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  • 大学生创新创业大赛 项目申请书
    千次阅读
    2022-01-04 14:06:43

    河南省高等学校

    大学生创新训练计划项目申报表

    推荐学校:

    河南农业大学(盖章)

    项目名称:

    机器学习在脑卒中检测中的应用

    项目编号:

    项目层次:

    R 重点项目

    □ 一般项目

    所属一级学科名称:

    计算机应用技术

    项目负责人:

    *棵

    联系电话:

    指导教师:

    *宝钢

    联系电话:

    申报日期:

    2021年12月20日

    河南省教育厅 制



     

    项目名称

    机器学习在脑卒中检测中的应用

    项目关键词

    机器学习;面部识别;卒中检测;分类

    项目所属

    一级学科

    计算机应用技术

    项目层次

    (   √  )重点项目       (      )一般项目

    项目实施时间

    起始时间:2022年1月   完成时间:2023年6 月

    项目简介

    (200字以内)

    根据临床研究,年龄在60至79岁之间的人患中风的风险很高。中风最明显的面部特征是双眼不对称和口部的歪斜。在本研究中,我们提出了一种帮助患者进行自我判断的面部中风识别系统。采用回归树方法跟踪面部标志。计算了左右两侧眼睛与口部左右两侧的面积比和距离比得到对称指数。之后采用支持向量机进行分类。

    申请人或申请团队

    姓名

    年级

    学号

    所在院系

    /专业

    联系电话

    E-mail

    *棵

    19级

    19101190**

    信管学院/数据科学与大数据技术

    19级

    信管学院/数据科学与大数据技术

    19级

    信管学院/数据科学与大数据技术

    19级

    信管学院/数据科学与大数据技术

    19级

    信管学院/数据科学与大数据技术

    20级

    信管学院/数据科学与大数据技术

         

    第一指导教师

    姓名

    单位

    信息与管理科学学院

    年龄

    专业技术职务

    副教授

    主要成果

    共发表论文30余篇,论文获省第自然科学学术奖二等奖1次,三等奖2次;主持省科技厅成果鉴定1项:P2P网络中文件共享传播、数据信任传输及激励机制研究,参与成果鉴定5项;主持省科技攻关计划项目:基于大数据技术的河南农业信息资源共享服务关键技术研究与应用。作为主要完成人获得河南省科技进步二等奖1项,教育厅科技成果一等奖2项。副主编本科教材两部。主持产学合作协同育人项目1项。

    主持完成软件著作权4项:中原农村信息港数据采集系统、远程教育在线考试管理系统、电测及热工管理系统、车辆费用管理系统。作为主要完成人完成发明专利2项,实用新型专利2项。

         

    第二指导教师

    姓名

    单位

    资源与环境学院

    年龄

    专业技术职务

    讲师

    主要成果

    致力于健康城乡的研究,研究方向主要为城乡公共设施公平性,城市形态及其环境效应。在国内外学术期刊共发表论文20余篇,其中以第一作者和通讯作者身份发表论文9篇。2018年在国际地理学权威期刊《Applied Geography》发表的“Inequality of public health and its role in spatial accessibility to medical facilities in China”论文入选ESI高被引论文,2018年在国际知名期刊《Science of the Total Environment》(SCI二区TOP)发表“Effects of urban form on the urban heat island effect based on spatial regression model”论文入选ESI高被引论文。

    一、申请理由

    团队成员具有熟练使用Python语言、Java语言、C++语言的能力,对算法、机器学习、深度学习及图片识别方向颇感兴趣。在算法领域团队组员曾获蓝桥杯及CCPC多项荣誉;在深度学习领域,团队组员曾获全国高校计算机能力挑战赛多项荣誉。项目方面,团队成员已完成基于无人机视觉的油菜苗期田间杂草识别研究、倾斜照片扶正研究。

    二、项目方案

    具体内容包括:

    1、项目研究背景

    脑卒中是我国成年人致死、致残的首位病因,具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高的特点。2016 年全球疾病负担(GBD)数据显示,脑卒中是造成我国寿命年损失(YLL)的第一位病因。《2018 中国卫生健康统计提要》数据显示,2017 年脑血管病占我国居民疾病死亡比例在农村人群为23.18%、城市人群为 20.52%,这意味着每 5 位死亡者中就至少有 1 人死于脑卒中。

    过去 30 年里,我国脑卒中发病率持续增长,随着社会老龄化和城市化进程的不断加快,居民不健康生活方式流行,脑卒中危险因素普遍暴露,脑卒中发病率急剧攀升,我国脑卒中的疾病负担有爆发式增长的态势,并呈现出低收入群体中快速增长、性别和地域差异明显以及年轻化趋势。据推测,2030 年我国脑血管病事件发生率将比 2010 年升高约 50%。

        不仅如此,脑卒中还会给家庭带来重大的经济负担,《2017中国卫生和计划生育统计年鉴》数据显示,我国 2005~2016 年脑出血与脑梗死的出院人数及人均医药费用均呈增长态势,尤其是脑梗死住院患者人数呈爆发式增长。到 2016 年,我国抽样综合医院中脑出血、脑梗死患者的出院总人数近 360 万余,相比 2010年分别增长 48.6%、147.0%;2016 年我国脑出血与脑梗死患者住院人均费用分别为 17 787.0、9387.0元,相比 2010 年分别增长 61.4%、31.4%。

        脑卒中有很多的症状,主要是身体各个方面不受大脑的控制,如浑身无力,肢体不灵活,瘫痪,语言不清,意识模糊,视力障碍,头晕,走路左右摇摆,剧烈的头痛恶心,口眼歪斜等等症状,其中面部特征的变化是最明显的。

