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公开(公告)号:CN119920467A
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202510003133.2
申请日:2025-01-02
Applicant: 南通大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06F16/45 , G06F16/483 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种用于抑郁状态监测的数据方法,采集抑郁症测试者的个人基本信息,基于所述个人基本信息匹配对应的测试内容数据;获取抑郁症测试者的回应内容数据,基于预设好的深度学习模型提取第一回应情绪特征数据、对应的情绪种类和情绪分值,基于预设好的情感驱动模型,得到第二回应情绪特征数据以及对应的情绪种类和情绪分值;根据所述情绪种类和情绪分值建立抑郁症测试者的情绪矩阵,调取抑郁数据库里的抑郁情绪矩阵,计算第一情绪矩阵、第二情绪矩阵和所述抑郁情绪矩阵对应的第一抑郁状态评估值和第二抑郁状态评估值并与预设好的抑郁情绪阈值比较,得到抑郁比较结果,根据所述抑郁比较结果判断抑郁症测试者的心理健康状态。
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公开(公告)号:CN119279588A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411519669.1
申请日:2024-10-29
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明涉及生物信息处理技术领域,具体为基于电生理数据的情绪状态检测系统,系统包括信号接收与校准模块、信号异常检测模块、情绪模式分析模块、情绪输出模块。本发明中,通过对心电图、脑电波和皮肤电活动信号的精确校准和时间同步,提升信号的可用性和数据精确度,确保情绪状态检测的可靠性,采用先进的信号处理技术精确剔除异常指标,提高信号的纯净度,为情绪特征的精确解析提供坚实基础,综合分析多种生理信号,允许系统对情绪的微妙变化进行实时响应,通过调整信号处理参数,基于情绪稳定性指数优化系统适应性和反应速度,提升情绪检测的精度,使系统在心理健康监控和人机交互中应用更高效、敏感。
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