[发明专利]一种计算机辅助抑郁症状诊断的筛查装置

说明书

本发明公开了一种计算机辅助抑郁症状诊断的筛查装置，包括：数据采集模块，用于采集受试者的基本信息和实验交互任务中的多模态数据；数据分析模块，用于对多模态数据进行预处理，并提取多模态数据特征，通过已构建的抑郁症状筛查模型，对多模态数据特征进行预测，并根据模型输出结果输出抑郁症状预测分类分级结果；反馈模块，用于显示多模态数据特征可视化结果及模型输出结果。本发明通过实时数据特征可视化和异常数据显示，能够增加对特征的解释性，实现对抑郁症状的有效筛查识别。

技术领域

本发明涉及抑郁识别领域，特别是涉及一种计算机辅助抑郁症状诊断的筛查装置。

背景技术

抑郁症由生理、心理和社会因素等诸多因素导致，属于典型的心理障碍之一，临床特征包括显著而持久的心境低落、兴趣丧失和精力缺乏，对患者自身、家庭及社会造成了持续的疾病负担。由于社会对抑郁症的认知偏见，患者自身及家庭对心理疾病的认识不足，导致抑郁症的识别率和就诊率仍处在较低水平。

量表作为目前抑郁症状主要筛查工具之一，包括贝克抑郁自评量表、PHQ-9抑郁症筛查量表、汉密尔顿抑郁量表等，能够用于评估测评者是否有抑郁症状及抑郁程度。但由于心理测量中存在的社会称许性现象，患者对自己的评估往往倾向于能够被社会认可的积极行为，低估自己不被社会接受的消极行为，导致测评结果出现偏差。

由于社会对抑郁症的认知偏见，患者自身及家庭对心理疾病的认识不足，导致抑郁症的普及率、识别率和就诊率仍处在较低水平，传统抑郁测量工具和计算机辅助智能心理测量算法的应用仍存在一定的问题和挑战，包括测量工具的社会称许性误差、诊断对主观判断依赖程度高等问题。

发明内容

本发明的目的在于解决如何提高抑郁症的识别率的问题，提出一种计算机辅助抑郁症状诊断的筛查装置。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决：

一种计算机辅助抑郁症状诊断的筛查装置，包括：

数据采集模块，用于采集受试者的基本信息和实验交互任务中的多模态数据；

数据分析模块，用于对所述多模态数据进行预处理，并提取得到多模态数据特征，通过已构建的抑郁症状筛查模型，对所述多模态数据进行预测，并根据模型输出结果输出抑郁症状预测分类分级结果；

反馈模块，用于显示多模态数据特征可视化结果及模型输出结果。

在一些实施例中，所述数据采集模块包括基本信息统计单元、实验交互任务单元和多模态数据采集单元；

所述基本信息统计单元用于采集所述基本信息，所述基本信息包括个人基本情况及心理健康状况；

所述实验交互任务单元用于引导受试者完成实验交互任务，所述实验交互任务包括：观看并描述情绪图片、朗读情感倾向文章、半结构化访谈；

所述多模态数据采集单元用于采集所述实验交互任务单元中的多模态数据；

所述多模态数据包括：视频帧图像数据、音频数据和文本数据。

在一些实施例中，所述数据分析模块包括：数据预处理单元、多模态特征提取单元、抑郁症状识别单元和抑郁症状分类分级单元；

所述数据预处理单元用于对所述多模态数据进行预处理；

所述多模态特征提取单元用于对预处理后的多模态数据进行特征提取和特征融合得到多模态数据特征；

所述多模态数据特征包括：人脸关键特征数据、声音频率能量数据、文本长度词频统计数据；

所述抑郁症状识别单元用于通过已构建的抑郁症状筛查模型对所述多模态数据特征进行预测；

所述抑郁症状分类分级单元用于根据模型输出结果输出抑郁症状预测分类分级结果。