一种基于机器学习的多模态精神压力评估方法及系统与流程

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本发明涉及生物信号处理和情感计算领域，尤其涉及一种基于机器学习的多模态精神压力评估方法及系统。

背景技术：

1、脑电波（eeg）信号和心率变异性（hrv）信号是两种广泛应用于评估个体心理状态和压力水平的生理指标。eeg信号反映了大脑神经元的电活动，通过测量头皮上的电位变化，可以捕捉到大脑在不同心理状态下的活动模式。hrv信号则通过测量心跳间隔的变化，反映了自主神经系统的活动情况，与个体的压力水平、情绪状态等密切相关。

2、传统的压力检测方法主要依赖于手工提取eeg和hrv信号的特征，如eeg的某特定频段功率、hrv的时域和频域特征等。然而，这些方法存在明显的局限性。首先，单一特征往往无法全面反映eeg和hrv信号的复杂时空特性，因为这两种信号都包含丰富的时频信息和动态变化模式。其次，简单地将这些特征进行融合，也无法有效捕捉eeg和hrv信号之间的非线性关系，从而限制了压力检测的精度和可靠性。现有的基于机器学习的压力检测方法大多仅关注单一模态的信号（如仅使用eeg或hrv），或者简单地将多模态特征进行融合，未能充分利用多模态信号之间的互补性和关联性。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的不足，本发明旨在提供一种基于机器学习的多模态精神压力评估方法及系统，具体涉及一种结合卷积神经网络（convolutional neural network，cnn）、长短期记忆网络（long short-term memory，lstm）与支持向量机（support vectormachine，svm）的用户压力状态检测方法及系统，利用cnn-lstm对eeg和hrv信号进行多模态深度特征提取，然后使用svm对融合特征进行判别分类，从而实现对用户实时压力状态的精确预测，解决了现有的压力检测方法无法充分体现eeg和hrv信号的复杂时空特性与非线性关系，导致检测精度不高的技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、第一方面，本发明提供一种基于机器学习的多模态精神压力评估方法，包括：

4、采集用户的脑电波信号和心率变异性信号；

5、使用cnn-lstm模型分别对所述脑电波信号的频谱图和所述心率变异性信号的时间序列进行多模态深度特征提取，得到脑电波信号深度特征向量和心率变异性信号深度特征向量；

6、将所述脑电波信号深度特征向量和所述心率变异性信号深度特征向量进行拼接，形成高维的多模态特征向量表示；

7、使用支持向量机（svm）对多模态特征表示进行分类，输出压力状态判别结果。

8、优选的，其中，所述方法还包括：

9、对采集的脑电波信号和心率变异性信号进行预处理和初步特征提取，包括：

10、将采集的脑电波信号进行带通滤波和伪迹去除后，采用短时傅里叶变换（stft）或小波变换得到脑电波信号的时间-频率矩阵，即脑电波信号的频谱图；

11、获取所采集的心率变异性信号的r-r间隔序列，并对所述r-r间隔序列进行归一化和滤波处理后，形成一维时间序列。

12、优选的，其中，使用cnn-lstm模型对所述脑电波信号的频谱图进行多模态深度特征提取，得到脑电波信号深度特征向量，包括：

13、使用卷积神经网络（cnn）对所述脑电波信号的频谱图进行卷积特征提取，获得所述脑电波信号的局部时频特征；

14、使用长短期记忆网络（lstm）对提取的所述局部时频特征进行建模，捕捉脑电波信号随时间变化的动态模式，输出脑电波信号深度特征向量。

15、优选的，其中，使用cnn-lstm模型对所述心率变异性信号的时间序列进行多模态深度特征提取，得到心率变异性信号深度特征向量，包括：

16、将心率变异性信号的时间序列输入一维卷积神经网络（1d-cnn）提取局部时序模式特征；

17、使用长短期记忆网络（lstm）对提取的所述局部时序模式特征进行时序建模，输出心率变异性信号深度特征向量。

18、优选的，其中，所述使用卷积神经网络（cnn）对所述脑电波信号的频谱图进行卷积特征提取，获得所述脑电波信号的局部时频特征，包括：

19、使用不同大小的二维卷积核提取所述脑电波信号的频谱图的时频特征，并通过最大池化层减少特征维度，输出脑电波信号卷积特征图，即局部局部时频特征。

20、优选的，所述将心率变异性信号的时间序列输入一维卷积神经网络（1d-cnn）提取局部时序模式特征，包括：

21、将心率变异性信号的时间序列输入一维卷积神经网络（1d-cnn），通过最大池化降采样，获得更具代表性的特征序列，得到心率变异性信号卷积特征序列，即心率变异性信号的局部时序模式特征。

