[发明专利]基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法、设备、介质及产品

权利要求书

1.基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

对眼动信号进行预处理，选择眼动信号特征，并根据所述眼动信号特征建立组合分类模型；

对心电信号进行降噪处理，对降噪后的心电信号进行QRS波群定位处理，获得有效的心电信息；

对脑电信号进行预处理，对所述脑电信号进行特征提取，对提取的脑电信号特征进行分析；

挖掘眼动信号、心电信号、脑电信号与心理状态之间的数据关系，建立基于互信息的融合模型进行心理状态评估。

2.根据权利要求1所述的基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于：所述对眼动信号进行预处理具体为去除实验过程中被试者眼动数据异常值；

所述选择眼动信号特征眼动仪采集还包括对眼动信号特征进行归一化处理，所述眼动信号特征包括眼跳、注视、瞳孔大小和眨眼频率；

所述根据所述眼动信号特征建立组合分类模型具体为通过数据挖掘算法对眼动信号特征进行分类，建立组合分类模型。

3.根据权利要求1所述的基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于：所述对降噪后的心动信号进行QRS波群定位处理具体为根据心电信号特性、抑郁患者的心电特征，采用Pan-Tompkins检测算法对12导联心电数据进行分导联QRS波群定位与心拍分割，获取RR间期、QR间期、ST段电位起测点。

4.根据权利要求3所述的基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于：所述采用Pan-Tompkins检测算法对12导联心电数据进行分导联QRS波群定位与心拍分割包括以下步骤；

所述心拍分割采用医学上R波在一个心拍中占2/5的标准位置为基准，进行前后截取，再根据R波定位后，采用数学形态学方法，通过多值变换，根据形态学特征，处理信号的斜率、幅值正负的波峰波谷，前后寻找Q波和S波的波谷，定位出Q波、R波和S波；

根据Q波、R波和S波定位结果进行ST段电位测量点定位法，计算公式为：

其中，X_ST(i)指ST段的起始测量点，X_R指R波波峰的坐标位置，f_s为整体心电信号的采样频率，ΔRR_i为整体心电信号的RR间期。

5.根据权利要求1所述的基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于，所述对脑电信号进行预处理包括以下步骤：

原始信号模型为：

其中，是在t时刻从电极i记录到的不含噪声的脑电图信号，EOG(t)是在t时刻记录到的眼电信号；

采用最小二乘法对数据进行估计，得到常数K的估计值，去除伪迹之后的脑电信号表示为：

6.根据权利要求2所述的基于多生理参数智能分析的心理状态评估方法，其特征在于：所述数据挖掘算法包括支持向量机、随机森林。