一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系

本发明涉及精神诊断，具体涉及一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统。背景技术：1、精神疾病是一个复杂且广泛的概念，涵盖了多种影响大脑功能的疾病，它是在各种生物学、心理学以及社会环境因素影响下，大脑功能失调，导致认知、情感、意志和行为等精神活动出现不同程度障碍的疾病，精神疾病可以粗略地分为轻型精神疾病与重型精神疾病，轻型精神疾病主要包括焦虑症、强迫症、抑郁症和恐怖症等，这些疾病主要表现为情感困扰以及在强烈情感支配下的片面思维和判断，但患者的认知、逻辑推理能力及其自知力通常基本完好，而重型精神疾病，如精神分裂症和双相情感障碍，可能涉及更严重的认知、逻辑推理能力下降，甚至自知力的丧失，除此之外，精神疾病还包括许多其他类型，如器质性精神障碍（如阿尔茨海默病、血管性痴呆等），这些通常是由中枢神经系统疾病、代谢障碍、脑损伤等因素导致的；使用精神活性物质（如酒精、毒品等）所致的精神和行为障碍；心境障碍，如躁狂发作、双相情感障碍和抑郁症等；以及起病于童年与少年期的行为与情绪障碍，如孤独症、抽动症等。2、公开号为cn116386845a的中国发明专利公开了一种基于卷积神经网络和面部动态视频的精神分裂症诊断系统，包括视频数据采集单元；视频数据预处理单元；卷积神经网络单元；可视化单元。3、但是，传统的精神诊断方法往往依赖于医生的经验和对患者的直接观察，这种方法不仅耗时耗力，还容易受到主观因素的影响，导致诊断结果的不准确，且传统的精神诊断方法中还缺乏对患者个体差异的考虑。技术实现思路1、本发明的目的在于提供一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，以解决上述背景中技术问题。2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：3、一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，包括：4、精神状态分析模块，所述精神状态分析模块用于分析目标患者的精神是否异常；5、面部识别模块，所述面部识别模块用于分析患者精神异常是否与目标面部特征有关；6、预警模块，所述预警模块用于对患者面部特征进行检测，从而对患者的精神状态进行预测；7、在目标面部特征与精神异常有关的情况下，获取患者目标面部特征的波动参数，并根据目标面部特征的相关参数，计算获得预警参数yj；8、通过公式：，计算获得预警参数yj，其中，、为预设比例参数，且均大于0，i表示为第i个目标面部特征，且i取正整数；9、预设预警阈值为yy，将预警参数yj与预警阈值yy进行对比分析；10、若预警参数yj≥预警阈值yy，则说明患者精神有异常的趋势，生成精神异常告警。11、作为本发明进一步的方案：所述分析目标患者的精神是否异常的方法为：12、获取目标患者的精神状态数据；13、根据精神状态数据计算获得精神状态参数；14、对精神状态参数进行对比分析，从而分析目标患者的精神是否异常。15、作为本发明进一步的方案：所述精神状态数据的获取方法为：16、通过对目标患者的行为进行观察，并对目标患者的行为进行0-10的评分，该评分即为行为表征值，并将行为表征值标记为xw；17、通过对目标患者的情绪进行观察，并对目标患者的情绪进行0-10的评分，该评分即为情绪表征值，并将情绪表征值标记为qx；18、通过对目标患者的生理情况进行观察，并对目标患者的生理情况进行0-10的评分，该评分即为生理表征值，并将生理表征值标记为sl。19、作为本发明进一步的方案：将行为表征值xw、情绪表征值qx、生理表征值sl进行数据处理，通过公式：，计算获得精神状态参数js，其中，为预设比例因子，且均大于0。20、作为本发明进一步的方案：预设精神状态阈值为jy，将精神状态参数js与精神状态阈值jy进行对比分析；21、若精神状态参数js＜精神状态阈值jy，则判定目标患者的精神为正常；22、若精神状态参数js≥精神状态阈值jy，则判定目标患者的精神为异常。23、作为本发明进一步的方案：所述波动参数的获得方法为：24、对患者的面部进行图像捕捉，获得患者目标面部特征的程度及目标面部特征存在的时间，并在以x轴为目标面部特征存在的时间，y轴为目标面部特征的程度，绘制目标面部特征波动图，并获得波动线与x轴围成的面积，并将该面积标记为波动参数bd。