[发明专利]一种精神分裂症面部识别规则的生成方法、系统和预测系统

说明书

本申请提供一种精神分裂症面部识别规则的生成方法、系统和预测系统，包括：S1、采集用户的面部视频，根据统计学特征生成面部关键点变化数据的特征数据集和类别数据集，特征数据集的列为特征，行为用户的特征值，类别数据集的列为分类，行为用户的类别，类别为正常者和精神分裂者；S2、设定阈值，构建决策树T；S3、获取精神分裂症面部识别规则。通过本发明，可以利用已知患有精神分裂症的病人的面部变化数据和正常人的面部变化数据生成精神分裂症的识别规则，而且测试时无需测试者进行较长时间的测试或行为测验，实现了对精神分裂症的实时且非侵入式的识别。

技术领域

本发明涉及心理学和人工智能领域，更具体地涉及一种精神分裂症面部识别规则的生成方法、系统和预测系统。

背景技术

精神分裂症是一组病因未明的重性精神病，多在青壮年缓慢或亚急性起病，临床上往往表现为症状各异的综合征，涉及感知觉、思维、情感和行为等多方面的障碍以及精神活动的不协调。患者一般意识清楚，智力基本正常，但部分患者在疾病过程中会出现认知功能的损害。病程一般迁延，呈反复发作、加重或恶化，部分患者最终出现衰退和精神残疾，但有的患者经过治疗后可保持痊愈或基本痊愈状态。

根据流行病学调查，我国精神分裂症的患病率为5.69‰。城市为6.06‰，农村为3.42‰，城市明显高于农村。发病年龄以16～35岁为最多，占住院病人的80％以上。男女性别有差异，女性发病多于男性。经济水平低的阶层发病高于经济水平高的阶层。精神分裂症复发率、致残率都较高，疾病负担较重，病程常常表现慢性迁延，大多数患者需要长期甚至终身的治疗和护理。因此，合理、有效的治疗，可以起到改善病情、促进患者恢复日常生活功能，更好的融入社会，促进家庭与社会和睦。

精神分裂症是一种严重的精神疾病，目前尚无特异性的实验室检查或仪器检查可以明确诊断，为了排除一些伴发疾病，常规需要做一些辅助检查，如心电图、胸部X线、腹部超声、肝功能、脑电图、头颅CT或MRI等。

对于精神分裂症来说，最主要的检查项目是精神检查，精神检查需要专业的精神专科医生与患者进行面对面的交谈，通过这种手段发现精神分裂症的阳性症状和阴性症状，获取疾病的诊断依据。国外常用的诊断标准包括美国的疾病分类和诊断统计手册DSM-V、WHO的国际疾病分类手册ICD-10，国内常用的诊断标准为中国精神障碍分类与诊断标准CCMD-3。

临床上有时会采用精神分裂症量表来评估患者的症状。精神分裂症量表(schizophrenia，SC)是明尼苏达多项人格调查表(MMPI)中常用的其中一个临床量表。用来测量思维异常和行为古怪等精神分裂症的一些临床特点。高分提示思维古怪，行为退缩，可能存在幻觉妄想，情感不稳。

现有诊断方法的局限性：(1)做脑电图、头颅CT或MRI价格较昂贵；(2)通过问诊做诊断多依据医生的个人经验，客观性不足；(3)量表评估花费的时间较长；(4)精神分裂症患者多情绪不稳，填写的量表，可信度不高。

发明内容

为克服现有技术的上述缺陷，本发明通过机器学习中的决策树算法，利用已知患有精神分裂症的病人的面部变化数据和正常人的面部变化数据生成精神分裂症的识别规则。

根据本发明的一个方面提出一种精神分裂症面部识别规则的生成方法，所述生成方法包括：

S1、采集用户的面部视频，根据统计学特征生成面部关键点变化数据的特征数据集A和类别数据集B，特征数据集A的列为特征，行为用户的特征值，类别数据集B的列为分类，行为用户的类别，类别为正常者和精神分裂者；

S2、设定阈值，构建决策树T；

S3、获取精神分裂症面部识别规则。

较佳地，在步骤S1中，还包括对所述特征数据集的归一化和降维处理。

较佳地，所述步骤S2包括以下步骤：