基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，本发明专利技术的主要设计构思在于，围绕抑郁人群冲突处理障碍及负性偏向的核心症状，有机结合脑电生理指标及面部影像指标，评测其冲突处理障碍的程度，进而为抑郁症的识别及预估的提炼出客观

【技术实现步骤摘要】
基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法

[0001]本专利技术涉及人工智能技术应用领域，尤其涉及一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法
。

技术介绍

[0002]抑郁症作为常见的情感障碍性疾病，严重影响患者身心健康，而如何更佳地辅助医生辨识
、
判别
、
预测抑郁症的相关指征，探索客观指标的构建，成为辅助抑郁症诊疗的远期
、
重要目标
。
[0003]事件相关电位（
Event
‑
related potentials
，
ERP
）范式是一种神经生理学实验设计和分析方法，用于研究大脑对特定刺激或任务的电生理反应，又称“认知电位”，在揭示心理
‑
认知过程方面极具优势
。N270
是前后两次刺激不完全匹配的时候在
270ms
处记录到的负波，反映了脑对冲突信息的处理能力，可以作为冲突处理能力的电活动指标，且特异性强
。
抑郁症患者存在明显的冲突处理能力障碍及负性偏向的核心症状，也是抑郁症患者不能正常进行社交
、
恢复社会功能的主要原因
。
因此，
N270
作为评判冲突信息处理能力的电活动指标，可以作为独立于抑郁症候群之外的预测抑郁症的特异性客观指标
。
既往影像研究表明抑郁症患者在工作及社会活动中冲突处理系统受损，由此本专利技术认为
N...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，其特征在于，包括：基于预设的实验范式执行脑电刺激实验，并同步采集被试的面部表情影像数据以及个体的脑电数据；对脑电数据进行解析，得到
N270
波形；对面部表情影像数据以及
N270
波形进行多特征提取；将多特征整合后输入经训练的基于自注意力机制的神经网络模型，输出抑郁症病症辅助识别结果
。2.
根据权利要求1所述的基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，其特征在于，预设的实验范式的编辑过程包括：基于
Matlab
及
E
‑
prime
，使用物理性质一致的灰度照片；其中，灰度照片中的性别比例均衡，被试表情中性与负性比例均衡，且无任何面部标志，并对其中一半数量的照片进行面部局部遮挡处理；设置既定数量的试次
、
单个试次的持续时间以及实验总时长
。3.
根据权利要求1所述的基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，其特征在于，所述多特征提取包括：利用预先训练的多任务深度预测模型从所述面部表情影像数据提取面部特征
、
生理信号特征；基于所述
N270
波形提取波形特征；基于所述面部表情影像数据以及所述
N270
波形，获得情感特征向量
。4.
根据权利要求3所述的基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法，其特征在于，所述多任务深度预测模型包括共有特征提取模块以及多任务特征融合模块；所述共...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕玉丹，杨鑫，王长明，姚翰，张永祥，殷雪峰，李童，张肇轩，尹宝才，张远，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：

相关知识

抑郁症暴瘦怎么治疗 焦虑症暴瘦会恢复吗
抑郁症自测 抑郁症的九大症状
关于强化我国孕妇产后抑郁症防治的提案
鹰瞳科技：以眼底AI技术助力眼底疾病筛查与认知障碍识别
“管住嘴，迈开腿”，减肥如何与互联网技术结合？肥胖症数字疗法
早醒后感到郁闷 小心抑郁症
怎么防治产后抑郁症
抗抑郁创新中药进入临床Ⅲ期研究，抑郁症患者将获得新疗法
用于健康与健身应用的传感器技术
孕早期不良饮食因素与抑郁的关联性

网址: 基于脑电数据与面部表情影像的抑郁症病症辅助识别方法技术 https://www.trfsz.com/newsview44546.html