一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，包括以下步骤：S1.通过获取被测者的脑电信号，确定被测者的抑郁症严重程度；S2.根据抑郁症严重程度制定整体解决方案，每天商讨执行计划，监督执行过程，评估执行效果，并根据效果随时调整方案和执行；S3.根据整体解决方案，实施社交核心课，以感情为纽带，以游戏为媒介，通过训练眼神跟随和共同关注。本发明专利技术通过确定被测者的抑郁症严重程度，然后制定整体解决方案，从而方便培养自发性社交意愿，提高社交能力，便于训练孩子的记忆力、观察力、空间想想力、创造力、计算力和推理力，提高孩子身体素质，同时刺激大脑不同的神经区域，全面激发大脑活力，从而方便对抑郁症进行整体干预。整体干预。整体干预。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法


[0001]本专利技术属于抑郁症
，具体涉及一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法。

技术介绍

[0002]精神健康障碍，如抑郁症，正成为我国社会的主要挑战之一。现有的基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法还存在一些问题：不方便根据被测者的抑郁症严重程度，制定针对性的整体解决方案，从而不方便满足不同患者的需求，从而降低了抑郁症整体干预的效果，为此我们提出一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，包括以下步骤：
[0005]S1.通过获取被测者的脑电信号，确定被测者的抑郁症严重程度；
[0006]S2.根据抑郁症严重程度制定整体解决方案，每天商讨执行计划，监督执行过程，评估执行效果，并根据效果随时调整方案和执行；
[0007]S3.根据整体解决方案，实施社交核心课，以感情为纽带，以游戏为媒介，通过训练眼神跟随和共同关注，培养自发性社交意愿，提高社交能力；
[0008]S4.根据整体解决方案，安排通过各类智力游戏，训练孩子的记忆力、观察力、空间想想力、创造力、计算力和推理力；
[0009]S5.根据整体解决方案，根据孩子兴趣和个人模型提供运动处方，通过多种类不同强度的运动训练，提高孩子身体素质，同时刺激大脑不同的神经区域，全面激发大脑活力；
[0010]S6.提供配套的家长和亲属培训，为家长提供线上科学运动指导和线下运动指导，降低家长焦虑情绪，为孩子后续的成长创造更好的家庭陪伴方法；
[0011]S7.综合服务团队根据咨询团队意见，提供综合服务保障、必要的装备、必要的软件和技术手段以及日常生活保障。
[0012]优选的，所述S1中确定被测者的抑郁症严重程度的具体方法包括以下步骤：
[0013]S101.获取被测者的脑电信号；
[0014]S102.将所述脑电信号转换为频谱图像；
[0015]S103.依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述频谱图像进行识别，得到情绪类别，确定被测者的抑郁程度。
[0016]优选的，所述S102将所述脑电信号转换为频谱图像的步骤包括：对所述脑电信号进行预处理，然后对预处理后的所述脑电信号进行频域转换，得到所述频谱图像。
[0017]优选的，所述S103中依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述
[0039][0040]P(t|t)＝(I
‑
K(t)C)P(t|t
‑
1)
[0041]其中，为在t
‑
1时刻对下一个时刻t状态的预测值，A为状态转移矩阵，P(t|t
‑
1)为t时刻的先验误差协方差矩阵，P(t
‑
1|t
‑
1)为t
‑
1时刻的后验误差协方差矩，T为矩阵的转置，Q为是过程激励噪声协方差，K(t)为卡尔曼增益，C为测量矩阵，R为测量噪声协方差，为在t时刻通过卡尔曼滤波算法得到的估计值结合预测值得到的对真实状态的估计，为在t
‑
1时刻通过卡尔曼滤波算法得到的估计值结合预测值得到的对真实状态的估计，y
x
(t)为t时刻的观测值，P(t|t)为t时刻的后验误差协方差矩。
[0042]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0043]本专利技术通过确定被测者的抑郁症严重程度，然后制定整体解决方案，从而方便培养自发性社交意愿，提高社交能力，便于训练孩子的记忆力、观察力、空间想想力、创造力、计算力和推理力，提高孩子身体素质，同时刺激大脑不同的神经区域，全面激发大脑活力，从而方便满足不同患者的需求，从而方便增加抑郁症整体干预的效果，加快治疗效果。
附图说明
[0044]图1为本专利技术的流程图。
[0045]图2为本专利技术的实施方式图。
具体实施方式
[0046]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0047]请参阅图1、图2，本专利技术提供一种技术方案：一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，包括以下步骤：
[0048]S1.通过获取被测者的脑电信号，确定被测者的抑郁症严重程度；
[0049]S2.根据抑郁症严重程度制定整体解决方案，每天商讨执行计划，监督执行过程，评估执行效果，并根据效果随时调整方案和执行；
