[发明专利]一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法

权利要求书

1.一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

S1、制定人体指尖脉搏信号的采样收集规则和标定规则；

S2、采集人体指尖脉搏信号，并对信号做去噪处理，得到脉搏信号；

S3、将脉搏信号切分成为单独的脉搏周期；

S4、脉搏信号数据集的构建；

S5、将二维的ResNet-18神经网络模型改造为一维的ResNet-18神经网络模型；

S6、调整以及优化一维的神经网络模型的识别效果；其中，调整神经网络的规模，确定8层的一维ResNet模型效果最好；

S7、在一维神经网络结构的卷积层中使用大尺寸卷积核的策略；其中，在较浅的卷积层中使用较大尺寸的卷积核，随着卷积层的加深逐渐缩小使用的卷积核的尺寸；

S8、制定人体指尖脉搏特征提取规则和提取方法，并构建人体指尖脉搏特征数据集；

S9、制定并改进适用于根据人体指尖脉搏特征进行精神状态识别的神经网络结构；其中，对由全连接层构成的神经网络进行相应的改进，对神经网络的输入结构即第一层全连接层进行相应的调整：将不同特征分别输入到单独的全连接层中进行升维操作，然后将多个升维后的特征进行合并再输入到第二层全连接层中；

S10、对抑郁症患者精神状态进行识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法，其特征在于，S1中人体指尖脉搏信号的采样收集规则为：在抑郁症患者处于抑郁、平静和愉悦的精神状态下进行人体指尖脉搏信号的采集，每次采集的时间为2～3min；

S1中的标定规则为：将抑郁症患者处于抑郁、平静和愉悦的精神状态下获得的人体指尖脉搏信号分别标定为抑郁状态、平静状态和愉悦状态，再对抑郁状态、平静状态和愉悦状态制定一一对应的标签。

3.根据权利要求1所述的一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法，其特征在于，S3中通过检测脉搏信号峰值的方法将脉搏信号切分成为单独的脉搏周期。

4.根据权利要求1所述的一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法，其特征在于，S5中对二维的神经网络模型改造包括将二维的卷积核、池化核以及批归一化层调整为一维。

5.根据权利要求1所述的一种基于指脉信号的抑郁症患者精神状态识别的方法，其特征在于，S2中对信号做去噪处理的方法包括小波降噪和去除基线漂移。