三湘都市報7月30日訊 焦慮和抑郁是腫瘤患者常見的心理問題，負面情緒往往會影響治療的實施以及效果，不利于患者康復。
記者7月30日從湖南省腫瘤醫院了解到，該院通過利用計算機視覺技術功能，精準捕捉人體的細微動作與表情，由此了解人體的內在心理狀態，獲取心理的相關信息。
幫助醫生了解癌癥患者心理
12歲的男孩陳聰（化名）是一名腦瘤患者，他出生農村，與外界溝通較少，面對疾病時只是低頭。醫生通過計算機世界功能，分析他的心率、呼吸等生理指標，再分析語言、動作、行為，最后算出孩子處于焦慮抑郁狀態，情緒需要引導。
醫院心理醫生為小聰進行心理疏導，詳細講解病情和治療預后，小聰面對疾病的恐懼逐漸減弱，并積極配合醫生治療，目前治療效果比較理想。
醫院相關負責人表示，這種技術用于癌癥患者的治療，既可以幫助醫護人員發現癌癥患者潛在的內心狀態，又可以幫助患者關注自身情緒狀態，及時做好應對，維護患者心理健康。
像人一樣識別和解釋視覺數據
據介紹，計算機視覺技術指能夠像人一樣識別和解釋視覺數據的人工智能技術。通過用攝影機和電腦代替人眼，對目標進行識別、跟蹤和測量，并進一步做分析建模，融合圖像處理、圖像分析、模式識別、機器學習等多種技術，具有快速、實時、經濟、一致、客觀、無損檢測的優點。
以機器學習模型為基礎的計算機視覺技術，已經深入到了生活中的方方面面，如人臉識別、圖像分割、自動駕駛、文字識別、醫療診斷等。
計算機視覺技術能夠直接通過捕捉提取視頻中人臉皮膚顏色微妙的信號變化，通過信號處理算法評估心跳情況，也可以提取面部表情，通過面部表情變化信號處理算法評估心理狀況。
準確率可以達到88%以上
行為信號分析，是怎樣看出情緒變化的呢？主要是眼動、手眼協調、眨眼頻率、鍵盤以及鼠標等使用行為。
例如：患者感到緊張時，眨眼頻率會傾向于增加，打字力度也更大，目光移動、眼動交互更匆忙。計算機視覺技術通過識別并追蹤眼動軌跡構建機器學習模型，分析患者心理狀態變化軌跡準確率可以達到88%以上。
人的身體的細微動作與表情都能夠反映內心狀態，并能夠被精準計算出來。這主要歸功為計算機視覺功能，它能夠分析圖像或視頻中捕捉的面部表情以此推斷情緒狀態，比如快樂、悲傷或壓力。
■文/視頻 全媒體記者 李琪 實習生 劉冰柔 張春艷
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