評估準確度，還顯著提升了評估效率，實現了待測患者面部圖像的自動化疼痛評估。

本發明授權一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法在權利要求書中公布了：1.一種結合患者面部表情的麻醉術后疼痛評估方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取患者麻醉術后在時序上相鄰的兩幀面部圖像，將時序上前一幀面部圖像作為當前圖像； 基于光流法對兩幀面部圖像中像素點的運動變化進行分析，得到光流矢量并將當前圖像中光流矢量對應的像素點作為信息點；對當前圖像進行分塊，得到圖像塊；分析信息點在局部鄰域中與在圖像塊中的分布特征之間的差異情況，在信息點中篩選面部特征點； 根據光流矢量之間的位置關系、長度差異，確定每個面部特征點對應的牽拉特征值；在每個圖像塊中，基于面部特征點對應的牽拉特征值，確定每個圖像塊的牽拉方向；分析當前圖像中所有圖像塊的牽拉方向的分布混亂情況以及分布差異情況，確定當前圖像的面部痛苦指標； 基于多個患者的面部圖像對應的面部痛苦指標篩選數據集用于神經網絡的訓練，得到訓練好的神經網絡；基于訓練好的神經網絡對待測患者的待測面部圖像進行麻醉術后疼痛評估； 面部特征點的獲取方法包括：在當前圖像中，對于任意一個信息點，以該信息點為圓心，該信息點對應的光流矢量的長度為半徑，得到該信息點對應的局部鄰域；在該信息點對應的局部鄰域中，計算局部鄰域中所有信息點的密度，作為第一密度；在該信息點所屬的圖像塊中，計算圖像塊中所有信息點的密度，作為第二密度；將該信息點對應的第一密度與第二密度的差值進行歸一化后的值，與第一密度相乘，將所得乘積進行歸一化處理，得到該信息點對應的信息因子；在所有的信息點中，將信息因子大于預設信息閾值的信息點作為面部特征點； 牽拉特征值的獲取方法包括：對于任意一個面部特征點對應的光流矢量，根據該光流矢量與其他光流矢量之間的位置關系，確定該光流矢量的拉伸光流；計算該光流矢量與對應的每個拉伸光流之間的夾角，作為角度偏差值，將該光流矢量的長度與對應的每個拉伸光流的長度之間的差值作為長度偏差因子，將該光流矢量的起點與對應的每個拉伸光流的起點之間的歐式距離作為距離因子；將該光流矢量的拉伸光流按照距離因子進行升序排列，得到排序序列，在排序序列下，計算所有拉伸光流的角度偏差值與距離因子之間的皮爾遜相關系數，作為第一相關因子，計算所有拉伸光流的長度偏差因子與距離因子之間的皮爾遜相關系數，作為第二相關因子；將該光流矢量的所有拉伸光流對應的第一相關因子與第二相關因子的和值進行歸一化后的值，作為該光流矢量對應的面部特征點的牽拉特征值； 拉伸光流的獲取方法包括：任選一個面部特征點對應的光流矢量作為待測光流，過待測光流的起點作待測光流所在直線的垂線，將垂線作為橫移線；將與橫移線相交的光流矢量作為待測光流的拉伸光流。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人寶雞市中心醫院，其通訊地址為：721000 陜西省寶雞市渭濱區姜潭路8號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。