申请/专利权人：济南大学;山东思正信息科技有限公司;中国人民解放军联勤保障部队第九六〇医院

申请日：2022-09-16

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN115429272B

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/318;A61B5/33;A61B5/369;A61B5/389;A61B5/24

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.06.23#著录事项变更;2022.12.23#实质审查的生效;2022.12.06#公开

摘要：本发明公开了一种基于多模态生理信号的心理健康状态评估方法及系统，该方法包括：采集被测人员在不同情绪诱发方式、相同情绪诱发范式下的多模态生理信号；利用相应模态的情绪识别模型，获取多条基于时间维度的情绪变化曲线，将多条情绪变化曲线拟合为一条拟合情绪变化曲线；基于不同模态的生理信号和拟合情绪变化曲线，分别利用相应模态的心理健康状态分类模型和综合心理健康状态分类模型，获取被测人员心理健康状态异常的多个初始概率和综合概率，进而计算得到最终概率，根据最终概率评估被测人员的心理健康状态。本发明利用多模态的生理信号综合评估被测人员的心理健康状态，提高心理健康状态评估的客观性和准确性。

主权项：1.一种基于多模态生理信号的心理健康状态评估方法，所述方法不用于疾病的诊断，其特征是，包括：采集被测人员在不同情绪诱发方式、相同情绪诱发范式下的多模态生理信号；基于不同模态的生理信号，利用相应模态的情绪识别模型，获取多条基于时间维度的情绪变化曲线，将多条情绪变化曲线拟合为一条拟合情绪变化曲线；基于不同模态的生理信号和拟合情绪变化曲线，分别利用相应模态的心理健康状态分类模型和综合心理健康状态分类模型，获取被测人员心理健康状态异常的多个初始概率和综合概率；基于上述多个初始概率和综合概率，计算得到最终概率，根据最终概率评估被测人员的心理健康状态；其中，基于上述多个初始概率和综合概率，计算得到最终概率，包括：基于获取的不同模态的生理信号，利用时间滑动窗口的方式将整个生理信号进行切分，获取每一时间尺度内不同模态生理信号的置信度，构成多个第一置信度矩阵；具体的，噪声置信度是指判断每个时间窗口中的生理信号是否为噪声的概率，该判断利用机器学习算法实现，即按时间窗口的大小裁切出生理信号片段，利用独立成分分析结合人工判别的方式标注每一生理信号片段是否为噪声片段，训练噪声识别模型；将获取的不同模态的生理信号输入该训练完成的噪声识别模型，该噪声识别模型按时间顺序输出生理信号的噪声置信度；用1减去噪声置信度来表示生理信号置信度，基于所有滑动窗口的生理信号置信度得到第一置信度矩阵；基于获取的拟合情绪变化曲线，以同样的时间尺度进行窗口滑动，获取每个时间节点的情绪置信度，得到第二置信度矩阵；具体的，情绪置信度在通过情绪识别模型识别情绪并构建情绪变换曲线时即可得到，即利用情绪识别模型进行情绪识别时，模型输出对应不同情绪类型的置信度，且最终输出的情绪为置信度最高的情绪；将多条情绪变化曲线在某一时间窗口的情绪置信度进行归一化，再将该归一化的情绪置信度之和作为该拟合情绪变化曲线在该时间窗口的最终情绪置信度；根据所有滑动窗口的情绪置信度得到第二置信度矩阵；基于置信度矩阵计算得到均值置信度，根据均值置信度计算得到权重，对多个初始概率和综合概率进行加权求和，得到最终概率。

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