【摘要】：新生兒反復經(jīng)歷疼痛刺激(如免疫接種、足底采血和外科手術(shù)等),會引起神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)生變化,這將會導致發(fā)育遲緩和學習障礙。疼痛評估是疼痛管理的重要基石,因此,有效提高新生兒疼痛評估的質(zhì)量和效率,對新生兒的健康成長有重要意義。本文對新生兒疼痛表情識別技術(shù)進行了新的探索,重點研究了深度學習領域中深層三維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并成功將其應用于基于視頻分析的新生兒疼痛評估。主要工作內(nèi)容如下:(1)建立新生兒面部表情視頻庫。經(jīng)與兒童醫(yī)院的溝通與合作,采集了不同狀態(tài)下的新生兒面部表情視頻,經(jīng)過剪輯、歸一化等預處理操作,建立了一個包含平靜、哭泣、輕度疼痛和重度疼痛四種表情的新生兒面部表情視頻庫。(2)研究了一種基于三維膨脹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Inflated-3D ConvNet,I3D)的新生兒疼痛評估方法。I3D將基礎二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡擴展成三維卷積的結(jié)構(gòu)形式,能夠同時提取新生兒面部表情視頻的空間特征和時間特征。此外,I3D采用多個不同尺寸的三維卷積核提取不同尺度的特征,獲得了更好的特征表示。(3)研究了一種基于深度三維殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Deep Residual-3D ConvNet,DR3D)的新生兒疼痛評估方法。算法核心是將三維卷積分解為2D空間卷積和1D時間卷積,極大地減少了三維卷積帶來的巨大參數(shù)量,降低深層網(wǎng)絡的計算難度。本文采用微調(diào)訓練的實驗方法,在新生兒面部表情視頻庫上的識別率為66.54%。(4)研究了一種基于三維時域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Temporal-3D ConvNet,T3D)的新生兒疼痛評估方法。T3D通過時間過渡層模擬可變時間維度的三維卷積核,連接不同時間維度的時間特征,可有效融合新生兒面部表情視頻的短期、中期和長期時間信息。該方法最終在新生兒面部表情視頻庫上也取得了較好的實驗結(jié)果。
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R722.1;TP391.41

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本文編號：2595445