【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，屬于醫(yī)療器械。
技術(shù)介紹
1、強(qiáng)迫癥是一種常見的精神障礙，其特征是嚴(yán)重的反復(fù)出現(xiàn)的強(qiáng)迫觀念和/或強(qiáng)迫行為，導(dǎo)致患者的社會功能損害；強(qiáng)迫觀念是指個體經(jīng)歷持續(xù)的、不想要的想法、沖動或圖像，明知道沒有必要，但是無法控制；這些想法、沖動或圖像是侵入性的且引起顯著的焦慮或痛苦；強(qiáng)迫行為則是指個體為了減輕由強(qiáng)迫觀念引發(fā)的焦慮而執(zhí)行的重復(fù)行為或儀式性動作。
2、對于強(qiáng)迫癥的診斷，通常需要由專業(yè)的精神科醫(yī)生或心理學(xué)家來進(jìn)行，他們會使用標(biāo)準(zhǔn)化的診斷工具來評估癥狀的存在以及它們對個體日常生活的影響。現(xiàn)有技術(shù)中如中國專利，公開號cn116312970b公開了一種用于心理測評的智能交互方法和裝置，其中該方法由智能機(jī)器人執(zhí)行，包括：響應(yīng)用戶的測評請求，開啟智能問答環(huán)節(jié)，向用戶提出問題；根據(jù)每一輪用戶的語音回答信息生成下一輪的提問問題；采集整個測評過程中的用戶人臉視頻數(shù)據(jù)，根據(jù)人臉視頻數(shù)據(jù)和歷史問答信息生成用戶的心理測評報(bào)告，通過算法手段根據(jù)人臉視頻數(shù)據(jù)和歷史問答信息生成用戶的心理測評報(bào)告，可以對用戶的抑郁、焦慮等心理問題進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷，能夠輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷，減輕醫(yī)生的面診負(fù)擔(dān)，避免了醫(yī)生診斷的絕對主觀性；但是通過對人臉視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域分割以提取面部特征的這種方法比較復(fù)雜且容易受到光照、姿態(tài)等因素的影響，導(dǎo)致診斷的準(zhǔn)確性低。并且，最新的國際疾病診斷系統(tǒng)(icd-11)將強(qiáng)迫癥從焦慮障礙譜系中移除，與沖動障礙列為一大類，新的診斷分類更強(qiáng)調(diào)強(qiáng)迫癥的沖動性和重復(fù)性，因此，原有側(cè)重于面部表情的診斷系統(tǒng)不適
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是為解決如何通過對不同來源的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合分析，輔助醫(yī)師更加準(zhǔn)確地分析強(qiáng)迫行為和評估強(qiáng)迫思維癥狀程度的技術(shù)問題。
2、為達(dá)到解決上述問題的目的，本專利技術(shù)所采取的技術(shù)方案是提供一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，所述評估系統(tǒng)包括：
3、知識庫模塊，用于存儲評測問題；
4、問答評測模塊，用于響應(yīng)被測者的測評請求，隨機(jī)調(diào)取所述知識庫模塊中存儲的評測問題，并根據(jù)每一輪被測者語音或文字回答信息調(diào)取進(jìn)行下一輪的提問問題；
5、采集模塊，用于在檢測時間段內(nèi)對被測者進(jìn)行人臉視頻數(shù)據(jù)采集及腦電數(shù)據(jù)采集；
6、分析評估模塊，用于分析被測者在檢測時間段內(nèi)的強(qiáng)迫行為和強(qiáng)迫思維程度，包括語音或文字回答時長分析、語音或文字回答內(nèi)容分析、人臉視頻數(shù)據(jù)分析及腦電數(shù)據(jù)分析；所述人臉視頻數(shù)據(jù)分析是指基于人臉視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行光流分析和3d面部重建情感分析評估。
7、優(yōu)選地，所述腦電數(shù)據(jù)分析包括以下步驟：
8、s301、將時間域的信號轉(zhuǎn)換成頻率域的信號；
9、s302、通過計(jì)算功率譜密度來觀察不同頻帶的能量分布：
10、psd(f)＝|x(f)|2
11、其中，x(f)為信號x(t)在頻率f處的傅里葉變換值；
12、s303、計(jì)算α波(8-12hz)與β波(13-30hz)的相對能量比：
13、
14、其中，rα/β值較低，意味著大腦處于較高的警覺狀態(tài)，與強(qiáng)迫癥患者的常見腦電特征相符；
15、s304、根據(jù)相對能量比獲得分析結(jié)果。
16、優(yōu)選地，所述光流分析包括分析視頻幀之間像素的運(yùn)動矢量，獲得面部表情的變化，根據(jù)面部表情變化的頻率和強(qiáng)度判斷強(qiáng)迫行為：
17、光流分析的基礎(chǔ)公式：
18、其中，為圖像在x方向上的梯度，為圖像在y方向上的梯度，為圖像在時間t方向上的變化率，u為像素在x方向上的運(yùn)動速度，v為像素在y方向上的運(yùn)動速度；
19、建立線性方程分析：
20、
21、其中，ix表示圖像在x方向上的梯度，iy表示圖像在y方向上的梯度,it為圖像在時間t方向上的變化率,w(x,y)為權(quán)重函數(shù)用于加權(quán)相鄰像素的影響，為光流向量，表示像素在x和y方向上的運(yùn)動速度；
22、假設(shè)有兩個相鄰幀i1與i2，并計(jì)算和估計(jì)點(diǎn)(x0,y0)的光流，假設(shè)在點(diǎn)(x0,y0)處的梯度分別為ix(x0,y0)＝5，iy(x0,y0)＝3，且變化率it(x0,y0)＝-2，建立以下方程：
23、
24、解得5u+3v＝2
