融合VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法研究 - 郭士杰; 卢世杰; 耿艳利; 顾博文; 孙浩 (计算机工程与应用, 2024)
TP391; 准确的疼痛评估可以为病人镇痛提供一定指导,为解决传统人工疼痛评估效率低、费时费力等问题,提出一种基于VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法,对疼痛进行多级预测.搭建面部疼痛表情采集平台,提取视频帧序列并进行数据预处理,建立疼痛表情数据库;提出一种改进的多尺度通道注意力模块关注关键特征信息,将CNN和VIT作为主干网络并行连接,提取更高级的面部局部-全局特征,以时序方式输入长短期记忆网络(LSTM)进行疼痛评估;在疼痛表情数据库上进行模型性能验证,实验结果表明,该算法在精确率、召回率、F1分数、准确率指标方面分别达到96.8%、96.7%、0.97、96.8%,与其他深度学习模型相比可更有效识别疼痛,为康复领域疼痛评估研究做出一定贡献.