卷积神经网络在肿瘤患者心理痛苦评估中的应用

"一种肿瘤患者心理痛苦评估仪及其评估方法.pdf" 该专利技术涉及医疗健康领域，特别是肿瘤患者的心理健康评估。发明人通过运用卷积神经网络（CNN）技术设计了一种创新的评估工具，旨在更准确地理解并量化肿瘤患者的内心痛苦程度。以下是该发明的详细说明： 首先，在步骤S1中，发明者确定了研究对象，即肿瘤患者，并收集了他们的临床参数，如年龄、性别、组织学类型、肿瘤大小和分期等。这些信息对于理解患者的病情和可能的心理影响至关重要。 接着，在步骤S2中，他们处理了临床数据库中的人脸图像资料。这些图像通常包含患者面部表情，可以反映出患者的情绪状态，是评估心理痛苦的重要线索。 在步骤S3中，发明者利用图像特征提取算法训练了一个特征提取器和分类器。这一过程旨在识别和分析患者面部表情的细微变化，从而提取出与心理痛苦相关的特征。卷积神经网络在图像识别和分类任务中表现出色，能自动学习并提取图像中的高级特征，因此被选为算法模型的基础。 在步骤S4中，通过精确度测试来验证训练结果的准确性。这一步是为了确保模型在预测患者心理痛苦程度时的可靠性和有效性，进一步优化卷积神经网络模型。 最后，在步骤S5中，实际应用阶段，将患者的人脸图像输入到训练好的模型中，提取其面部表情特征，然后利用模型判断患者的心理痛苦程度。这种方法为医生和心理健康专业人员提供了客观且数据驱动的评估工具，有助于及时发现并干预患者的潜在心理问题。 此外，该发明还提到了量表评估结果，包括华西心晴指数、心理痛苦温度计和阿森斯失眠量表，这些都是常用的评估心理健康的标准工具，结合CNN模型的预测，能为全面评估患者的心理状况提供多维度的数据支持。 这项发明结合了现代人工智能技术与传统的心理评估手段，为肿瘤患者的全面关怀提供了科学的依据，有助于改善医疗实践中对患者心理健康的关注度和处理能力。