[发明专利]一种基于多模态宽度学习的潜在抑郁评估系统有效
| 申请号： | 202210381225.0 | 申请日： | 2022-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN114462554B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 蔡明宸 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H50/30;A61B5/16 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 霍健兰 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多模态宽度学习的潜在抑郁评估系统，包括信号采集模块、预处理模块、编码器、解码器、特征层融合模块和宽度学习系统；信号采集模块用于采集生理信号数据；编码器用于特征提取；解码器用于数据重构；特征层融合模块用于特征向量聚合；宽度学习系统用于进行计算，得出抑郁风险等级的评估结果；在各个解码器与编码器之间通过自编码器重构损失函数进行关联；各个编码器输出通过特征关联性损失函数进行关联。该系统可对个体抑郁风险等级进行评估，提高抑郁症检测与诊断的便捷程度，提升诊断效率；综合采用多模态生理信号数据，通过特征关联性损失函数将不同模态的特征向量进行关联，可全面、客观地对潜在抑郁风险进行评估。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 宽度 学习 潜在 抑郁 评估 系统 | ||
【主权项】：
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