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[发明专利]基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统-CN202310761351.3在审
发明人：杨立才;王子嘉;李嘉恺;柳昕祎;朱仲军 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-06-26 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于多层次特征融合的抑郁状态识别系统，包括：将裁剪后的脉搏信号和心电信号均输入到训练后的特征级抑郁状态检测模型中，进行特征级融合，并输出特征级抑郁状态分类结果；将裁剪后的脉搏信号输入到训练后的脉搏信号决策级融合子网络中，输出PPG‑DFSN抑郁状态分类结果；将裁剪后的心电信号输入到训练后的心电信号决策级融合子网络中，输出ECG‑DFSN抑郁状态分类结果；将PPG‑DFSN抑郁状态分类结果与ECG‑DFSN抑郁状态分类结果进行决策级融合得到决策级融合抑郁状态分类结果；将决策级融合抑郁状态分类结果与特征级抑郁状态分类结果进行融合得到最终的抑郁状态分类结果。
基于多层次特征融合抑郁状态识别系统

[发明专利]基于生理信号同步和多特征融合的抑郁状态检测系统-CN202310576947.6在审
发明人：杨立才;朱仲军;王子嘉;柳昕祎 -专利权人：山东大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了基于生理信号同步和多特征融合的抑郁状态检测系统，包括：时间同步采集模块，采用时间同步的方式对心电信号和光电容积脉搏波信号进行采集；预处理模块，对采集的心电信号和光电容积脉搏波信号分别进行预处理；多特征提取模块，对预处理后的心电信号和光电容积脉搏波信号，分别提取出人工经验抑郁状态特征；对预处理后的心电信号和光电容积脉搏波信号，分别提取出深度网络抑郁状态特征；将两种信号的两类特征进行融合，得到最终的抑郁状态特征矩阵；抑郁状态检测模块，被配置为：利用训练后的抑郁状态识别网络，对最终的抑郁状态特征矩阵进行识别，输出检测结果；检测结果，包括：健康、轻度抑郁、中度抑郁和重度抑郁四种状态。
基于生理信号同步特征融合抑郁状态检测系统

[发明专利]一种用于老年人抑郁症的抑郁监控装置-CN201810222520.5有效
发明人：金柳颀;贵芳;张永钦;杨林志;王雯云 -专利权人：合肥数翼信息科技有限公司
申请日： 2018-03-16 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供一种用于老年人抑郁症的抑郁监控装置，至少包括：移动端，用于自动采集和/或由用户输入实际情绪状态信息；探测器，用于以间接或直接地接触用户身体的方式采集身体信号，身体信号经由移动端发送给云端服务器；云端服务器，用于基于预设的数据库利用抑郁状态分析算法确定与身体信号对应的理论抑郁状态信息；其特征在于，云端服务器基于用户的实际情绪状态信息、身体信号和/或外界条件来分析抑郁状态的变化趋势，并且云端服务器在抑郁状态状态的变化趋势将在可预见的时间点超出临界值的情况下本发明能够准确监控用户抑郁状态的变化趋势，从而进行有效提醒和引导。
一种用于老年人抑郁症抑郁监控装置

[发明专利]洋川芎内酯I在治疗疾病方面的用途-CN201410068816.8无效
发明人：黄熙;骆敏;黄云柯;任平 -专利权人：中南大学湘雅医院
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： A61K31/365 文献下载
摘要：川芎吸收成分洋川芎内酯I在治疗功能性消化不良，抑郁症和基于抑郁状态的消化不良的用途，其特征在于：洋川芎内酯I能有效的治疗功能性消化不良，抑郁症和基于抑郁状态的消化不良。
川芎内酯治疗疾病方面用途

[发明专利]一种17-羟基岩大戟内酯B在制备抗抑郁药物中的用途-CN202011342682.6在审
发明人：姜东花;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：南京温博生物科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： A61K31/365 文献下载
摘要：本发明公开了一种17‑羟基岩大戟内酯B在制备抗抑郁药物中的用途。悬尾试验和强迫游泳试验是将抑郁症模型动物置于恶劣环境中，使其无法逃脱而产生间断性不动的绝望状态。抗抑郁药物由于可以缓解抑郁症模型动物的绝望程度，因而可以逆转这种不动状态，缓解抑郁症状。本发明试验研究发现，17‑羟基岩大戟内酯B可以缓解抑郁症模型小鼠的绝望程度，具有抗抑郁的效果，因而具有开发成抗抑郁药物的前景。
一种 17 羟基大戟内酯制备抑郁药物中的用途

