[发明专利]面向大学生的精神压力评估及高危人群干预系统

摘要

本发明公开了一种面向大学生的精神压力评估及高危人群干预系统，包括多模态脑功能检测装置、移动终端、网络服务器以及监控客户端，多模态脑功能检测装置通过蓝牙信号与移动终端相连，移动终端通过移动互联网与网络服务器相连，监控客户端通过网络与网络服务器相连。本发明基于移动互联网技术，采用多模态脑功能检测装置获取大学生的脑血氧信号和脑电信号，移动终端接收脑血氧信号和脑电信号，以及输入大学生的家族精神疾病史和前期诊断信息，然后将这些数据上传给网络服务器进行数据处理与分析，生成相应的诊断结果，并反馈给移动终端和监控客户端，实现对大学生精神疾病的早发现、早治疗，有利于对大学生精神疾病的早期预警与干预。

主权项

1.面向大学生的精神压力评估及高危人群干预系统，其特征在于：包括多模态脑功能检测装置、移动终端、网络服务器以及监控客户端，所述多模态脑功能检测装置通过蓝牙信号与移动终端相连，所述移动终端通过移动互联网与网络服务器相连，所述监控客户端通过网络与网络服务器相连；其中：所述多模态脑功能检测装置，用于实时获取大学生的脑血氧信号和脑电信号，并将脑血氧信号和脑电信号发送到移动终端；所述移动终端，用于接收大学生的脑血氧信号和脑电信号，以及输入大学生的家族精神疾病史和前期诊断信息，并将脑血氧信号、脑电信号、家族精神疾病史以及前期诊断信息上传给网络服务器；所述网络服务器，用于接收移动终端上传的数据和对数据进行保存，并进行数据处理与分析，生成相应的诊断结果，将诊断结果反馈给移动终端和监控客户端；所述监控客户端，用于记录、查询大学生的相关精神疾病状况，根据网络服务器反馈的诊断结果，进行深度挖掘与预测，生成最优的方案反馈给医师进行辅助诊断以及对高危人群的干预；其中，根据网络服务器反馈的诊断结果，进行深度挖掘与预测，生成最优的方案，具体包括：1)利用支持向量机算法对数据进行合理分类；2)利用Spark‑DAG模型对数据进行处理；3)利用BP神经网络模型对数据进行预测：采用Sigmoid型可微函数，在线性与非线性之间寻找出较好的平衡以实现中长期的预测。