一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法

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一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法，其内容包括设计合理的刺激程序，采集心理压力人群的心电、肌电、脉搏波、脑电四种电生理信号；提取这四种电生理信号的情感特征；通过ReliefF算法、遗传算法寻优等方式对提取的特征进行特征选择；基于基本概率指派函数mass，获得相关的融合函数。本发明是基于多生理参数融合的评估心理压力的方法研究，通过对多参数信号采集、预处理、特征提取和心理压力情感识别，并进行融合。相对于单一参数分类识别，或者多参数数据级融合或者特征级融合，本发明方法能够更加充分地利用数据信息和更加准确地识别心理压力情感。
【专利说明】—种基于多生理参数融合的心理压力评估方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及心理压力评估方法【技术领域】，特别涉及一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法。
【背景技术】
[0002]心理压力又称“心理应激”，是一个人在觉察或认识到自己正面对着至关重要而又难以应对的环境情况时，产生一种倾向于通过各式各样的心理和生理反应而表现出来的心身紧张状态；是心理压力源与主体心理压力反应共同构成的一种认知和行为体验，表现为内心冲突以及随之产生的情绪体验。
[0003]适当程度的心理压力对人体并无危害，但过大的心理压力则带来一系列负面影响，慢性心理压力会引发一系列的生理、病理风险，如心脑血管疾病，抑郁症，精神紊乱等。 如果能在其变成慢性心理压力前就进行准确的识别评估，将给我们带来很大的便利。心理压力的自动识别，可以帮助我们洞察生活中可能引起心理压力反应的因素；同时也可以用来对处于心理压力状态中的个体进行干预治疗。能够在自然状态下进行心理压力的分析将有助于研究人们的情绪化行为，同时有助于对个体心理压力等级的客观评估。
[0004]心理学领域常用于心理压力评估的方法有晤谈法、心理测验法和问卷调查法。这些方法往往需要参与者的显著响应与配合。如果心理压力评估可以在更加客观的条件下进行，其结果将更为准确合理，并且有利于心理压力与健康的研究。情感计算为心理压力的自动识别技术提供了丰富的理论支持。
[0005]多传感器信息融合是指对来自多个传感器信息源的数据进行检测、关联、
[0006]相关、估计和综合等多级、多方面的处理，以获得对被测对象状态的精确估计和评估，提高监测系统的整体性能。经过集成与融合的多传感器信息能全面和精确地反映环境特征，将多传感器同时采集的生理信号进行信息融合，相对于单一信号识别提高了心理压力情感识别的准确度。
[0007]决策层融合是在对采集到的数据初步完成特征提取的基础上，模仿人的思维，充分利用特征层融合所提取测量对象的各类特征信息，借助一定的规则或特定的算法，得到目标的最后身份，是一种高层次的融合，可以用不精确的推理方法得出合理或近乎合理的结论。而目前评估心理压力方法的研究中应用决策级融合的基本没有，所以我们要在这一新的领域获得更高的识别率。
[0008]随着研究的深入，研究人员越来越意识到，面向情感心理压力评估这一复杂问题， 数据采集实验设计的合理性以及采集的原始数据的有效性，是情感识别的基础和关键。因此，如何建立准确的心理压力评估方法也成为目前研究的热点。
[0009]在国外,德国Augsburg大学情感生理数据库中，其中心理压力数据库,是在受试者操作著名的计算机拼图游戏“俄罗斯方块”时收集呼吸和肌电信号，实验的目的是使受试者交替处于高心理压力和低心理压力状态。而在国内，心理压力情感数据并不充分。
【发明内容】

[0010]为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的是提供一种多参数压力评估方法。
[0011]本发明的技术方案是基于心电、肌电、脉搏波和脑电信号获得多参数融合的心理压力评估方法，同时建立一个基于心电、肌电、脉搏波和脑电信号的心理压力评估数据库。
[0012]为了解决上述存在的技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的:
[0013]一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法，其内容包括如下步骤:
[0014]第一步、设计合理的刺激程序，采集心理压力人群的心电、肌电、脉搏波和脑电四种电生理信号，对所采集的这四种电生理信号进行去噪、滤除50Hz工频干扰等预处理；
[0015]第二步、根据预处理获得的电生理信号进行特征提取，提取四种电生理信号的情感特征:
[0016]根据小波分解获得的系数提取心电的统计特征和HRV特征、肌电的统计特征和脉搏波的统计特征，脑电基于Kc复杂度、近似熵和小波熵理论分别提取Kc复杂度、近似熵和小波熵等特征，并分别两两组合为特征向量；
[0017]第三步、通过ReliefF算法、遗传算法寻优等方式对提取的各种特征进行特征选择；将特征向量作为输入信息输入到SVM分类器中，获得样本所属的类别与分类准确率；
[0018]第四步、基于基本概率指派函数mass，获得相关的融合函数；假设C为一个辨识空间，全体子集为2e，则m:2e— [0,1],称为一个基本概率指派，需要满足以下条件:
[0019]
【权利要求】
1.一种基于多生理参数融合的心理压力评估方法，其特征在于:其内容包括如下步骤:第一步、设计合理的刺激程序，采集心理压力人群的心电、肌电、脉搏波、脑电四种电生理信号，对采集的这四种电生理信号进行去噪、滤除50Hz工频干扰等预处理；第二步、根据预处理获得的信号进行特征提取，提取四种电生理信号的情感特征:根据小波分解获得的系数提取心电的统计特征和HRV特征、肌电的统计特征和脉搏波的统计特征，脑电基于Kc复杂度、近似熵、小波熵理论分别提取特征；第三步、通过ReliefF算法、遗传算法寻优等方式对提取的特征进行特征选择；将特征向量作为输入信息输入到SVM分类器中，获得样本所属的类别与分类准确率；第四步、基于基本概率指派函数mass，获得相关的融合函数；假设C为一个辨识空间， 全体子集为2e，则m:2e— [0,1],称为一个基本概率指派，需要满足以下条件:
【文档编号】A61B5/16GK103584872SQ201310519857
【公开日】2014年2月19日 申请日期:2013年10月29日 优先权日:2013年10月29日
【发明者】李昕, 邵成成, 杜笑娟, 张云鹏, 孙跃家 申请人:燕山大学

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