[发明专利]一种5,6-二去氢千解草素在制备抗抑郁药物中的用途-CN202011347743.8在审
发明人：姜东花;其他发明人请求不公开姓名 -专利权人：南京温博生物科技有限公司
申请日： 2020-11-26 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： A61K31/366 文献下载
摘要：本发明公开了5,6‑二去氢千解草素制备抗抑郁药物的用途。悬尾试验和强迫游泳试验是将抑郁症模型动物置于恶劣环境中，使其无法逃脱而产生间断性不动的绝望状态。抗抑郁药物由于可以缓解抑郁症模型动物的绝望程度，因而可以逆转这种不动状态，缓解抑郁症状。本发明试验研究发现，5,6‑二去氢千解草素可以缓解抑郁症模型小鼠的绝望程度，具有抗抑郁的效果，因而具有开发成抗抑郁药物的前景。
一种二去氢千解草素制备抑郁药物中的用途

[发明专利]一种基于语音特征的抑郁情绪检测方法和装置-CN202310244687.2在审
发明人：刘澄玉;辛雨;赵鸣晖;赵璐璐;李建清 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G10L25/63 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语音特征的抑郁情绪检测方法，包括分别采集多位个体的语音数据，以及对应的抑郁指标量表得分，构建语音抑郁数据集；对采集的语音信号依次进行预加重、分帧加窗和端点检测处理；对预处理后的语音信号进行分帧，得到多个帧片段，计算每个帧片段的声学特征及统计学特征；将所述声学特征和抑郁量表的判断结果输入到长短时记忆网络模型中，训练语音抑郁状态识别模型；搭建基于安卓系统的APP，将数据预处理、特征提取和语音抑郁状态识别模型进行封装，部署到安卓系统后端程序中，形成基于语音特征的抑郁状态识别系统，应用于智能设备终端。本发明利用智能终端APP对抑郁状态判断结果进行管理，帮助佩戴者实时了解自身的身心健康状况。
一种基于语音特征抑郁情绪检测方法装置

[发明专利]基于双模态融合的抑郁状态识别方法及系统-CN202211370867.7在审
发明人：隋金雁;张继洲;王聪聪;刘得成;马佳霖;翟立彬;王明晗;孙保林;邢奥林;陶笑笑;刁志强;刘祖明;王树;曹艳坤;陶可猛 -专利权人：浩睿智源（山东）人工智能有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：一种基于双模态融合的抑郁状态识别的智能方法，包括：采集目标人员在抑郁状态诱发场景中的脑电信号和心电信号；建立识别模型：利用多模态深度神经网络对所述脑电预处理数据和心电预处理数据进行特征提取并融合，得到融合特征；所述多模态深度神经网络包括心电特征提取网络和脑电特征提取网络；训练识别模型：利用最优模型对待测试人员的抑郁状态进行识别，最终将其抑郁状态进行归类、分级。本发明利用深度学习算法对抑郁状态患者进行识别，减轻了心理工作者在面临大范围筛查时的巨大工作量，为医疗工作人员提供判定参考，提高抑郁状态患者识别的效率。
基于双模融合抑郁状态识别方法系统

[发明专利]基于计算机视觉的抑郁状态评估方法、装置、终端及介质-CN202310290150.X有效
发明人：陈扬斌;束俊 -专利权人：苏州复变医疗科技有限公司
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计算机视觉的抑郁状态评估方法、装置、终端及介质。该方法包括：采集标注有抑郁类别且同时包含有非抑郁受试者的人脸视频数据，截取人脸图片的关键区域图片，将关键区域图片按时间序列进行拼接得到对应的面部数据、眼部数据和嘴部数据，利用上述数据训练各关键区域的特征提取模型，得到对应的特征提取器，通过该特征提取器提取各关键区域的特征向量后进行特征融合，根据特征融合矩阵对抑郁状态评估模型进行训练，得到抑郁状态评估器。本发明采用人脸视频数据包含的人脸图片序列作为输入数据，降低了抑郁状态评估的偶然性和错误率，将不同特征进行融合，增加了模型对眼部和嘴部的注意力，提高了模型对抑郁状态评估的准确度。
基于计算机视觉抑郁状态评估方法装置终端介质

[发明专利]一种基于神经元锋电位信号的抑郁状态指征确定装置-CN202210117439.7有效
发明人：祁玉;王跃明;胡海岚;宋乐;陈敏 -专利权人：浙江浙大西投脑机智能科技有限公司
申请日： 2022-02-08 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经元锋电位信号的抑郁状态指征确定方法，该方法包括分别获取目标对象在抑郁状态下以及非抑郁状态下的锋电位通道信号数据；将各锋电位通道信号数据转换为神经元发放速率数据，并基于神经元发放速率数据构建输入数据矩阵；建立双路卷积‑循环神经网络模型，并基于输入数据矩阵训练所述双路卷积‑循环神经网络模型；基于双路卷积‑循环神经网络模型对目标对象的当前锋电位通道信号数据进行计算，得到目标对象的当前抑郁状态指征数据。本发明实现了准确的为闭环脑机接口调控的抑郁治疗技术确定目标对象的当前抑郁状态指征，辅助对抑郁症的临床诊断、评估和治疗。
一种基于神经元电位信号抑郁状态确定装置

