[發明專利]基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法、設備、介質及產品

在審

• 申請號: 202210565137.6
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN115067942A
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 徐文暢;王磊;章強;錢慶;王繼帥;程文播
• 申請（專利權）人: 中國科學院蘇州生物醫學工程技術研究所;濟南國科醫工科技發展有限公司;天津國科醫工科技發展有限公司
• 主分類號: A61B5/16
• 分類號: A61B5/16;A61B5/33;A61B5/346;A61B5/352;A61B5/358;A61B5/366;A61B5/369;A61B5/372;A61B5/398;A61B3/113;A61B3/11
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 黃雁君

1.基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

對眼動信號進行預處理，選擇眼動信號特征，并根據所述眼動信號特征建立組合分類模型；

對心電信號進行降噪處理，對降噪后的心電信號進行QRS波群定位處理，獲得有效的心電信息；

對腦電信號進行預處理，對所述腦電信號進行特征提取，對提取的腦電信號特征進行分析；

挖掘眼動信號、心電信號、腦電信號與心理狀態之間的數據關系，建立基于互信息的融合模型進行心理狀態評估。

2.根據權利要求1所述的基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于：所述對眼動信號進行預處理具體為去除實驗過程中被試者眼動數據異常值；

所述選擇眼動信號特征眼動儀采集還包括對眼動信號特征進行歸一化處理，所述眼動信號特征包括眼跳、注視、瞳孔大小和眨眼頻率；

所述根據所述眼動信號特征建立組合分類模型具體為通過數據挖掘算法對眼動信號特征進行分類，建立組合分類模型。

3.根據權利要求1所述的基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于：所述對降噪后的心動信號進行QRS波群定位處理具體為根據心電信號特性、抑郁患者的心電特征，采用Pan-Tompkins檢測算法對12導聯心電數據進行分導聯QRS波群定位與心拍分割，獲取RR間期、QR間期、ST段電位起測點。

4.根據權利要求3所述的基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于：所述采用Pan-Tompkins檢測算法對12導聯心電數據進行分導聯QRS波群定位與心拍分割包括以下步驟；

所述心拍分割采用醫學上R波在一個心拍中占2/5的標準位置為基準，進行前后截取，再根據R波定位后，采用數學形態學方法，通過多值變換，根據形態學特征，處理信號的斜率、幅值正負的波峰波谷，前后尋找Q波和S波的波谷，定位出Q波、R波和S波；

根據Q波、R波和S波定位結果進行ST段電位測量點定位法，計算公式為：

其中，X_ST(i)指ST段的起始測量點，X_R指R波波峰的坐標位置，f_s為整體心電信號的采樣頻率，ΔRR_i為整體心電信號的RR間期。

5.根據權利要求1所述的基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于，所述對腦電信號進行預處理包括以下步驟：

原始信號模型為：

其中，是在t時刻從電極i記錄到的不含噪聲的腦電圖信號，EOG(t)是在t時刻記錄到的眼電信號；

采用最小二乘法對數據進行估計，得到常數K的估計值，去除偽跡之后的腦電信號表示為：

6.根據權利要求2所述的基于多生理參數智能分析的心理狀態評估方法，其特征在于：所述數據挖掘算法包括支持向量機、隨機森林。