一种抑郁症程度量化的评估系统的制作方法

本发明属于医学技术领域，具体涉及一种抑郁症程度量化的评估系统。

背景技术：

抑郁症又称抑郁障碍，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，是心境障碍的主要类型。临床可见心境低落与其处境不相称，情绪的消沉可以从闷闷不乐到悲痛欲绝，自卑抑郁，甚至悲观厌世，可有自杀企图或行为。甚至发生木僵。部分病例有明显的焦虑和运动性激越。严重者可出现幻觉、妄想等精神病性症状。每次发作持续至少2周以上、长者甚或数年，多数病例有反复发作的倾向，每次发作大多数可以缓解，部分可有残留症状或转为慢性。

现有抑郁症程度的判断一般都是由医生在闻讯过程中进行自主判断，缺乏一定的系统性，且带有比较强烈的主观判断，不利于医生对患者抑郁症程度进行准确的判断。同时在闻讯过程中，有时会因为患者自身的判断错误或有意隐瞒而导致回答的答案并不准确，进一步加大了医生准确判断患者的抑郁症程度。

技术实现要素：

本发明针对现有技术存在的问题，提供了一种抑郁症程度量化的评估系统，包括：摄像系统、信息输入装置、显示器、分析装置、本地储存装置。其中摄像系统用于拍摄患者面部，并将患者面部的影像信息发送至分析装置。所述分析装置包括：面部识别分析模块、问答分析模块、抑郁症程度量化评估模块。

进一步的，所述面部识别分析模块接收到摄像系统发出的影像信息后进行如下分析：首先，根据影像信息将患者面部表情抽象化，形成患者面部表情抽象图。然后调取本地储存装置中抽象化表情背景图。对比患者面部表情抽象图和抽象化表情背景图，找到与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图。根据找到的抽象化表情背景图得到当前基于表情信息的评估分a。

进一步的，所述问答分析模块进行如下分析：首先，调取本地储存装置中抑郁症问答卷，并将问答卷通过显示器向医生显示。医生根据问答卷向患者提出相关问题，并根据患者的答案，通过信息输入装置向分析装置输入答案信息。最后根据获取的答案信息得到基于问答答案的评估分b。

进一步的，所述抑郁症程度量化评估模块获取评估分a和评估分b后，根据加权计算公式计算后得到抑郁症程度量化指标c，并将该抑郁症程度量化指标c通过显示器向医生展示。

进一步的，所述抽象化表情背景图为：省略头发、眉毛、鼻子后的方形脸谱图a，其中嘴巴省略为嘴角朝向的折线a，眼睛省略为上眼睑和下眼睑形成的不同大小的框线a。

进一步的，所述根据影像信息将患者面部表情抽象化的方法为：将拍摄到的患者面部信息同比例拉升为与方形脸谱图a相同大小的方形脸谱图b。然后将方形脸谱图b的头发、眉毛、鼻子省略，将嘴巴根据嘴角方向形成折线b，将省略为上眼睑和下眼睑形成的框线b，同时记录瞳孔的位置和朝向。

进一步的，所述找到与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图的方法为：首先找到与折线b最贴合的折线a对应的抽象化表情背景图集。然后在折线b与折线a重合率符合预设时，不改变获取的抽象化表情背景图集。最后在抽象化表情背景图集中获取与框线b最贴合的框线a对应的抽象化表情背景图，即为与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图，该抽象化表情背景图对应的分值极为评估分a。

进一步的，所述折线b与折线a重合率符合预设为：以第一次折线b与折线a重合为基准，后续折线b相比折线a的重合率减幅不超过15％，为符合预设。

进一步的，所述评估分a＝(a1*t1+a2*t2+....+an*tn)/(t1+t2+。。。+tn)。所述a1、a2..an为一张抽象化表情背景图的得分。所述t1、t2...an为an对应抽象化表情背景图的持续时间。

进一步的，当折线a向上时，表现为负分。当折线a向下时，表现为正分。当出现瞳孔的位置连续变动或朝向持续朝向一侧时，当前表情得分an乘2。当前问卷的得分减为原分值的1/t，所述t为两次答案录入的间隔时间，t的初始数值为1，之后每2秒t的数值增加0.3，不足2秒的部分不增加t的数值。

