【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，更具体地说，它涉及一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法。
技术介绍
1、目前在抑郁症识别领域，存在多种技术和方法来帮助识别和评估抑郁症。以下是现有技术中常见的一些方法及其技术细节的详细描述：
2、1.1问卷调查：这是一种常见的抑郁症识别方法，其中被测试者需要回答一系列问题，评估他们的情绪状态和心理健康。问卷可以包括抑郁症状的常见指标，如beck抑郁量表或phq-9。这些问卷通过对回答的总分或特定答案进行分析，来确定一个人是否可能患有抑郁症。
3、1.2自然语言处理：使用自然语言处理(nlp)技术来分析和处理与抑郁症相关的文本数据，如日记、社交媒体帖子、在线聊天记录等。nlp技术可以提取文本中的情感、情绪和语义特征，从而揭示出患者的抑郁倾向。这些特征可以通过文本分类、情感分析、主题建模等技术来识别和评估抑郁症。
4、1.3语音分析：语音分析技术基于对语音录音的处理和分析，通过提取声音特征和语音模式来判断一个人的情绪状态。例如，抑郁症患者的语音通常表现出低沉、缺乏表情和能量的特点。语音分析可以通过声音频率、语速、音调、语音质量等因素来识别情感特征，并使用机器学习算法对这些特征进行分类和评估。
5、综上所述，现有的抑郁症识别技术涵盖了问卷调查、自然语言处理、语音分析等多个方面。这些技术通过收集和分析不同类型的数据，从多个角度评估和识别抑郁症患者的症状和迹象，为早期干预和治疗提供支持。
6、2、在现有技术方案中，存在一些技术问题：>
7、2.1有限的数据样本和数据来源：现有技术可能仅依赖于有限的数据样本和数据来源来识别抑郁症，这可能导致识别的准确性和适用性受限。
8、2.2缺乏标准化准则：抑郁症的诊断标准和评估方法存在一定的主观性和不确定性，技术方案在缺乏明确的标准化准则的情况下可能产生误诊或漏诊的问题。
9、2.3复杂性和多因素性：抑郁症是一个复杂而多因素的疾病，涉及心理、生理、社交等多个层面的因素，现有技术往往难以全面捕捉和分析这些因素之间的复杂相互作用关系。
10、2.4个体差异和多样性：抑郁症在不同个体之间表现出差异性和多样性，现有技术可能无法充分考虑和适应不同个体之间的差异，导致识别和评估的精确性和个性化能力不足。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其最主要解决的技术问题是抑郁症识别的准确性和个性化能力。该方法利用音乐诱发心电信号和矮猫鼬优化算法相结合，旨在提高抑郁症的识别准确率，并根据个体心电响应特征进行个性化评估。通过充分考虑音乐的情绪诱发和心电信号的特征提取与分析，该方法可以更好地捕捉到抑郁症患者的心理状态，从而提高抑郁症的识别和评估效果。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，包括如下步骤：
3、s1、建立心电信号采集库，用于收集所有的音乐诱发的心电信号(ecg)，并让测试者填写抑郁自评量表；
4、s2、将采集的ecg数据进行预处理，采用小波变换法降噪；
5、s3、对预处理ecg信号提取特征，分别提取时域特征的方差、频域特征的特征功率谱密度(psd)以及熵特征的样本熵；
6、s4、采用k折法对数据集进行分割，并使k尽可能的大，将数据集分为训练集和测试集；
7、s5、对数据集进行归一化处理，采用0均值标准化归一化法让数据介于0、1之间；
8、s6、对数据集使用三种分类器训练数据模型，本专利技术采用的是k个最邻近点knn，长短时记忆网络lstm以及深度置信网络dbn分类器；
9、s7、基于矮猫鼬优化算法(dmo)对s6的三种模型进行优化。
10、本专利技术使用dmo算法来对三个分类器进行优化，增加了预测结果的准确性。总体流程参考图1。
11、其中，s1中，ecg信号的采集
12、音乐诱发ecg是一种测量人类心电活动的非侵入性方法。通过播放不同类型的音乐，可以诱发不同的心电反应，进而研究心电信号与抑郁症之间的关系。
13、其过程如下：
14、s101、准备心电采集设备；
15、首先需要准备一个心电采集设备，如ecg仪器，以及相应的软件和电极。本专利技术采用标准的12导联进行采集；
