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公开(公告)号：CN115553777B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211362642.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种非接触式精神压力检测方法及系统，该方法包括：对获取的原始视频帧图像进行预处理，识别视频帧图像中人脸面部区域，提取感兴趣区域图像；采用基于不同颜色空间互补特性的CHROM算法对获取的感兴趣区域图像进行BVP信号提取；利用基于梯度提升回归的多输出回归模型对提取的BVP信号进行信号恢复；基于恢复的BVP信号，分别进行基于时空特征图的心率预测和HRV特征提取；利用预测的心率和HRV特征训练压力检测模型，通过训练完成的检测模型实现对视频帧图像中待测人员的精神压力检测。本发明通过BVP信号恢复去除噪声，以及融合心率变异性特征与心率特征，实现精神压力检测准确性的提高。
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公开(公告)号：CN115429272B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211127908.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 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
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN115429272A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211127908.X
申请日：2022-09-16
Applicant: 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
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN115299947A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211084909.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 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
Abstract: 本发明提供了基于多模态生理数据的心理量表置信度评估方法及系统，涉及生理数据评估技术领域，包括采集被试者在心理量表测试过程中单题目的多模态生理信号数据，并分别进行预处理；对单题目时刻生理信号按时间戳进行数据切片，标准为时间戳工具数据，完成各模态分段操作；对各模态分别训练预测模型获得单题目置信度，并在特征层和决策层分别设计策略进行融合，获得更准确地单题目置信度；将各量表单题目置信度和行为数据输入至概率密度模型进行量表置信度的预测；对于测试者来说，在部分量表的测评上缩短了时间，更是避免了测谎题在特殊情况下失效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115281675A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211027919.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 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
IPC: A61B5/16 , A61B5/0205
Abstract: 本发明涉及心理测评技术领域，尤其涉及一种用于心理测评的作答手柄、心理测评系统及使用方法。用于心理测评的作答手柄，用于与显示器配合使用，作答手柄包括手柄主体，所述手柄主体顶面设置手柄按键，手柄主体侧面设置红外摄像头，手柄主体内设置有无线连接模块；所述无线连接模块用于连接显示器，手柄按键用于选择功能及作答题目，红外摄像头用于监测测试者作答题目时的生理信息，所述生理信息为手内动脉血管的波动。解决了准备过程繁琐使测试者产生紧张和抵触情绪，以及评估过程中测试者采用固定姿势影响作答情绪，从而影响心理测评估准确性的问题。
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公开(公告)号：CN115553745B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211362076.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统，该方法包括：获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号；对获取的信号进行信号预处理，获取信号的多个周期单元信号；构建基于梯度提升回归的多输出回归模型，以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集，训练所述多输出回归模型；将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型，输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型，能够增强输出信号的质量，提高信号增强的鲁棒性，同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115553745A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211362076.X
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/0205 , A61B5/00 , G06N5/00 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的血液容积脉搏波信号增强方法及系统，该方法包括：获取血液容积脉搏波信号及其对应的真实光电容积描记信号；对获取的信号进行信号预处理，获取信号的多个周期单元信号；构建基于梯度提升回归的多输出回归模型，以血液容积脉搏波信号的多个周期单元信号及其对应的真实光电容积描记信号的多个周期单元信号为训练样本集，训练所述多输出回归模型；将原始血液容积脉搏波信号输入训练完成的多输出回归模型，输出增强后的血液容积脉搏波信号。本发明通过借助机器学习方法搭建信号增强模型，能够增强输出信号的质量，提高信号增强的鲁棒性，同时可以有效提高心率、呼吸率等生理指标检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115299947B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202211084909.0
申请日：2022-09-06
Applicant: 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
Abstract: 本发明提供了基于多模态生理数据的心理量表置信度评估方法及系统，涉及生理数据评估技术领域，包括采集被试者在心理量表测试过程中单题目的多模态生理信号数据，并分别进行预处理；对单题目时刻生理信号按时间戳进行数据切片，标准为时间戳工具数据，完成各模态分段操作；对各模态分别训练预测模型获得单题目置信度，并在特征层和决策层分别设计策略进行融合，获得更准确地单题目置信度；将各量表单题目置信度和行为数据输入至概率密度模型进行量表置信度的预测；对于测试者来说，在部分量表的测评上缩短了时间，更是避免了测谎题在特殊情况下失效。
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公开(公告)号：CN115553777A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211362642.7
申请日：2022-11-02
Applicant: 济南大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/024 , A61B5/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06V40/16
Abstract: 本发明公开了一种非接触式精神压力检测方法及系统，该方法包括：对获取的原始视频帧图像进行预处理，识别视频帧图像中人脸面部区域，提取感兴趣区域图像；采用基于不同颜色空间互补特性的CHROM算法对获取的感兴趣区域图像进行BVP信号提取；利用基于梯度提升回归的多输出回归模型对提取的BVP信号进行信号恢复；基于恢复的BVP信号，分别进行基于时空特征图的心率预测和HRV特征提取；利用预测的心率和HRV特征训练压力检测模型，通过训练完成的检测模型实现对视频帧图像中待测人员的精神压力检测。本发明通过BVP信号恢复去除噪声，以及融合心率变异性特征与心率特征，实现精神压力检测准确性的提高。
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