进一步的，所述问答卷分为：情绪相关部分、记忆力相关部分、身体状态相关部分、生理性疾病生理性疾病相关部分。所述情绪相关部分得分为b1、记忆力相关部分得分为b2、身体状态相关部分得分为b3、生理性疾病生理性疾病相关部分得分为b4。所述评估分b为b1、b2、b3、b4的加权得分。

进一步的，所述评估分b＝k*b1+b2+b3+b4。所述k＝1，当答案无轻生或暴躁相关时。所述k＝5，当答案没有轻生但有暴躁相关时。所述所述k＝7，当答案有轻生无暴躁相关时。所述所述k＝10，当答案有轻生同时有暴躁相关时。

进一步的，所述抑郁症程度量化指标c＝ka*a+kb*b。所述ka＝(a/a0)+1/[e^(a/a0)]，所述kb＝(b/bo)+(a/b)[e^(b/b0)]。所述a0为评估分a的最大值，所述bo为k＝1时，评估分b的最大值。

进一步的，取d＝c/c0。当d＝0-0.3时，显示为轻度抑郁。当d＝0.3-0.6时，显示为中度抑郁。当d＝0.6-0.9时，显示为重度抑郁。当d大于0.9时，显示为严重抑郁。当d大于0.6且k＝5时，显示提示有双向并发风险。当d大于0.6且k＝7时，显示提示有轻生倾向。当d大于0.6且k＝10时，显示提示有轻生且双向并发风险。

本发明至少具有以下优点之一：

1.本发明通过表情对比和问卷问答的形式，共同判断患者的抑郁症程度，相比单一的问卷问答，准确率更高，被患者误导的可能性相对下降。

2.本发明给予患者面部表情进行得分的动态调整，可有效排除部分有意误导或患者自身不确定的答案，提到患者抑郁症程度的判断精度。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

一种抑郁症程度量化的评估系统，包括：摄像系统、信息输入装置、显示器、分析装置、本地储存装置。其中摄像系统用于拍摄患者面部，并将患者面部的影像信息发送至分析装置。所述分析装置包括：面部识别分析模块、问答分析模块、抑郁症程度量化评估模块。

所述面部识别分析模块接收到摄像系统发出的影像信息后进行如下分析：首先，根据影像信息将患者面部表情抽象化，形成患者面部表情抽象图。然后调取本地储存装置中抽象化表情背景图。对比患者面部表情抽象图和抽象化表情背景图，找到与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图。根据找到的抽象化表情背景图得到当前基于表情信息的评估分a。

所述问答分析模块进行如下分析：首先，调取本地储存装置中抑郁症问答卷，并将问答卷通过显示器向医生显示。医生根据问答卷向患者提出相关问题，并根据患者的答案，通过信息输入装置向分析装置输入答案信息。最后根据获取的答案信息得到基于问答答案的评估分b。

所述抑郁症程度量化评估模块获取评估分a和评估分b后，根据加权计算公式计算后得到抑郁症程度量化指标c，并将该抑郁症程度量化指标c通过显示器向医生展示。

该系统将抑郁症程度量化为指标c，量化评估过程同时兼顾了表情和问卷答案，具有一定的客观性。一方面使得医生可以一目了然的知道患者具体的抑郁症程度，另一方面可辅助医生结合医生自己的判断，对患者的抑郁症程度进行更为准确的判断。

实施例2

基于实施例1所述抑郁症程度量化的评估系统，所述抽象化表情背景图为：省略头发、眉毛、鼻子后的方形脸谱图a，其中嘴巴省略为嘴角朝向的折线a，眼睛省略为上眼睑和下眼睑形成的不同大小的框线a。

所述根据影像信息将患者面部表情抽象化的方法为：将拍摄到的患者面部信息同比例拉升为与方形脸谱图a相同大小的方形脸谱图b。然后将方形脸谱图b的头发、眉毛、鼻子省略，将嘴巴根据嘴角方向形成折线b，将省略为上眼睑和下眼睑形成的框线b，同时记录瞳孔的位置和朝向。

所述找到与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图的方法为：首先找到与折线b最贴合的折线a对应的抽象化表情背景图集。然后在折线b与折线a重合率符合预设时，不改变获取的抽象化表情背景图集。最后在抽象化表情背景图集中获取与框线b最贴合的框线a对应的抽象化表情背景图，即为与患者面部表情抽象图最接近的抽象化表情背景图，该抽象化表情背景图对应的分值极为评估分a。

