25、基于深度学习的二维图像中风检测新方法

基于深度学习的二维图像中风检测新方法

1. 引言

面部运动系统负责各种面部表情，如传达对话信号和传递人类信息。该系统的任何功能障碍都会导致面部表情缺陷，第七脑神经损伤会导致面部瘫痪。这些疾病会导致面部畸形以及日常生活中的诸多不便，如进食、饮水和与人交流困难。

面部变形是中风导致的神经肌肉系统紊乱的症状，可能影响面部一侧或两侧。为诊断这一症状，需要评估面部瘫痪的程度。通过分析各种面部表情，可以检测出无变形的初始面部状态。中风是全球范围内导致死亡和残疾的重要原因，面部瘫痪是常见症状，会严重影响患者的生活质量。

传统的诊断面部瘫痪和识别中风的方法，如体格检查或成像，可能耗时较长，在紧急情况下可能不太容易实施。随着数字图像处理和人工智能的快速发展，需要一种更高效、便携的中风检测系统，能够快速准确地评估面部瘫痪情况。

本文提出了一种使用深度学习神经网络自动检测中风的方法。该系统以面部图像为输入，分析由中风引起的面部瘫痪迹象。通过利用深度学习算法，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM），系统旨在将面部图像分为中风和非中风两类。本研究的最终目标是开发一种便携、易用的中风检测系统，帮助医疗专业人员在紧急情况下快速准确地诊断中风。本研究主要聚焦以下三个重要方面：
1. 创建专门用于中风检测的自定义数据集。这需要收集大量中风患者和健康个体的二维图像，并由医疗专业人员仔细标注数据集，标记感兴趣的区域，如大脑受影响的区域，以便成功训练深度学习模型。
2. 设计一个有效的深度学习平台，用于高效检测中风。
3. 比较各种用于检测人类中风的深度学习模型。

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