22、优选的，其中，所述将所述脑电波信号深度特征向量和所述心率变异性信号深度特征向量进行拼接，形成高维的多模态特征向量表示，包括：

23、分别对所述脑电波信号深度特征向量和所述心率变异性信号深度特征向量进行标准化处理和特征维度对齐；

24、将标准化且维度对齐后的脑电波信号深度特征向量和心率变异性信号深度特征向量按照预定的顺序进行拼接，形成多模态特征向量。

25、优选的，所述使用支持向量机（svm）对多模态特征表示进行分类，输出压力状态判别结果，包括：

26、使用预训练的svm模型对所述高维的多模态特征向量表示进行分类，输出压力状态预测结果，包括：svm模型通过在高维特征空间中寻找最优分类超平面，区分压力状态与正常状态并输出压力状态标签，所述压力状态标签包括“压力”或“非压力”。

27、优选的，所述方法还包括：

28、将所述压力状态判别结果传输至健康管理系统中，实时显示用户的压力状态并进行长期压力数据监测分析，包括：

29、当实时监测到压力状态标签为“压力”时，所述健康管理系统自动触发警报，并提醒用户进行休息或放松；

30、所述健康管理系统根据用户的长期压力数据进行监测分析，分析用户的压力模式，辅助制定个性化的放松或干预策略。

31、第二方面，本发明还提供一种基于机器学习的多模态精神压力评估系统，包括：

32、数据采集模块，采集用户的脑电波信号和心率变异性信号；

33、特征提取模块，用于使用cnn-lstm模型分别对所述脑电波信号的频谱图和所述心率变异性信号的时间序列进行多模态深度特征提取，得到脑电波信号深度特征向量和心率变异性信号深度特征向量；

34、特征融合模块，用于将所述脑电波信号深度特征向量和所述心率变异性信号深度特征向量进行拼接，形成高维的多模态特征向量表示；

35、压力预测模块，用于使用支持向量机（svm）对多模态特征表示进行分类，输出压力状态判别结果。

36、与现有技术相比，本发明取得如下有益效果：

37、（1）通过结合卷积神经网络（cnn）、长短期记忆网络（lstm）与支持向量机（svm），本发明能够更全面地捕捉eeg和hrv信号的复杂时空特性和非线性关系。cnn用于提取局部时频特征，lstm用于建模时间序列的动态演变，而svm则用于对融合后的多模态特征进行分类，从而实现了对用户实时压力状态的精确预测，提高了压力检测的精度和可靠性。

38、（2）相比于传统的压力检测方法往往只关注单一模态的信号，或者简单地将多模态特征进行融合，未能充分利用多模态信号之间的互补性和关联性。本发明通过cnn-lstm模型对eeg和hrv信号进行深度特征提取，并将提取的特征向量进行拼接，形成了高维的多模态特征向量表示，从而更有效地利用了多模态信号的互补性和关联性。

39、（3）本发明将压力状态判别结果传输至健康管理系统中，可以实时显示用户的压力状态，并进行长期压力数据监测分析。当实时监测到压力状态时，健康管理系统可以自动触发警报，并提醒用户进行休息或放松，从而有助于用户及时管理自己的压力状态。

40、（4）通过长期监测和分析用户的压力数据，健康管理系统可以分析用户的压力模式，并辅助制定个性化的放松或干预策略，从而更好地满足用户的个性化需求。

41、综上所述，本发明通过结合机器学习和多模态信号处理技术，提高了压力检测的精度和可靠性，实现了实时压力监测和预警，并提供了个性化的放松或干预策略，对于促进用户的心理健康和提高生活质量具有重要意义。

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