摘要
本发明公开了一种基于生成模型的面瘫辅助诊断方法，包括以下步骤：S1、构建正常人脸缺失图像修复的模型框架；S2、加载肖像数据集，采用逐步掩膜优化的两阶段训练方法，训练模型直至收敛；S3、采集面瘫患者的数字图像并对病变部分进行遮蔽，将处理后的图像输入至模型中；S4、对比生成的正常人脸图像与原图，并联合运用结构相似性指数和绝对差分计算差异，获取病变掩膜，并将其贴回原图，得到面瘫标记图；S5、将SWD评估结果作为量化指标，以评估面瘫患者的患病程度。本发明能够利用面瘫患者健康一侧的面部图像生成其康复后的面部图像，并提供相应的量化指标，使得医生能够更直观地评估面瘫的严重程度，并据此制定更为精确的治疗方案。
