[發明專利]一種抑郁癥程度評估方法、系統、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202110398234.6
• 申請日: 2021-04-14
• 公開（公告）號: CN113517064A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 樊小毛;林宏拓;何顯亮;戴嘉惠;藍連濤
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00;G10L25/66
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 黎揚鵬

本發明公開了一種抑郁癥程度評估方法、系統、裝置及存儲介質；該方法包括獲取第一視頻，所述第一視頻為包含人物表情變化和人物語音的視頻；隨機截取第一組圖片，第一組圖片為所述第一視頻中的連續多幀圖片；將第一組圖片輸入人臉表情識別模型中處理，得到多個表情特征向量；將多個表情特征向量輸入微表情抑郁癥識別模型中處理，得到第一評分；提取第一音頻，第一音頻為所述第一組圖片對應的語音片段；將第一音頻輸入語音抑郁癥識別模型中處理，得到第二評分；根據第一評分和第二評分，評估抑郁癥程度；本發明有效地將語音與微表情這兩個指標結合起來評估抑郁癥程度，評估精度更高，魯棒性更強。本發明可廣泛應用于抑郁癥評估技術領域。

技術領域

本發明涉及抑郁癥評估技術領域，尤其是一種抑郁癥程度評估方法、系統、裝置及存儲介質。

背景技術

抑郁癥是當前最常見的精神疾病之一。據世界衛生組織2021年的調查，全球約有3.5億人患有抑郁癥，其中65％左右的患者有過自殺的念頭，更有15％左右的患者自殺。這種疾病的癥狀有許多種，往往表現為長期情緒低落，沉溺于不良情緒，如悲傷、內疚、自卑、興趣喪失、功能減退等，嚴重影響著人們的身心健康，其無疑對個人、家庭以及社會都是極大的損失。因此，盡早發現抑郁癥，及時治療，把問題扼殺在萌芽狀態成為解決問題的關鍵；但醫院檢測抑郁癥的流程十分復雜，很多人可能因懶惰、嫌麻煩或者沒錢而不想去醫院檢查。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題之一。為此，本發明提出一種抑郁癥程度評估方法、系統、裝置及存儲介質。

本發明所采取的技術方案是：

一方面，本發明實施例包括一種抑郁癥程度評估方法，包括：

獲取第一視頻，所述第一視頻為包含人物表情變化和人物語音的視頻；

隨機截取第一組圖片，所述第一組圖片為所述第一視頻中的連續多幀圖片；

將所述第一組圖片輸入人臉表情識別模型中處理，得到多個表情特征向量；

將多個所述表情特征向量輸入微表情抑郁癥識別模型中處理，得到第一評分；

提取第一音頻，所述第一音頻為所述第一組圖片對應的語音片段；

將所述第一音頻輸入語音抑郁癥識別模型中處理，得到第二評分；

根據所述第一評分和所述第二評分，評估抑郁癥程度。

進一步地，所述將所述第一組圖片輸入人臉表情識別模型中處理之前，所述方法還包括：

對所述第一組圖片進行預處理，所述預處理包括人臉檢測處理和人臉對齊處理；

將預處理后的第一組圖片通過線性反投影算法轉化為LBP圖片；

將所述LBP圖片分成多個局部塊，并提取每個所述局部塊的直方圖；

將每個所述局部塊的直方圖依次連接形成LBP特征的統計直方圖，得到所述第一組圖片對應的一維向量。

進一步地，所述方法還包括構建所述人臉表情識別模型，包括：

將所述第一組圖片對應的一維向量輸入多層感知機中，構建得到所述人臉表情識別模型。

進一步地，所述方法還包括構建所述微表情抑郁癥識別模型，包括：

將多個所述表情特征向量按順序拼接成一個第一特征向量；

將所述第一特征向量輸入支持向量機中，構建得到所述微表情抑郁癥識別模型。

進一步地，所述提取第一音頻之后，所述方法還包括對所述第一音頻進行預處理，包括：

剪去所述第一音頻中的干擾語音片段和靜音片段；