電信號處理和參數(shù)計算通過腦電信號去基線處理、闊值去噪處理、小波分解處 理W及譜分析和譜估計處理計算5波幅值、5波功率、5波均值、5波方差、5波偏歪度、 5波峭度、0波幅值、0波功率、0波均值、0波方差、0波偏歪度、0波峭度、a波幅 值、a波功率、a波均值、a波方差、a波偏歪度、a波峭度、P波幅值、P波功率、P波 均值、P波方差、P波偏歪度、P波峭度和小波賭；
[0019] 皮電信號處理和參數(shù)計算通過皮電信號去基線處理和小波濾波計算皮膚交感反 應(yīng)潛伏期、皮膚交感反應(yīng)波幅和皮膚電阻值；
[0020] 胃電信號處理和參數(shù)計算通過胃電信號去基線處理、HiAed-Huang變換處理、小 波分析處理、多分辨率分析處理和獨(dú)立成分分析處理計算正常胃電節(jié)律、慢波、胃動過緩和 胃動過速成分；
[0021] 肌電信號處理和參數(shù)計算通過肌電信號去基線處理和小波包自適應(yīng)闊值去噪處 理計算基礎(chǔ)值、最小值、最高值、肌電下降能力和肌電曲線；
[0022] 眼電信號處理和參數(shù)計算通過眼電信號去基線處理、加權(quán)中值濾波處理和小波變 換處理計算R波成分、r波成分、S波成分和S波成分；
[0023] 多導(dǎo)睡眠信號處理和參數(shù)計算通過睡眠腦電信號去基線處理、闊值去噪處理、小 波分解處理W及譜分析和譜估計處理，睡眠眼電信號去基線處理、加權(quán)中值濾波處理和小 波變換處理，睡眠肌電信號去基線處理、小波包自適應(yīng)闊值去噪處理和睡眠分期處理計算 睡眠潛伏期、睡眠總時間、覺醒指數(shù)、S1、S2、S3、S4、快速眼動百分比、快速眼動睡眠周期數(shù)、 快速眼動睡眠潛伏期、快速眼動睡眠強(qiáng)度、快速眼動睡眠密度和快速眼動睡眠時間；
[0024] 溫度信號處理和參數(shù)計算通過溫度信號去基線處理、闊值濾波處理和建立溫度值 與圖像灰度值的關(guān)系式計算人體體內(nèi)溫度分布。
[00巧]步驟2 :利用步驟1計算得到的信號參數(shù)進(jìn)行歸一化處理，對經(jīng)過歸一化處理后的 信號參數(shù)組成的參數(shù)集進(jìn)行特征選擇，得到特征參數(shù)集。所述的歸一化處理方法：
[0026]
[0027] 其中，X是指參數(shù)集的信號參數(shù)，Xi表示第i個進(jìn)行歸一化的信號參數(shù)值，X1。表 示第i個歸一化后的值，Xime。。表示第i個參數(shù)的正常均值，Xut康示第i個參數(shù)的正常標(biāo) 準(zhǔn)差，i是正整數(shù)。所述的特征選擇分為特征捜索和評價準(zhǔn)則兩部分，其中捜索算法使用 W下算法中一種或一種W上的組合：完全捜索（CompleteSearch)、順序捜索（Sequential Search)、隨機(jī)捜索算法（RandomSearch)、遺傳算法（GeneticAlgorithm)、模擬退火捜 索算法（SimulatedAnnealing)、可回溯的貪婪捜索擴(kuò)張算法，評價準(zhǔn)則可選擇性地使用 Wa卵er模型或CfsSubse巧val屬性評估方法。其中在評估過程中獲取屯、電和脈搏波信號， 特征選擇采用結(jié)合完全捜索算法與Wapper模型的方式；評估過程中，獲取屯、電、皮電和多 導(dǎo)睡眠信號，特征選擇采用結(jié)合隨機(jī)捜索算法與CfsSubsetEval屬性評估方法的方式。根 據(jù)采集信號種類不同，選擇合適、準(zhǔn)確度高的算法組合。
[0028] 步驟3 :根據(jù)步驟2得到的特征參數(shù)集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，使用特征參數(shù)集在機(jī)器學(xué)習(xí) 的過程中建立抑郁評估數(shù)學(xué)模型。其中機(jī)器學(xué)習(xí)的算法可選擇性地使用W下算法中一種或 一種W上組合：貝葉斯分類器度ayes)、決策樹算法值ecision化ee)、AdaBoost算法、k-近 鄰法化-NearestNei曲bor)、支持向量機(jī)（SVM)。抑郁評估數(shù)學(xué)模型的表達(dá)式為：
[0029]
[0030] 其中，Y是抑郁評估數(shù)學(xué)模型輸出值，n是選擇使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)，是第i 種算法輸出值，曰1是第i種算法的系數(shù)，i是正整數(shù)。建立了基于多種生理信息的抑郁評估 數(shù)學(xué)模型后，利用抑郁評估數(shù)學(xué)模型的輸出結(jié)果評價抑郁等級，所述抑郁等級分為五級：正 常、一般、輕度抑郁、中度抑郁和重度抑郁。
[0031] 相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具備W下的優(yōu)點(diǎn)及有益效果：
[0032] 1、抑郁評估數(shù)學(xué)模型的建立具有研究基礎(chǔ)，屯、電信號、脈搏波信號、腦電信號、皮 電信號、胃電信號、肌電信號、眼電信號、多導(dǎo)睡眠信號和溫度信號的參數(shù)與抑郁相關(guān)，因此 利用基于生理信息的抑郁評估數(shù)學(xué)模型的輸出結(jié)果評估抑郁等級具有可行性；