25、作为本发明进一步的方案：预设波动参数阈值为by，对波动参数bd与波动参数阈值by进行对比分析；26、若波动参数bd＜波动参数阈值by，则说明患者的目标面部特征存在时间短或者程度低，即判定目标面部特征无效；27、若波动参数bd≥波动参数阈值by，则说明患者的目标面部特征存在时间长或者程度高，即判定目标面部特征有效。28、作为本发明进一步的方案：所述相关参数的获得方法为：29、基于多名患者，获取患者精神异常时，所有患者中出现目标面部特征的占比；30、在以精神状态参数为x轴，目标面部特征占比y轴，所搭建的二维坐标系，构建精神状态参数－目标面部特征占比二维波动图；31、将精神状态参数按数值等分为多个区间，并分别计算每个区间波线与x轴之间所围成的区域面积，该面积与面积阈值之比即为相关表征值，其中，n表示为不同区间波线与x轴之间所围成的第n个区域，n取正整数；32、通过公式：，计算获得相关参数xc。33、作为本发明进一步的方案：预设相关阈值为cy，将相关参数xc与相关阈值cy进行对比分析；34、若相关参数xc＜相关阈值cy，则判定目标面部特征与精神异常无关；35、若相关参数xc≥相关阈值cy，则判定目标面部特征与精神异常有关。36、作为本发明进一步的方案：预设预警阈值为yy，将预警参数yj与预警阈值yy进行对比分析；37、若预警参数yj＜预警阈值yy，则说明患者精神没有异常的趋势；38、若预警参数yj≥预警阈值yy，则说明患者精神有异常的趋势，生成精神异常告警，直至医护人员将其关闭。39、本发明的有益效果：40、（1）本发明通过对患者的行为、情绪和生理表征值，以及面部特征进行综合分析，从而能够更准确地反映患者的精神状况，为个性化诊断提供了可能，有助于医生针对不同患者的具体情况制定更精准的治疗方案，提高了诊断的可靠性；41、（2）本发明通过对患者面部特征的持续检测，系统能够及时发现精神异常的趋势，并在必要时生成告警，提醒医护人员及时干预，有助于防止精神疾病的恶化和减少意外事件的发生。技术特征：1.一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于，包括：2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于，所述分析目标患者的精神是否异常的方法为：3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于，所述精神状态数据的获取方法为：4.根据权利要求3所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于：5.根据权利要求4所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于：6.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于，所述波动参数的获得方法为：7.根据权利要求6所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于：8.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于，所述相关参数的获得方法为：9.根据权利要求8所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于：10.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，其特征在于：技术总结本发明涉及精神诊断技术领域，具体地公开了一种基于卷积神经网络和面部识别的精神诊断系统，包括：精神状态分析模块用于分析目标患者的精神是否异常；面部识别模块用于分析患者精神异常是否与目标面部特征有关；预警模块用于对患者面部特征进行检测，对患者的精神状态进行预测；本发明通过对患者的行为、情绪和生理表征值，以及面部特征进行综合分析，能够更准确地反映患者的精神状况，为个性化诊断提供了可能，有助于医生针对不同患者的具体情况制定更精准的治疗方案，提高了诊断的可靠性；通过对患者面部特征的持续检测，能够及时发现精神异常的趋势，并生成告警，提醒医护人员及时干预，有助于防止精神疾病的恶化和减少意外事件的发生。技术研发人员：白璐源受保护的技术使用者：北京回龙观医院（北京心理危机研究与干预中心）技术研发日：技术公布日：2024/8/15