[发明专利]一种抑郁症的辅助检测评估方法-CN202111483918.2在审
发明人：陈永刚;徐军 -专利权人：杭州睿笛生物科技有限公司
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明涉及抑郁症检测技术领域，公开了一种抑郁症的辅助检测评估方法，包括以下步骤：s1、制定抑郁症评估表；s2、抑郁症检测：s3：被检测者抑郁症状态评估：将x值与抑郁症评估表中的区间值进行比对，观察被检测者的x值落入ABC哪个区间，从而对被检测者的抑郁症的状态进行评估，为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考。
一种抑郁症辅助检测评估方法

[发明专利]一种基于高频听觉稳态响应的抑郁症自动检测系统-CN202211441030.7有效
发明人：刘潇雅;刘爽;明东;张文荃;柯余峰;李洁;陈龙 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高频听觉稳态响应的抑郁症自动检测系统，所述系统包括听觉刺激模块、数据采集模块、信号处理模块、抑郁检测模块和输出模块；所述听觉刺激模块向用户呈现40Hz频增声音刺激信号；所述数据采集模块通过非侵入式方法采集脑电信号并进行预处理获得听觉稳态响应(ASSR)数据；所述信号处理模块提取ASSR数据中抑郁症相关的脑电特征；所述抑郁检测模块通过决策融合抑郁症相关的脑电特征识别用户抑郁状态；所述输出模块根据脑电特征识别用户抑郁状态生成脑电响应异常的评估报告反馈给用户；本发明通过提取听觉刺激期间用户ASSR的频谱功率、相位一致性以及功能连接性等多维度特征参数，实现对用户抑郁状态的全面评估。
一种基于高频听觉稳态响应抑郁症自动检测系统

[发明专利]基于眼动序列时空特征分析的抑郁状态鉴别方法及装置-CN202211598004.5有效
发明人：马惠敏;林宇昕;邹博超 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-12-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于眼动序列时空特征分析的抑郁状态鉴别方法及装置，涉及视觉分析技术领域。包括：获取待鉴别测试者在观看正负性情绪图片组合时的眼动数据；将待鉴别测试者的眼动数据输入到构建好的基于眼动序列时空特征的抑郁状态鉴别网络；根据待鉴别测试者的眼动数据以及基于眼动序列时空特征的抑郁状态鉴别网络，得到待鉴别测试者的抑郁状态鉴别结果。本发明设计了基于眼动序列时空特征的抑郁状态鉴别网络，提取视觉扫视路径中的时间和空间特征结合作为实验刺激的情绪图像的语义来表征测试者的心理状态，从而实现了对不同心理状态人群的分类。
基于序列时空特征分析抑郁状态鉴别方法装置

[发明专利]基于深度学习与脉搏信号的抑郁状态识别系统-CN202211119588.3在审
发明人：杨立才;柳昕祎;徐振;宋鑫旺 -专利权人：山东大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本公开属于生理信号识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习与脉搏信号的抑郁状态识别系统，包括：数据采集模块，其被配置为采集被测试者在静息状态下的脉搏数据，将所采集到的脉搏数据转换成一维矩阵形式的脉搏信号；其被配置为对所述一维矩阵形式的脉搏信号进行降采样和滤波处理，得到处理后的脉搏数据；脉搏序列提取模块，其被配置为在所述处理后的脉搏数据中提取信号特征点，计算蕴含生理信息的脉搏序列，裁剪为统一长度后组成脉搏特征矩阵；抑郁状态识别模块，其被配置为利用预设的识别模型处理所述脉搏特征矩阵，完成抑郁状态的识别；其中，预设的识别模型采用深度神经网络模型，所述抑郁状态包括正常状态和抑郁状态。
基于深度学习脉搏信号抑郁状态识别系统

[发明专利]一种抑郁预测模型的生成方法和预测系统-CN202010220741.6有效
发明人：冯甄陶 -专利权人：心图熵动科技（苏州）有限责任公司
申请日： 2020-03-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本申请提供一种抑郁预测模型的生成方法和预测系统，模型的生成方法包括：步骤1：采集用户的心率波段时序数据和抑郁测量数值；步骤2：基于所述心率波段时序数据提取用户的时序特征数据，构建训练样本和测试样本；步骤3：基于所述用户的时序特征数据和用户的抑郁测量数值，生成抑郁预测模型；步骤4：生成最优抑郁预测模型。本发明通过可穿戴设备采集的心率数据，利用机器学习算法，实现对用户抑郁状态的自动识别，对用户的侵扰少，便捷记录用户的自然行为，为用户的抑郁状态的纵向及时跟踪和预警提供了技术支撑。
一种抑郁预测模型生成方法系统

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