【技术实现步骤摘要】
一种基于眼动与面部表情的抑郁评估系统
本专利技术涉及计算机辅助抑郁早期检测
，特别是涉及一种基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，通过机器学习的方法分析眼动和面部表情特征，进行抑郁早期评估。
技术介绍
抑郁症是一种普遍的心理疾病，影响着全世界约3.5亿人,世界卫生组织(WorldHealthOrganization,WHO)预测，到2020年抑郁症将成为全球第二大主要疾病,仅次于心脏病。然而，对于抑郁症的诊断和疗效评估主要依靠家属患病史、患者自述以及临床量表等主观评估方法，缺少客观的测量方法和工具，从而造成早期情感障碍识别困难，患者常常因此错过最佳治疗时机。在生物医学领域，已经发现眼动及表情这种自发的行为与其心理状态(尤其是抑郁症状)存在密切关联。有研究表明，抑郁障碍患者与非抑郁症患者对不同情绪的刺激会有不同的反应，这些反应往往是一些下意识的，如眼动、表情等等。相较于传统的评估手段，这些生理指标更客观，同时，非侵入式设备能够方便的进行数据采集，操作方便。
技术实现思路
根据现有技术存在的问题，本...
【技术保护点】
1.一种基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，包括情绪刺激模块、表情采集模块、眼动采集模块、眼动特征提取模块、表情特征提取模块、机器学习分类模块和自动评估模块；所述表情采集模块用于采集被试者观看情绪刺激模块输出的不同的情绪刺激图片时的表情信息；眼动采集模块用于采集被试者观看情绪刺激模块输出的不同的情绪刺激图片时的眼动信息；眼动特征提取模块对获得的眼动图像信息提取眼动特征，表情特征提取模块对获得的表情图像信息提取表情特征；机器学习分类模块进行特征融合和机器学习分类；自动评估模块依据机器学习分类结果对被试者的抑郁程度进行评估。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，包括情绪刺激模块、表情采集模块、眼动采集模块、眼动特征提取模块、表情特征提取模块、机器学习分类模块和自动评估模块；所述表情采集模块用于采集被试者观看情绪刺激模块输出的不同的情绪刺激图片时的表情信息；眼动采集模块用于采集被试者观看情绪刺激模块输出的不同的情绪刺激图片时的眼动信息；眼动特征提取模块对获得的眼动图像信息提取眼动特征，表情特征提取模块对获得的表情图像信息提取表情特征；机器学习分类模块进行特征融合和机器学习分类；自动评估模块依据机器学习分类结果对被试者的抑郁程度进行评估。
2.根据权利要求1所述的基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，所述眼动采集模块包括前景摄像头和眼动摄像头，前景摄像头设置在被试者前额中间区域，用于拍摄被试者视野区域，分辨率为1080p，采样率达到30fps；眼动摄像头设置在被试者脸颊左右区域，用于拍摄被试者左右两眼的瞳孔图像，要求较高帧数，分辨率为120x120，采样率达到200fps。
3.根据权利要求2所述的基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，所述眼动采集模块包括用于安置前景摄像头和眼动摄像头的镜架；镜架由聚氨酯材料3D打印制成，包括前景摄像头支架、加长鼻托和瞳孔摄像头支架；前景摄像头支架位于眉毛上方，中心部位固定前景摄像头，前景摄像头支架通过加长鼻托支撑在鼻部；眼动摄像头支架连接在前景摄像头支架的左右两侧，眼动摄像头支架与前景摄像头支架的连接处具有一段弧形结构，可让传统眼镜的镜腿从中穿过；眼动摄像头支架的端部固定眼动摄像头，所述眼动摄像头支架分别向外旋转一定角度，使眼动摄像头不会遮挡脸颊部分并斜向上拍摄瞳孔，且支架可以进行伸缩、旋转操作，适应不同脸型的被试者。
4.根据权利要求1所述的基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，所述表情采集模块包括表情采集摄像头，表情采集摄像头设置于被试者前方适当位置，以拍摄被试者完整的脸部区域，采用罗技c1000e，分辨率4096x2160，采样率60fps。
5.根据权利要求1所述的基于眼动与面部表情的抑郁评估系统，其特征在于，...
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