所述折线b与折线a重合率符合预设为：以第一次折线b与折线a重合为基准，后续折线b相比折线a的重合率减幅不超过15％，为符合预设。

由于现有图形对比一般都是基于像素的逐一对比，如果直接将患者的面部表情进行全部对比，则数据分析量非常巨大，很可能无法做到实时同步。而采用该方法，由于极大的简化了患者面部信息和背景图信息，需要对比的像素点相比全图对比减少了95％以上，可极大提高图形对比速度，实现同步对比分析。一般患者不会刻意通过面部控制来隐藏自身的情感变化，而眼和嘴是最能体现情感变化的面部器官，因此简化的信息对核心关注表情的影响较小，简化后的对比信息任然具有很高的可信度。

实施例3

基于实施例2所述抑郁症程度量化的评估系统，所述评估分a＝(a1*t1+a2*t2+....+an*tn)/(t1+t2+。。。+tn)。所述a1、a2..an为一张抽象化表情背景图的得分。所述t1、t2...an为an对应抽象化表情背景图的持续时间。

当折线a向上时，表现为负分。当折线a向下时，表现为正分。当出现瞳孔的位置连续变动或朝向持续朝向一侧时，当前表情得分an乘2。当前问卷的得分减为原分值的1/t，所述t为两次答案录入的间隔时间，t的初始数值为1，之后每2秒t的数值增加0.3，不足2秒的部分不增加t的数值。

通过上述方法可以使得评估分a和评估分b在特定的表情变化下出现一定的波动性调整。由于一般人在隐瞒或思考是，瞳孔会有一定的偏转变化，因此基于瞳孔位置对评估分a和评估分b进行动态调整，一方面可实时调整表情得分a，使得表情得分a更有参考性，另一方面可有效降低患者有意隐瞒或自身不确定的答案对评估分b的影响。

实施例4

基于实施例2所述抑郁症程度量化的评估系统，所述问答卷分为：情绪相关部分、记忆力相关部分、身体状态相关部分、生理性疾病生理性疾病相关部分。所述情绪相关部分得分为b1、记忆力相关部分得分为b2、身体状态相关部分得分为b3、生理性疾病生理性疾病相关部分得分为b4。所述评估分b为b1、b2、b3、b4的加权得分。

所述评估分b＝k*b1+b2+b3+b4。所述k＝1，当答案无轻生或暴躁相关时。所述k＝5，当答案没有轻生但有暴躁相关时。所述所述k＝7，当答案有轻生无暴躁相关时。所述所述k＝10，当答案有轻生同时有暴躁相关时。

采用该方法可全方位获取患者的患病信息，进而得到一个相对准确的评估分b。

实施例5

基于实施例4所述抑郁症程度量化的评估系统，所述抑郁症程度量化指标c＝ka*a+kb*b。所述ka＝(a/a0)+1/[e^(a/a0)]，所述kb＝(b/bo)+(a/b)[e^(b/b0)]。所述a0为评估分a的最大值，所述bo为k＝1时，评估分b的最大值。

取d＝c/c0。当d＝0-0.3时，显示为轻度抑郁。当d＝0.3-0.6时，显示为中度抑郁。当d＝0.6-0.9时，显示为重度抑郁。当d大于0.9时，显示为严重抑郁。当d大于0.6且k＝5时，显示提示有双向并发风险。当d大于0.6且k＝7时，显示提示有轻生倾向。当d大于0.6且k＝10时，显示提示有轻生且双向并发风险。

该方法可根据a和b的数值对最终抑郁症程度量化指标c进行动态调整，使其更加具有可信度。同时，d与k的结合可有效排除患者有意无意的误导信息。例如：d＝0.3，说明患者为轻中度抑郁，一般不会构成轻生或双向并发，但是患者在进行问答时，由于自身有意误导或无意间的自身心里暗示，导致患者选择了有轻生或双向并发倾向的问题。此时，医生如果不参考d值，很可能错误的判断患者具有较为严重的抑郁症，从而导致判断失误。

应该注意到并理解，在不脱离本发明权利要求所要求的精神和范围的情况下，能够对上述详细描述的本发明做出各种修改和改进。因此，要求保护的技术方案的范围不受所给出的任何特定示范教导的限制。

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