25、為了求解u與v需要構(gòu)造一個線性方程組，通過在一小塊區(qū)域內(nèi)積分或加權(quán)平均來實(shí)現(xiàn)：假設(shè)在點(diǎn)(x0,y0)周圍的一個3x3區(qū)域內(nèi)光流一致；
26、設(shè)在點(diǎn)(x0,y0)周圍的小區(qū)域內(nèi)，ix、iy與it的值分別為：
27、
28、構(gòu)建如下方程組：
29、
30、計(jì)算矩陣：
31、
32、∑(x,y)ixiy＝5·3+4·2+…+5·3+4·2+3·1＝63
33、∑(x,y)ixit＝5·(-2)+4(·-1)+…+5(·-2)+4(·-1)+3·0＝-45
34、σ(x,y)iyit＝3·(-2)+2·(-1)+…+3(·-2)+2(·-1)+1·0＝-18
35、構(gòu)造方程組：
36、
37、解方程組得u與v的值，計(jì)算出某一點(diǎn)的光流向量(u,v)，進(jìn)而分析視頻幀間的像素運(yùn)動，分析面部表情的變化。
38、優(yōu)選地，所述3d面部重建情感分析評估包括以下步驟：
39、s601、特征點(diǎn)檢測：在人臉視頻數(shù)據(jù)的幀數(shù)圖像中檢測面部特征點(diǎn)；
40、s602、3d模型擬合：將檢測到的特征點(diǎn)與3d模板模型匹配，得到面部的3d形狀；
41、s603、表情參數(shù)化：使用參數(shù)化模型來表示表情變化，捕捉到面部的細(xì)微變化。
42、優(yōu)選地，所述語音或文字回答時長分析，包括：
43、計(jì)算回答的平均時長tavg來觀察是否有顯著的差異：
44、
45、其中，ti為第i個回答的時長，n為回答總數(shù)；
46、計(jì)算回答時長的標(biāo)準(zhǔn)差st，獲取回答時長的變化范圍：
47、
48、如果標(biāo)準(zhǔn)差較大，則表示回答時長的波動較大，反映出應(yīng)答者在回答時的不確定性或思考過程中的延遲。
49、優(yōu)選地，所述語音或文字回答內(nèi)容分析，包括以下步驟：
50、s801、根據(jù)每一輪用戶的語音或文字回答信息進(jìn)行預(yù)處理；
51、s802、利用lda(latent?dirichlet?allocation)主題建模識別信息中的主題；
52、s803、使用聚類算法將相似的內(nèi)容聚集在一起；
53、s804、統(tǒng)計(jì)重復(fù)出現(xiàn)的主題或詞匯，分析詞語或短語的出現(xiàn)順序，以識別特定模式；本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述評估系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述腦電數(shù)據(jù)分析，包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述光流分析包括分析視頻幀之間像素的運(yùn)動矢量，獲得面部表情的變化，根據(jù)面部表情變化的頻率和強(qiáng)度判斷強(qiáng)迫行為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述3D面部重建情感分析評估，包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述語音或文字回答時長分析，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述語音或文字回答內(nèi)容分析，包括以下步驟：
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述腦電數(shù)據(jù)采集，包括如下步驟：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述步驟S203進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗包括以下步驟：p>
9.一種存儲裝置，其特征在于，所述存儲裝置存儲有多條指令，所述指令用于執(zhí)行權(quán)利要求1-8中任一項(xiàng)所述的評估系統(tǒng)的評估工作。
10.一種嵌入式設(shè)備，其特征在于，包括：存儲裝置，用于存儲計(jì)算機(jī)程序；處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-8所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)的評估工作。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述評估系統(tǒng)包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述腦電數(shù)據(jù)分析，包括以下步驟：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述光流分析包括分析視頻幀之間像素的運(yùn)動矢量，獲得面部表情的變化，根據(jù)面部表情變化的頻率和強(qiáng)度判斷強(qiáng)迫行為：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述3d面部重建情感分析評估，包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種強(qiáng)迫癥診斷和癥狀程度評估系統(tǒng)，其特征在于，所述語音或文字回答時長分析，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：葉塵宇，黃嘯，
申請(專利權(quán))人：復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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