[發明專利]一種抑郁癥情緒監測方法、裝置及可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011282054.3
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112489815A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 王剛;謝海永;白然;肖樂;朱雪泉;王亞珅;豐雷;陳勤琴;李楠茜;王英華
• 申請（專利權）人: 中國電子科技集團公司電子科學研究院;首都醫科大學附屬北京安定醫院
• 主分類號: G16H80/00
• 分類號: G16H80/00;G16H50/30;G16H20/70
• 代理公司: 工業和信息化部電子專利中心 11010
• 代理人: 羅丹

1.一種抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，包括：

監測用戶的行為數據；

按照預設規則從所述行為數據中計算目標數據特征；

通過預設預測模型基于所述目標數據特征進行預測，以獲得預測結果。

2.如權利要求1所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，監測用戶的行為數據，包括：

監測用戶使用終端的使用行為數據以及獲取用戶反饋的量表數據；

其中所述量表數據包括：用戶反饋的PHQ-9自評量表。

3.如權利要求2所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，按照預設規則從所述行為數據中計算目標數據特征，包括：

對所述行為數據進行數據處理，剔除不完整數據及臟數據；

合并處理在先指定次數與當前量表數據，按照預設分類標準對合并處理后的所述量表數據進行分類，并對分類后的所述量表數據設置對應的數據標簽。

4.如權利要求2所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，按照預設規則從所述行為數據中計算目標數據特征，還包括：

根據所述行為數據確定用戶在各個預設時段內的終端使用信息，以及睡眠與運動特征。

5.如權利要求4所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，確定用戶在各個預設時段內的睡眠與運動特征，包括：

將睡眠心率進行余弦擬合后提取對應的睡眠曲線特征；

確定所述睡眠曲線特征的特征值；

所述特征值至少包括如下之一：平均值、中位數及標準差。

6.如權利要求2-5任一項所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，按照預設規則從所述行為數據中計算目標數據特征，還包括：

利用預設特征選擇模型從所述使用行為數據和所述量表數據中選取對應的目標數據特征；

其中所述預設特征選擇模型至少包括如下之一：基于樹的特征選擇、L1范式特征選擇。

7.如權利要求3所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，通過預設預測模型基于所述目標數據特征進行預測之前，還包括：

通過歷史目標數據特征以及對應的標簽對不同的機器學習模型進行訓練，以確定使用不同目標數據特征情況下預測能力最佳的預測模型。

8.如權利要求1-5任一項所述的抑郁癥情緒監測方法，其特征在于，通過預設預測模型基于所述目標數據特征進行預測之后，所述方法還包括：將所述預測結果反饋給用戶。

9.一種抑郁癥情緒監測裝置，其特征在于，包括：

數據采集模塊，用于監測用戶的行為數據；

數據處理模塊，用于按照預設規則從所述行為數據中計算目標數據特征；

預測模塊，用于通過預設預測模型基于所述目標數據特征進行預測，以獲得預測結果。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有一個或者多個計算機程序，所述一個或者多個計算機程序可被一個或者多個處理器執行，以實現如權利要求1至8中任一項所述的抑郁癥情緒監測方法的步驟。