一种基于虚拟现实技术的心理评估方法技术

本发明专利技术基于虚拟现实技术的心理评估方法，将心理量表虚拟场景化；实时采集受试者问答、行为和生理数据；基于受试者的问答选项，完成心理量表问题的智能跳转；对量表内容进行综合智能分析，将三类数据通过卷积神经网络、循环神经网络训练后进行特征融合，输入到softmax层，得出心理评估模型；采用心理评估模型对受试者心理评估结果与医生标签进行比对，通过计算损失函数和梯度反向传导，对受试者问答选项进行智能校正；再将生理、行为和经校正的问答数据由心理评估模型计算，得到最终评估结果。本发明专利技术将VR、智能传感、大数据分析、人工智能等技术与传统心理评估方法相结合，提升了心理评估的准确性，有效节约了医疗资源。

【技术实现步骤摘要】
一种基于虚拟现实技术的心理评估方法
本专利技术涉及心理健康领域、智能传感领域、虚拟现实技术、大数据分析领域和人工智能领域等，具体涉及一种基于虚拟现实技术的心理评估方法。
技术介绍
随着社会经济的快速发展和竞争压力不断加大，各类心理健康问题层出不穷。然而目前我国相应的医疗资源严重不足，我国临床诊断心理问题一般先通过设备检查来排除器质性疾病，然后采用量表评估和医生评估相结合的方式来确诊是否患有心理疾病，医患面对面的诊断过于依赖医生的专业知识及主观意见。鉴于病人普遍具有病耻感，在与医生面对面的交流过程中可能有所隐瞒，这导致医患沟通存在很大困难。虚拟现实(VirtualReality，VR)技术在近些年得到大力推广及发展，在医疗领域已有一定的应用，并且在心理疾病治疗方面也进行了尝试。VR技术能构建与真实世界高度相近的虚拟世界，使用者能与虚拟世界进行接近真实的交互，产生身临其境的体验。将VR技术、智能传感技术、大数据分析技术、人工智能技术与传统心理量表评估相结合，改善传统心理评估方法带来的局限性，其中包括医疗资源的不足、病患的病耻感、评估过程的主观性。通过VR技术构建有效的心理评估场景，为使用者提供自助式心理评估方法，可以节约就医时间，节省医疗资源，增加使用者的舒适度，降低使用者的病耻感，提高使用者的配合度及心理评估的有效性；在评估过程中实时采集使用者生理数据及行为数据，利用智能信息处理技术分析用户实时状态，对受试者问答选项进行智能校正，提高心理评估结果的准确性与客观性；通过标准化问诊过程，可解决传统问诊中量化困难的现状。同时结合大数据技术，进行用户个性化心理特征挖掘与规律总结，提升心理评估的准确性。因此，将VR技术、智能传感技术、虚拟现实技术、大数据分析技术、人工智能技术与传统心理评估方法相结合，可以弥补传统方法的诸多不足，并且为评估心理状态提供了一种新的方法及思路。
技术实现思路
为解决现有技术所存在的问题，本专利技术提供一种基于虚拟现实技术的心理评估方法，该方法将VR技术、智能传感技术、大数据分析技术、人工智能技术与传统心理评估方法相结合，提升了心理评估的准确性，同时还有效节约了医疗资源。本专利技术所采用的技术方案如下：一种基于虚拟现实技术的心理评估方法，包括以下步骤：S1：选定心理量表；S2：将所选定的心理量表虚拟场景化，呈现基于特定心理量表设计的评估内容；S3：实时采集受试者问答数据、行为数据和生理数据；S4：基于受试者的问答选项，完成心理量表问题的智能跳转；S5：对量表内容进行综合智能分析，综合智能分析将行为数据通过卷积神经网络训练、问答数据通过循环神经网络训练、生理数据通过卷积神经网络训练后的输出经特征融合后输入到一个softmax层，得出心理评估模型；S6：采用心理评估模型对受试者初步学习获得的心理评估结果与医生标签进行比对，通过计算损失函数和梯度反向传导，对受试者的问答选项进行智能校正；S7：再将生理数据、行为数据和经校正的问答选项由心理评估模型计算，从而得到最终综合评估结果。优选地，步骤S4所述心理量表问题的智能跳转，通过设计多种关联条件判断并根据实时情况选择跳转策略；所述跳转策略包括根据医生临床经验量表中相关问题跳转、依据当前答题情况跳转和依据系统实时分析的使用者状态进行跳转。优选地，步骤S5对行为数据进行卷积神经网络的训练过程包括以下步骤：(1)对视频采集的行为数据分别提取形状信息和光流信息；(2)对提取的形状信息和光流信息进行预处理，得到卷积神经网络的输入图像；(3)设置卷积神经网络的参数，将形状信息和光流信息进行预处理后的输入图像分别输入两个卷积神经网络进行训练；(4)将经两个卷积神经网络处理后的形状信息和光流信息的特征进行融合；(5)经步骤(4)特征融合后的输出依次输入到后续卷积层、池化层和全连接层。优选地，步骤S5对问答数据在循环神经网络处理的步骤如下：(1)对语音问答数据进行自然语言处理，将语音数据转化为文本数据；(2)对文本数据进行编码；(3)将第一次问答数据输入到循环神经网络；(4)将本次问答数据与上一步输出结果输入到循环神经网络；(5)循环步骤(4)，直至问答结束。优选地，步骤S5对生理数据进行卷积神经网络的训练过程包括以下步骤:(21)对生理数据进行短时傅里叶变换，获取多通道频谱图；(22)将多通道频谱图采用卷积神经网络进行训练。从以上技术方案可知，本专利技术基于虚拟现实技术，融合被评测对象心理量表测定、行为数据和实时监测的生理数据，通过基于带有医生标记的数据经由卷积神经网络和循环神经网络等深度学习算法得到心理评估模型，该模型具有临床经验，可独立智能评估没有医生标记的数据。