首頁(yè) 資訊 基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法技術(shù)

基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法技術(shù)

來(lái)源:泰然健康網(wǎng) 時(shí)間:2024年11月24日 02:18

本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)公開(kāi)了一種基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法,本發(fā)明專(zhuān)利技術(shù)的主要設(shè)計(jì)構(gòu)思在于,圍繞抑郁人群沖突處理障礙及負(fù)性偏向的核心癥狀,有機(jī)結(jié)合腦電生理指標(biāo)及面部影像指標(biāo),評(píng)測(cè)其沖突處理障礙的程度,進(jìn)而為抑郁癥的識(shí)別及預(yù)估的提煉出客觀

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法

[0001]本專(zhuān)利技術(shù)涉及人工智能技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域,尤其涉及一種基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法
。

技術(shù)介紹

[0002]抑郁癥作為常見(jiàn)的情感障礙性疾病,嚴(yán)重影響患者身心健康,而如何更佳地輔助醫(yī)生辨識(shí)
、
判別
、
預(yù)測(cè)抑郁癥的相關(guān)指征,探索客觀指標(biāo)的構(gòu)建,成為輔助抑郁癥診療的遠(yuǎn)期
、
重要目標(biāo)
。
[0003]事件相關(guān)電位(
Event
?
related potentials
,
ERP
)范式是一種神經(jīng)生理學(xué)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和分析方法,用于研究大腦對(duì)特定刺激或任務(wù)的電生理反應(yīng),又稱“認(rèn)知電位”,在揭示心理
?
認(rèn)知過(guò)程方面極具優(yōu)勢(shì)
。N270
是前后兩次刺激不完全匹配的時(shí)候在
270ms
處記錄到的負(fù)波,反映了腦對(duì)沖突信息的處理能力,可以作為沖突處理能力的電活動(dòng)指標(biāo),且特異性強(qiáng)
。
抑郁癥患者存在明顯的沖突處理能力障礙及負(fù)性偏向的核心癥狀,也是抑郁癥患者不能正常進(jìn)行社交
、
恢復(fù)社會(huì)功能的主要原因

因此,
N270
作為評(píng)判沖突信息處理能力的電活動(dòng)指標(biāo),可以作為獨(dú)立于抑郁癥候群之外的預(yù)測(cè)抑郁癥的特異性客觀指標(biāo)
。
既往影像研究表明抑郁癥患者在工作及社會(huì)活動(dòng)中沖突處理系統(tǒng)受損,由此本專(zhuān)利技術(shù)認(rèn)為
N...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.
一種基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法,其特征在于,包括:基于預(yù)設(shè)的實(shí)驗(yàn)范式執(zhí)行腦電刺激實(shí)驗(yàn),并同步采集被試的面部表情影像數(shù)據(jù)以及個(gè)體的腦電數(shù)據(jù);對(duì)腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,得到
N270
波形;對(duì)面部表情影像數(shù)據(jù)以及
N270
波形進(jìn)行多特征提取;將多特征整合后輸入經(jīng)訓(xùn)練的基于自注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,輸出抑郁癥病癥輔助識(shí)別結(jié)果
。2.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法,其特征在于,預(yù)設(shè)的實(shí)驗(yàn)范式的編輯過(guò)程包括:基于
Matlab

E
?
prime
,使用物理性質(zhì)一致的灰度照片;其中,灰度照片中的性別比例均衡,被試表情中性與負(fù)性比例均衡,且無(wú)任何面部標(biāo)志,并對(duì)其中一半數(shù)量的照片進(jìn)行面部局部遮擋處理;設(shè)置既定數(shù)量的試次

單個(gè)試次的持續(xù)時(shí)間以及實(shí)驗(yàn)總時(shí)長(zhǎng)
。3.
根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法,其特征在于,所述多特征提取包括:利用預(yù)先訓(xùn)練的多任務(wù)深度預(yù)測(cè)模型從所述面部表情影像數(shù)據(jù)提取面部特征

生理信號(hào)特征;基于所述
N270
波形提取波形特征;基于所述面部表情影像數(shù)據(jù)以及所述
N270
波形,獲得情感特征向量
。4.
根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法,其特征在于,所述多任務(wù)深度預(yù)測(cè)模型包括共有特征提取模塊以及多任務(wù)特征融合模塊;所述共...

【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員:呂玉丹,楊鑫,王長(zhǎng)明,姚翰,張永祥,殷雪峰,李童,張肇軒,尹寶才,張遠(yuǎn),
申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人:大連理工大學(xué),
類(lèi)型:發(fā)明
國(guó)別省市:

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網(wǎng)址: 基于腦電數(shù)據(jù)與面部表情影像的抑郁癥病癥輔助識(shí)別方法技術(shù) http://m.u1s5d6.cn/newsview44546.html

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