[0033] 2、利用抑郁評估數(shù)據(jù)模型的評估方式通過生理參數(shù)客觀量化抑郁等級，能夠改善 傳統(tǒng)量表評估抑郁的方式，避免量表評估的主觀性，符合臨床需求并具有臨床實用性；3、本 發(fā)明結(jié)合屯、電、脈搏波、腦電、皮電、胃電、肌電、眼電、多導(dǎo)睡眠和溫度的生理參數(shù)對抑郁癥 進(jìn)行評估，豐富了神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域與屯、理學(xué)領(lǐng)域交叉研究的方法；
[0034] 4、本發(fā)明對屯、電信號W及脈搏波信號、腦電信號、皮電信號、胃電信號、肌電信號、 眼電信號、多導(dǎo)睡眠信號和溫度信號中的一種信號或一種W上的信號的結(jié)合進(jìn)行信號處 理、參數(shù)計算、建立數(shù)學(xué)模型，可選擇多種信號組合進(jìn)行評估，具有靈活性和新穎性；
[0035] 5、本發(fā)明提出對信號參數(shù)歸一化處理的方法，將參數(shù)與正常樣本中的均值和標(biāo)準(zhǔn) 差進(jìn)行比較，消除參數(shù)在數(shù)值大小和偏差方面的差異，使參數(shù)集特征選擇更加科學(xué)有效；
[0036] 6、本發(fā)明提出多種特征選擇和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法組合，根據(jù)信號類型的不同，數(shù)學(xué) 模型的建立方式更加靈活；
【附圖說明】
[0037] 圖1為基于生理信息的抑郁癥評估系統(tǒng)原理圖。
[0038] 圖2為基于生理信息的抑郁癥評估系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0039] 下面結(jié)合實施例及附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的描述，但本發(fā)明的實施方式不限 于此。 陽〇4〇] 實施例
[0041] 如圖1所示，一種基于生理信息的抑郁癥評估系統(tǒng)，包括：信息采集模塊、信號處 理模塊、參數(shù)計算模塊、特征選擇模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊、輸出結(jié)果模塊；信息采集模塊采集的 信號通過USB串口有線傳輸或者藍(lán)牙無線傳輸?shù)姆绞絺鬏數(shù)叫盘柼幚砟K中。信號處理模 塊輸出經(jīng)過處理的信號到參數(shù)計算模塊。參數(shù)計算模塊輸出信號參數(shù)到特征選擇模塊。特 征選擇模塊輸出特征參數(shù)集到機(jī)器學(xué)習(xí)模塊。機(jī)器學(xué)習(xí)模塊輸出抑郁等級到輸出結(jié)果模 塊。
[0042] 所述基于生理信息的抑郁癥評估系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖2所示，所述的信息采集模塊， 用于采集屯、電信號并采集脈搏波信號、腦電信號、皮電信號、胃電信號、肌電信號、眼電信 號、多導(dǎo)睡眠信號和溫度信號中的一種信號或一種W上的信號。所述的信號處理模塊，用于 處理生理信息，包括去基線處理、濾波去噪處理、提取屯、搏間期處理、時頻變換處理W及譜 分析和譜估計處理等。所述的參數(shù)計算模塊，用于計算經(jīng)過處理的信號的信號參數(shù)，包括屯、 率變異性的時域參數(shù)、頻域參數(shù)和時域幾何參數(shù)，W及根據(jù)采集的生理信息選擇性地計算 脈搏波信號、腦電信號、皮電信號、胃電信號、肌電信號、眼電信號、多導(dǎo)睡眠信號、溫度信號 中一種或一種W上信號的時域參數(shù)、頻域參數(shù)、直方圖參數(shù)、分布圖參數(shù)。所述的特征選擇 模塊，用于在全部信號參數(shù)中獲取與抑郁等級相關(guān)的特征參數(shù)集。所述的機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，用 于訓(xùn)練抑郁等級量化的分類器，利用特征參數(shù)集建立抑郁評估數(shù)學(xué)模型，量化抑郁等級。所 述的輸出結(jié)果模塊，用于顯示抑郁評估數(shù)學(xué)模型輸出的抑郁等級。
[0043] 該系統(tǒng)的基于多種生理信息的抑郁癥評估方法具體實施步驟如下： W44] 步驟1 :獲取生理信息，生理信息包括屯、電，W及脈搏波、腦電、皮電、胃電、肌電、 眼電、多導(dǎo)睡眠、溫度中一種或一種W上生理信息。其中：
[0045] 屯、電信號采集可選擇測量五分鐘靜息狀態(tài)下的屯、電信號，屯、電采集采樣率可W選 擇500Hz或者500Hz W上；
[0046] 脈搏波采集可選擇性利用紅外光透射尖部位輸出反應(yīng)血管末稍血容積變化的脈 搏傳感器采集之間脈搏信號，或者利用震感式測量法采集腕部脈搏信號，脈搏波采集采樣 率可W選擇500Hz或者500Hz W上；
[0047] 腦電采集可選擇采用10-20系統(tǒng)點(diǎn)激發(fā)采集大腦皮層的自發(fā)腦電活動；
[0048] 皮電采集采用皮膚交感反應(yīng)測試，單脈沖經(jīng)皮電刺激腕部正中神經(jīng)，測試皮膚交 感反應(yīng)起始潛伏期和波幅，w及測試右手大魚肌和前臂掌側(cè)的皮膚電阻值； W例 胃電采集采用置于上腹部的體表電極測量胃肌電活動；
[0050] 肌電采集采用生物反饋儀刺激，連接前額的肌電電極測量肌電的信號；
[0051] 眼電采集采用閉眼眼球活動（CEM)測量；
[0052] 多導(dǎo)睡眠采用同時采集眼電、下頌肌電和腦電的方式測量睡眠時間及其參數(shù)；