    Lancet神经病学子刊发表的2016全球疾病负担研究一项分析显示。2016年全球1370万人新发生中风,中国就占了40%,为551万人;全球550万人因中风死亡,中国占1/3,为179万人;全球中风所致伤残调整生命年(DALY)为1.164亿,中国占1/3(3862万)。2016年,中风是仅次于缺血性心脏病的全球第二大死因,也是第二大致残原因。《中国脑卒中防治报告2018》指出,中风仍为我国成年人致死和致残的首位原因。

    早期识别和快速应对不仅可以大大降低中风病人的死亡率,而且还可减少中风后遗症的发生。缺血性脑卒中再灌注时间每延误30分钟,90天良好预后的可能性就下降12%。可见,时间就是生命,时间拯救大脑。因此本项目基于的机器学习算法可以快速检测面部特征用于诊断卒中的发病,有较强的社会意义和应用前景。

    2、项目研究目标及主要内容

    现有研究:本项目主要研究目标是开发一套基于面部特征的卒中自动识别系统,针对卒中高风险人群进行二级预防,减少卒中治疗的院前时间。

    现实场景中人的情绪是复杂多变的,也因此会展现不同表情。因此,对于卒中高风险人群进行识别时,应当考虑不同表情情况下的卒中面容特征,从而增加系统的现实可适用性。同时,也可以通过不同表情的卒中面容特征来识别来进一步提高卒中面容识别的准确性。因此,本研究主要研究以下四种表情情况下的卒中特征,包括:(1)平静表情(无表情);(2)微笑表情;(3)抬额表情;(4)闭眼表情。

    3、项目创新特色概述

    (1)综合、优化了基于人脸68点关键点检测和基于人脸58点关键点检测应用于识别卒中人脸的算法,大大提高了识别正确率。

    (2)实现区分人脸的正脸与侧脸,而选用不同算法的优化。

    (3)实现多人脸同时检测,提高算法输出效率。

    4、项目研究技术路线


    1-技术路线图

    该人脸关键点检测系统由五个主要模块组成:(1)人脸检测,(2)人脸标志定位,(3)面部特征计算,(4)特征选择,和(5)分类,如图1所示。在人脸检测中该算法采用HOG特征与SVM相结合的方法跟踪人脸。检测到的人脸后,进一步调整大小为100*100。提出了一种基于ERT的局部人脸检测方法。然后,计算眼睛的坡度和角度,以调节面部。在特征提取中,我们计算了不对称指数从面部的点和区域的结构相似性特征,为了计算结构之间的相似性左侧和右侧、局部三元模式和Gabor过滤器用于提取区域的文本特征。在特征选择中,我们修改了原始特征选择方法,并使用SVM、RF和贝叶斯作为分类器用于培训。最后,选择特定的特征集进行测试。

    5、研究进度安排

    (1)2022年1月——2022年3月:查找相关资料,咨询专业人士,实地调研。

    (2)2022年4月——2022年7月:根据收集的资料,分析问题,指定方案。

    (3)2022年8月——2023年1月:根据指定的方案,进行算法编写以及中风检测网站开发。

    (4)2023年2月——2023年5月:算法代码与网站整体整合、调试、优化。

    (5)2023年6月:结题。

    6、项目组成员分工

    :查找资料、实地调研、论文阅读、模型搭建、算法编写、调试优化、网页制作、论文书写。

    :查找资料、实地调研、论文阅读、模型搭建、算法编写、调试优化、论文书写。

    :查找资料、实地调研、论文阅读、数据采集、模型搭建、专利申请。

    :查找资料、实地调研、论文阅读、设备采购、经费管理、模型测试、报告书写。

    :查找资料、实地调研、论文阅读、设备采购、模型测试、报告书写。

    :查找资料、实地调研、论文阅读、设备采购、模型测试、报告书写。

    三、学校提供条件

    1、机房实验室。希望学校提供专门场地用于本团队研讨。

    2、配套经费。希望学校提供配套经费以辅助本团队进行调研、实验等活动。

    3、相关扶持政策。希望学校提供本团队线下、线上对医院、医疗科研单位等场所进行调研、采集数据、问卷调查的权利,使本项目的数据更富有真实性、可靠性和相关性。

    四、预期成果

    1、基于面部识别的脑卒中检测网站平台开发。

    2、拟撰写论文一篇,主题为《基于人脸检测的脑卒中识别方法研究和应用》。

    3、拟申请新型专利一项。

    五、经费预算

    支出项目

    金额(元)

    科学依据

    论文检索及出版费

    2000.00

    用于项目相关的论文检索以及论文发表费等。

    专利申请费

    2000.00

    用于实用新型专利申请费。

    实验硬件费

    1200.00

    用于购买移动硬盘、USP扩展器、网线等。

    其他

    800.00

    用于GUP租用、购买参考书、网课教学费用等。

    合计:6000.00

    六、导师推荐意见

    该团队具有扎实的理论基础和丰富的动手实践能力,做事踏实认真,为人诚恳守信,具有团队协作精神和刻苦钻研精神。

    该科研项目具有极强的理论意义和现实意义,操作性强,可行性高。而且具有极强的创新性和创造性。目前,国内外对人脸中风检测的研究还有很大空缺,应该快速补填该方面的空缺及其实际应用。

                                    导师签名:

                                                       年   月    日

    七、系部推荐意见

    院系负责人签名:         学院盖章:

                                                       年   月    日

    八、学院推荐意见:

                                学校负责人签名:        学校公章

    年   月    日

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