申请/专利权人：中日友好医院(中日友好临床医学研究所)

申请日：2023-08-03

公开（公告）日：2023-09-05

公开（公告）号：CN116687410A

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.14#授权;2023.09.22#实质审查的生效;2023.09.05#公开

摘要：本发明公开了一种慢性病患者的述情障碍评估方法和系统，属于数据处理技术领域，方法包括：获取语音数据集；对语音数据进行预处理；提取预处理后的语音数据的声学特征；通过卷积神经网络，根据预处理后的声学特征，将语音数据转化为文本数据；提取文本数据中可用于评估述情障碍的文本特征，并将文本特征组成文本特征序列；通过基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络，对文本特征序列进行加权求和，得到整体文本特征；通过逻辑回归算法，根据整体文本特征进行分类，评估慢性病患者是否存在述情障碍；获取待评估慢性病患者的语音数据；输出述情障碍评估结果。在此过程中，不会受到主观因素的影响，提升了述情障碍评估的一致性以及准确性。

主权项：1.一种慢性病患者的述情障碍评估方法，其特征在于，包括：S101：获取语音数据集，所述语音数据集包括多个已被评估为述情障碍的慢性病患者的语音数据以及多个未被评估为述情障碍的慢性病患者的语音数据；S102：对所述语音数据进行预处理；S103：提取预处理后的语音数据的声学特征；S104：通过卷积神经网络，根据预处理后的语音数据的声学特征，将所述语音数据转化为文本数据；S105：提取所述文本数据中可用于评估述情障碍的文本特征，并将所述文本特征组成文本特征序列；S106：通过基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络，对所述文本特征序列进行加权求和，得到整体文本特征；S107：通过逻辑回归算法，根据所述整体文本特征对所述文本数据进行分类，评估所述慢性病患者是否存在述情障碍，完成模型训练；S108：获取待评估慢性病患者的语音数据；S109：重复S102至S107，输出所述待评估慢性病患者的述情障碍评估结果。

全文数据：

权利要求：

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