[发明专利]一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法

权利要求书

1.一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法，其特征在于，包括：

通过穿戴设备采集用户的人体生理信号；

将所述人体生理信号通过预处理，得到人体生理信息值；

将所述人体生理信息值进行分类并组合形成人体生理信息条目，将所述人体生理信息条目按时间顺序存储形成数据集；

判断所述数据集内所述人体生理信息条目是否存在异常，当所述人体生理信息条目存在异常时确定用户出现情绪波动，并将所述人体生理信息条目进行提取；

将提取的所述人体生理信息条目与预设的抑郁情绪下人体生理信息条目进行特征匹配，并根据匹配结果确定用户的抑郁程度。

2.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法，其特征在于，所述预处理包括：

通过滤波电路将所述人体生理信号进行滤波处理，并将处理后的人体生理信号进行存储；

通过数据处理程序调用存储的人体生理信号，并将调用的人体生理信号进行均值滤波和尖峰滤波，得到人体生理信息值；

其中，所述人体生理信号包括心电信号以及脉搏波信号、脑电信号、皮电信号、胃电信号、肌电信号、眼电信号、多导睡眠信号和温度信号中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法，其特征在于，所述将所述人体生理信息值进行分类并组合形成人体生理信息条目，将所述人体生理信息条目按时间顺序存储形成数据集包括：

根据采集所述人体生理信号的装置类别，为所述人体生理信息值贴上类别标签；

将同一时刻采集的所有所述人体生理信息作为同一次采样结果，并根据采集所述人体生理信息的采样次数，为所述人体生理信息值贴上次数标签；

将同一次采样得到所有的所述人体生理信息进行组合，形成人体生理信息条目；

建立数据空集，并按照采样次数的先后顺序将所述人体生理信息条目进行存储，形成数据集；

其中，所述数据集是一个以采样次数为长度，以生理信息类别个数为宽度的二维矩阵。

4.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法，其特征在于，所述判断所述数据集内所述人体生理信息条目是否存在异常，当所述人体生理信息条目存在异常时确定用户出现情绪波动，并将所述人体生理信息条目进行提取包括：

为生理信息值预设上边界值和下边界值，将所述人体生理信息条目中各类生理信息值与其对应的上边界值和下边界值进行比较；

若存在生理信息值高于所述上边界值或低于所述下边界值时，则确定该条人体生理信息条目存在异常，并判断后续连续多次采样所得到的人体生理信息条目是否存在同样存在异常，同时记录异常发生的连续次数；

当连续次数大于预设次数上限时，确定用户出现情绪波动，并从首次异常人体生理信息条目开始进行连续提取。

5.根据权利要求4所述的一种通过穿戴设备采集数据分析抑郁程度的方法，其特征在于，所述上边界值和所述下边界值通过以下方法确定：

预先通过自愿者数据调研或用户群体使用反馈得到健康用户在正常情绪状态下生理信息值的第一波动范围(y_min，y_max)；

预先获取当前用户在身体健康时采集的处于正常情绪状态下生理信息值的第二波动范围(x_min，x_max)；

通过下式确定所述上边界值B_MAX和所述下边界值B_MIN:

式中，y_min表示在健康用户群体中采集得到的人体在正常情绪状态下生理信息值中的最小值，y_max表示在健康用户群体中采集得到的人体在正常情绪状态下生理信息值中的最大值，x_min表示在用户健康且处于正常情绪状态下生理信息值的最小值，x_max表示在用户健康且处于正常情绪状态下生理信息值的最大值，ρ表示预设的修正系数。