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龙图腾网获悉华南理工大学;广州医科大学附属妇女儿童医疗中心申请的专利一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118230387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410406502.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法是由梁泽权;李碧莲;吕建明;罗昊;张耀斌;高宇;梁德品设计研发完成，并于2024-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法，旨在通过人脸五官位置的相似性比对提升术后儿童疼痛检测的可解释性。首先，从术后儿童疼痛视频提取出每帧图片的面部表情帧和稀疏光流帧。接着，用ResNet卷积网络提取出人脸五官位置的特征向量，通过最小化损失函数来优化随机初始化的原型向量。然后，计算出特征向量和原型向量的相似度，通过全连接网络得到每帧图片的疼痛等级识别结果。最终，对特征向量对应的人脸五官位置和原型向量对应的人脸五官位置，进行可视化对比。本发明通过展示人脸五官位置在面部表情和稀疏光流上的相似度，提升了术后儿童疼痛识别过程的可解释性，有助于医疗专业人员更好地理解自动疼痛识别结果。

本发明授权一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性原型的术后儿童疼痛识别方法，其特征在于，所述术后儿童疼痛识别方法包括以下步骤： S1、人脸检测步骤，对所有采集的术后儿童疼痛视频进行帧提取，再对每帧图片进行人脸检测得到面部表情帧，并在连续两个面部表情帧之间分别计算得到对应的稀疏光流帧； S2、特征向量提取步骤，把面部表情帧和对应的稀疏光流帧输入到经过训练的ResNet卷积网络中，得到面部特征图，再从面部特征图中提取出人脸五官位置的特征向量； S3、原型向量优化步骤，随机初始化原型向量，先用所有人脸五官位置的特征向量通过最小化损失函数优化原型向量，再遍历查找所有的特征向量中和原型向量相似度最高的特征向量作为最终的原型向量； S4、疼痛识别步骤，将一个待识别的术后儿童疼痛视频，执行步骤S1和S2，得到该视频每帧图片的特征向量，将每帧图片的特征向量和原型向量进行相似度计算，再把相似度输入到经过训练的全连接网络中，得到每帧图片的疼痛等级识别结果； S5、可视化步骤，展示每帧图片的特征向量对应的人脸五官位置，和原型向量对应的人脸五官位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学;广州医科大学附属妇女儿童医疗中心，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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