16、s102、选取音乐；
17、根据研究需要，从音乐库中选取合适的音乐。不同类型的音乐会诱发不同的心电反应，因此需要根据实验设计选择最合适的音乐。本专利技术使用有节奏、具有情感表达和适度复杂度的音乐作为刺激源。
18、s103、让受试者听取音乐；
19、将受试者安装在心电采集设备上，并通过耳机播放已选择的音乐。在此期间，需要保持实验室环境安静，避免干扰。
20、s104、数据采集和记录；
21、在音乐听取期间，采集受试者的心电信号，并将数据记录下来。数据可以在ecg仪器上记录或通过相应的软件记录。通常需要记录音乐刺激期间和基线期间的心电信号。
22、s105、对受试者进行抑郁症量表诊断；
23、采用抑郁自评量表(sds)对比两组患者的抑郁症状变化和差异，总分为100分。以50分作为临界值，≤50分则视为无抑郁症状，记为0，大于50，则视为有抑郁症，记为1。
24、s2中，ecg信号的预处理
25、心电信号(ecg)是评估抑郁症的一种重要方法，但它的信号质量容易受到各种噪声的干扰，包括工频干扰、肌电干扰和基线漂移。
26、工频干扰是由于设备周围的电磁干扰引起的，其频率为50hz左右，常常混淆没有用的信号，影响结果的准确性。2、肌电干扰则是由于肌肉运动引起的信号变化，这种干扰无规律可言，且能量集中在30-300hz内，容易与心电信号重叠在一起，导致有用的心电信号被忽视。3、基线漂移是由于电极位置的滑动变化或者人体的呼吸运动造成的信号变化，也会对信号产生影响。在信号滤波的过程中，需要对这些干扰进行抑制和去除，以保证准确地评估心脏健康状况和进行疾病诊断。
27、对于一般肌电干扰和工频干扰一般通过滤波器可以直接去除掉，基线漂移，常用小波变换去除，其计算公式为图2。
28、在s3中，ecg的特征提取
29、对于预处理好的数据，分别提取方差、特征功率谱密度(psd)特征以及样本熵特征，将汉宁窗设置为4s，重叠窗口设置为2s，采样率为250hz，而后，对12个信道求其平均值，如图3所示。
30、s301、方差特征的提取
31、ecg(心电图)是医学领域中诊断心理疾病的一种重要工具，ecg记录了心脏的电信号，可以用于检测心脏的功能和异常。ecg信号通常是低频信号，包括多个有意义的特征，如心跳间隔、qrs波群、st段和t波。提取这些特征可以帮助诊断不同类型的心脏异常，包括心脏节本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，在S1中，ECG信号的采集过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，在S3中，对于预处理好的数据，分别提取方差、特征功率谱密度(PSD)特征以及样本熵特征，将汉宁窗设置为4s，重叠窗口设置为2s，采样率为250hz，而后，对12个信道求其平均值。
4.根据权利要求1所述的一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，在S4中，首先对数据集进行分组，将所有的数据分成K个子集，其中K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集，做完一次测试则再从中选出一个作为测试集，其余数据集拼接作为训练集，共测试K次将所有的结果准确率相加取平均数，即为实验模型的评估分数。
【技术特征摘要】
1.一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，在s1中，ecg信号的采集过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于音乐诱发心电的矮猫鼬优化算法抑郁症识别方法，其特征在于，在s3中，对于预处理好的数据，分别提取方差、特征功率谱密度(psd)特征以及样本熵特征，将汉宁窗设置为...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱春龙，王文学，张文伟，杨成赫，李维强，
申请(专利权)人：中电信数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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