同时，本专利技术将受试者的心理评估结果与医生标签进行比对，通过计算损失函数和梯度反向传导对问答选项进行智能校正，校正后的问答数据能更好地反映受试者真实心理状态，再经由心理评估模型计算，从而得到最终综合评估结果。与现有技术相比，本专利技术至少有如下有益效果：本专利技术将心理量表评估过程具象化，利用虚拟现实技术将量表问题转化成为便于受试者理解的虚拟场景，同时将医生观测数据数字化，并采集受试者生理数据，将问答数据、生理数据和行为数据进行综合分析，获得受试者心理评估结果，同时评估结果与医生标签进行比对实现受试者问答选项的智能校正。利用传统的医生经验与客观的生理参数，可以提升心理评估的准确性，帮助用户及时了解自身心理状态，帮助用户管理心理健康，预防心理疾病的发生。同时可以减少医生工作量，节约医疗资源。而且本方法为医学研究提供了新的研究思路和方法，有利于找到相关情绪、心理判断标志物及机制。本方法采集得到大量的用户数据可以用于实现云计算，运用机器学习的方法挖掘出用户个性化心理特征，进一步提供针对性的心理辅导。附图说明图1为本专利技术心理评估流程图；图2为综合智能分析原理图；图3为智能矫正原理图；图4为行为数据处理过程图；图5为问答数据处理的网络结构图；图6为生理数据处理过程图。具体实施方式本专利技术提出了一种基于虚拟现实技术的心理评估方法，将心理量表评估过程具象化，利用虚拟现实技术将量表问题转化成为便于受试者理解的虚拟场景；同时将医生观测数据数字化，采集受试者生理数据，处理受试者量表问答数据，将三者结合进行综合分析，同时对受试者无效作答智能校正。避免了受试者因为外界干扰和医生观测的不同造成评估结果的差异，以及因病耻感而回避回答隐私问题，为此沉浸式虚拟现实内容的多样性和真实性为医生评估带来很大的方便，同时在特定情境下基于大数据技术能挖掘出受试者更多的信息。本专利技术心理评估方法包括心理量表的虚拟现实呈现、语音识别及自然语言处理技术、评估问题的智能跳转逻辑、受试者问答选项的智能校正算法、综合智能分析算法，如图1，具体包括如下步骤：步骤S1：选定心理量表；步骤S2：将所选定的心理量表虚拟场景化，呈现基于特定心理量表设计的评估内容；所述心理量表的虚拟现实呈现，利用虚拟现实技术，将心理量表转化为虚拟空间中虚拟医生的提问形式。心理量表虚拟场景化，即通过对情绪空间进行分解，制作具有特定情绪诱发的虚拟现实场景，将心理量表问题具象化。将心理量表测定过程虚拟现实场景化，用于提高受试者对心理量表问题理解的准确性，提高受试者答案的有效性，从而心理评估结果更为科学有效；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于虚拟现实技术的心理评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选定心理量表；S2：将所选定的心理量表虚拟场景化，呈现基于特定心理量表设计的评估内容；S3：实时采集受试者问答数据、行为数据和生理数据；S4：基于受试者的问答选项，完成心理量表问题的智能跳转；S5：对量表内容进行综合智能分析，综合智能分析将行为数据通过卷积神经网络训练、问答数据通过循环神经网络训练、生理数据通过卷积神经网络训练后的输出经特征融合后输入到一个softmax层，得出心理评估模型；S6：采用心理评估模型对受试者初步学习获得的心理评估结果与医生标签进行比对，通过计算损失函数和梯度反向传导，对受试者的问答选项进行智能校正；S7：再将生理数据、行为数据和经校正的问答选项由心理评估模型计算，从而得到最终综合评估结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于虚拟现实技术的心理评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：选定心理量表；S2：将所选定的心理量表虚拟场景化，呈现基于特定心理量表设计的评估内容；S3：实时采集受试者问答数据、行为数据和生理数据；S4：基于受试者的问答选项，完成心理量表问题的智能跳转；S5：对量表内容进行综合智能分析，综合智能分析将行为数据通过卷积神经网络训练、问答数据通过循环神经网络训练、生理数据通过卷积神经网络训练后的输出经特征融合后输入到一个softmax层，得出心理评估模型；S6：采用心理评估模型对受试者初步学习获得的心理评估结果与医生标签进行比对，通过计算损失函数和梯度反向传导，对受试者的问答选项进行智能校正；S7：再将生理数据、行为数据和经校正的问答选项由心理评估模型计算，从而得到最终综合评估结果。2.根据权利要求1所述的基于虚拟现实技术的心理评估方法，其特征在于，步骤S4所述心理量表问题的智能跳转，通过设计多种关联条件判断并根据实时情况选择跳转策略；所述跳转策略包括根据医生临床经验量表中相关问题跳转、依据当前答题情况跳转和依据系统实时分析的使用者状态进行跳转。3.根据权利要求1所述的基于虚拟现实技术的心理评估方法，其特征在于，步骤S5对行为数据进行卷积神经网络的训练过程包括以下步骤：(1)对视频采集的行为数据分别提取形状信息和光流信息；(2)对提取的形状信息和光流信息进行预处理，得到卷积神经网络的输入图...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐向民，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东,44