[0050]S3.根据整体解决方案，实施社交核心课，以感情为纽带，以游戏为媒介，通过训练眼神跟随和共同关注，培养自发性社交意愿，提高社交能力；
[0051]S4.根据整体解决方案，安排通过各类智力游戏，训练孩子的记忆力、观察力、空间想想力、创造力、计算力和推理力；
[0052]S5.根据整体解决方案，根据孩子兴趣和个人模型提供运动处方，通过多种类不同强度的运动训练，提高孩子身体素质，同时刺激大脑不同的神经区域，全面激发大脑活力；
[0053]S6.提供配套的家长和亲属培训，为家长提供线上科学运动指导和线下运动指导，降低家长焦虑情绪，为孩子后续的成长创造更好的家庭陪伴方法；
[0054]S7.综合服务团队根据咨询团队意见，提供综合服务保障、必要的装备、必要的软
件和技术手段以及日常生活保障。
[0055]本实施例中，优选的，所述S1中确定被测者的抑郁症严重程度的具体方法包括以下步骤：
[0056]S101.获取被测者的脑电信号；
[0057]S102.将所述脑电信号转换为频谱图像；
[0058]S103.依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述频谱图像进行识别，得到情绪类别，确定被测者的抑郁程度。
[0059]本实施例中，优选的，所述S102将所述脑电信号转换为频谱图像的步骤包括：对所述脑电信号进行预处理，然后对预处理后的所述脑电信号进行频域转换，得到所述频谱图像。
[0060]本实施例中，优选的，所述S103中依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述频谱图像进行识别的步骤之前，还包括：将所述频谱图像进行二值化处理。
[0061]本实施例中，优选的，所述整体解决方案包括心理咨询、医疗辅助、运动指导、压力管理、睡眠辅导和亲友指导；所述心理咨询包括抑郁焦虑障碍的正确认知生物原理和信心建立；所述医疗辅助包括对接陪伴就医和治疗注意事项；所述运动指导包括选择科学运动方法、陪伴指导运动、运动过程监督和运动结果分析本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过获取被测者的脑电信号，确定被测者的抑郁症严重程度；S2.根据抑郁症严重程度制定整体解决方案，每天商讨执行计划，监督执行过程，评估执行效果，并根据效果随时调整方案和执行；S3.根据整体解决方案，实施社交核心课，以感情为纽带，以游戏为媒介，通过训练眼神跟随和共同关注，培养自发性社交意愿，提高社交能力；S4.根据整体解决方案，安排通过各类智力游戏，训练孩子的记忆力、观察力、空间想想力、创造力、计算力和推理力；S5.根据整体解决方案，根据孩子兴趣和个人模型提供运动处方，通过多种类不同强度的运动训练，提高孩子身体素质，同时刺激大脑不同的神经区域，全面激发大脑活力；S6.提供配套的家长和亲属培训，为家长提供线上科学运动指导和线下运动指导，降低家长焦虑情绪，为孩子后续的成长创造更好的家庭陪伴方法；S7.综合服务团队根据咨询团队意见，提供综合服务保障、必要的装备、必要的软件和技术手段以及日常生活保障。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述S1中确定被测者的抑郁症严重程度的具体方法包括以下步骤：S101.获取被测者的脑电信号；S102.将所述脑电信号转换为频谱图像；S103.依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述频谱图像进行识别，得到情绪类别，确定被测者的抑郁程度。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述S102将所述脑电信号转换为频谱图像的步骤包括：对所述脑电信号进行预处理，然后对预处理后的所述脑电信号进行频域转换，得到所述频谱图像。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述S103中依据预构建的基于深度卷积神经网络的情绪识别模型对所述频谱图像进行识别的步骤之前，还包括：将所述频谱图像进行二值化处理。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述整体解决方案包括心理咨询、医疗辅助、运动指导、压力管理、睡眠辅导和亲友指导；所述心理咨询包括抑郁焦虑障碍的正确认知生物原理和信心建立；所述医疗辅助包括对接陪伴就医和治疗注意事项；所述运动指导包括选择科学运动方法、陪伴指导运动、运动过程监督和运动结果分析；所述压力管理包括正确面对压力和注意力转移；所述睡眠辅导包括睡眠方法辅导和睡眠质量监测；所述亲友指导包括亲友正确认知、正确陪伴和注意事项。6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述S4中的各类智力游戏包括数字华容道、魔方、层叠消融、数独、扫雷、迷走点线和碎片迷踪等。7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能和大数据的抑郁症整体干预方法，其特征在于：所述S6中提供配套的家长和亲属培训包括日常陪伴技...

【专利技术属性】
技术研发人员：江海洋，
申请(专利权)人：江海洋，
类型：发明
国别省市：