[发明专利]一种可迁移的动物疼痛测试方法及系统

说明书

本发明公开了一种可迁移的动物疼痛测试方法及系统，包括：获取第二动物在测试装置中的测试运动视频，并将测试运动视频输入到训练好的测试模型中得到疼痛值；其中，测试模型包括目标检测单元、数据处理单元、第一神经网络单元和第二神经网络单元；测试模型的训练方法包括：获取第一动物的第一运动视频作为第一测试样本，将第一测试样本分为第一训练集和第一测试集对第一神经网络单元进行测试和训练；获取第二动物的第二运动视频作为第二测试样本，固定子模型的参数，将第二测试样本分为第二训练集和第二测试集对测试模型进行测试和训练。本发明实施例能够对样本较少的动物自动实现疼痛测试，准确率高，可广泛应用于医疗器械领域。

技术领域

本发明涉及医疗器械领域，尤其涉及一种可迁移的动物疼痛测试方法及系统。

背景技术

人类的疼痛测量具有主观性，动物是作为疼痛测量的主要模型，所以量化动物疼痛显得尤为重要，因为动物疼痛研究关系着药物的研发，临床前的实验等等生物医学领域。目前国内外也有许多疼痛测试方法，但仍存在许多问题，传统刺激诱发疼痛方法往往有着很大的人为误差，不同的人有着不同的测试结果，就算是同一个人也会产生不一样的结果，由于评判标准不一，所以刺激诱发的疼痛测试结果往往有着很大的误差。另外，有些特殊品系的动物比较昂贵，难以建立大量测试样本，对于特殊品系的动物疼痛测试更困难。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的是提供一种可迁移的动物疼痛测试方法及系统，能够对样本较少的动物自动实现疼痛测试，准确率高。

第一方面，本发明实施例提供了一种可迁移的动物疼痛测试方法，包括以下步骤：

获取第二动物在测试装置中的测试运动视频，并将所述测试运动视频输入到训练好的测试模型中得到疼痛值；其中，所述测试模型包括目标检测单元、数据处理单元、第一神经网络单元和第二神经网络单元；

所述目标检测单元，用于根据输入的运动视频识别动物的姿态信息和定位动物的位置信息；

所述数据处理单元，用于根据所述姿态信息和所述位置信息计算运动信息；

所述第一神经网络单元，用于根据所述运动信息计算动物的疼痛值；

所述第二神经网络单元，用于联合所述第一神经网络计算动物的疼痛值；

所述测试模型的训练方法包括：

获取第一动物的第一运动视频作为第一测试样本，将所述第一测试样本分为第一训练集和第一测试集对所述第一神经网络单元进行测试和训练，当满足第一预设要求，停止训练；

获取第二动物的第二运动视频作为第二测试样本，固定所述第一神经网络单元的参数，将所述第二测试样本分为第二训练集和第二测试集对所述第二神经网络单元进行测试和训练，当满足第二预设要求，停止训练。

可选地，所述目标检测单元包括主干特征提取网络、特征金字塔网络和三个预测网络；所述识别动物的姿态信息，具体包括：

识别动物的抬头姿态、移动姿态、爬墙姿态、转身姿态和休息姿态。

可选地，所述定位动物的位置信息，具体包括：

根据输入的运动视频的时长及拍摄速度，计算输入的运动视频的图像帧数；

计算每一帧图像中动物的水平方向位置时间序列和竖直方向位置时间序列。

可选地，所述根据所述姿态信息和所述位置信息计算运动信息，具体包括：

根据所述水平方向位置时间序列和所述竖直方向位置时间序列分别确定对应的瞬时速度时间序列和加速度时间序列；

根据所述瞬时速度时间序列、所述加速度时间序列及所述姿态信息计算运动信息。