基于两级分类器的抑郁识别方法、装置、终端及介质制造方法及图纸

本申请公开了一种基于两级分类器的抑郁识别方法、装置、终端及介质。其中方法包括：确定待识别的脑电信号的频域特征；基于预设的针对一对多模式的第一级二分类器，确定针对频域特征的第一输出信息；依据第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器；若需要启动第二级二分类器，则在第二级二分类器包括的各个二分类器中，确定与第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器，以确定频域特征所属的抑郁分类。本申请通过两级分类器来对抑郁分类进行识别的方式，将一对多模式以及一对一模式的二分类器进行结合，提高了对频域特征进行识别的效率，提升了抑郁分类器的识别精度。的识别精度。的识别精度。

【技术实现步骤摘要】
基于两级分类器的抑郁识别方法、装置、终端及介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种基于两级分类器的抑郁识别方法、装置、终端及介质。

技术介绍

[0002]抑郁症又称抑郁障碍，是一种发病率较高的情感障碍精神疾病。抑郁症患者通常具有心境低落、兴趣和愉快感丧失、精力不济或疲劳感等典型症状。抑郁症的诊断主要应根据病史、临床症状、病程及体格检查和实验室检查。因此，这种诊断方式易受主观因素的影响，容易造成误诊和漏诊。研究发现，抑郁症患者和健康对照者的脑电信号在波段、功率和波幅等参数上有不同的变异规律。为此，为了克服抑郁症的诊断易受主观因素影响的问题，相关技术中主要采用对脑电信号的分析来进行抑郁诊断。然而，这种通过脑电信号来诊断抑郁症的方式，存在分析时间长，效率低的问题。

技术实现思路

[0003]为了解决上述至少一个技术问题，本申请提供一种基于两级分类器的抑郁识别方法、装置、终端及介质。
[0004]根据本申请的第一方面，提供了一种基于两级分类器的抑郁识别方法，该方法包括：
[0005]确定待识别的脑电信号的频域特征；
[0006]基于预设的针对一对多模式的第一级二分类器，确定针对频域特征的第一输出信息；
[0007]依据第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器；
[0008]若需要启动针对一对一模式的第二级二分类器，则在第二级二分类器包括的各个二分类器中，确定与第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器；
[0009]依据至少一个目标二分类器，确定频域特征所属的抑郁分类。
[0010]根据本申请的第二方面，提供了一种基于两级分类器的抑郁识别装置，该装置包括：
[0011]频域特征确定模块，用于确定待识别的脑电信号的频域特征；
[0012]第一输出信息确定模块，用于基于预设的针对一对多模式的第一级二分类器，确定针对频域特征的第一输出信息；
[0013]二级分类器启动判断模块，用于依据第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器；
[0014]目标分类器确定模块，用于若需要启动针对一对一模式的第二级二分类器，则在第二级二分类器包括的各个二分类器中，确定与第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器；
[0015]抑郁分类识别模块，用于依据至少一个目标二分类器，确定频域特征所属的抑郁分类。
[0016]根据本申请的第三方面，提供了一种终端，该终端包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时以实现上述基于两级分类器的抑郁识别方法。
[0017]根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于两级分类器的抑郁识别方法。
[0018]本申请通过确定待识别的脑电信号的频域特征，以基于预设的第一级分类器，确定针对频域特征的第一输出信息，从而依据第一输出信息，判断是否需要启动预设的第二级分类器，并在需要启动第二级分类器的情形下，在第二级分类器包括的各个分类器中，确定与第一输出信息匹配的至少一个目标分类器，进而依据至少一个目标分类器，确定频域特征所属的抑郁分类，这种通过两级分类器来对抑郁分类进行识别的方式，将一对多模式以及一对一模式的二分类器进行结合，提高了对频域特征进行识别的效率，提升了抑郁分类的识别精度，避免了依赖人工进行抑郁识别导致的分析时间长且精度差的问题。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0020]图1为本申请实施例提供的一种基于两级分类器的抑郁识别方法的流程示意图；以及
[0021]图2为本申请实施例提供的一种基于两级分类器的抑郁识别装置的框图结构示意图。
具体实施方式
[0022]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0023]需要说明的是，虽然在装置示意图中进行了功能模块划分，在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于装置中的模块划分，或流程图中的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0024]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
[0025]根据本申请的一个实施例，提供了一种基于两级分类器的抑郁识别方法，如图1所示，该方法包括步骤S101至步骤S105。
[0026]步骤S101：确定待识别的脑电信号的频域特征。
[0027]具体地，电子设备确定待识别的脑电信号的频域特征。其中，电子设备可以为手机、平板、PC机、脑机接口BCI设备、脑电信号EEG采集设备等终端你，还可以为服务器等云端设备。
[0028]具体地，电子设备可以通过读取本地缓存的方式，来得到待识别的脑电信号的频
域特征。这种利用其他设备(如脑电信号EEG采集设备、脑机接口BCI设备)来将脑电信号转换为频域特征的方式，节省了电子设备对脑电信号的处理步骤，达到了降低电子设备的计算开销的目的。
[0029]具体地，电子设备可以通过读取本地缓存的方式来得到待识别的脑电信号，并通过预设的频域转换算法(如傅里叶转换算法)来得到该脑电信号的频域特征。这种由电子设备对脑电信号进行处理来得到频域特征的方式，避免了频域特征不符合预设的频域特征的要求的问题，提高了后续对频域特征进行处理的效率。
[0030]应用时，电子设备可以为脑电信号EEG采集设备，即由脑电信号EEG采集设备来执行本申请实施例提供的方法。
[0031]应用时，电子设备可以为与脑电信号EEG采集设备连接的脑机接口BCI设备，即由脑机接口BCI设备来执行本申请实施例提供的方法。
[0032]应用时，电子设备可以为与脑电信号的发送端(如脑电信号EEG采集设备、脑机接口BCI设备等)连接的处理设备(如PC机)，即由处理设备来执行本申请实施例提供的方法。
[0033]步骤S102：基于预设的针对一对多模式的第一级二分类器，确定针对频域特征的第一输出信息。
[0034]在本申请实施例中，第一级分类器用于表征一对多模式的二分类器，即第一级分类器由多个一对多模式的二类分类器组成。例如，在第一级分类器的分类器i(i表示分类器的编号)是将i类数据设置为类1(正类)，其它所有m
‑
1个i类以外的类共同设置为类2(负类)。
[0035]具体地，第一输出信息用于表征第一级分类器包括的多个二分类器各自的输出组成的结果。例如，若第一级分类器包括4个二分类器，那么第一输出信息为这4个二分类器按照顺序输出的参数序列。
[0036]步骤S103：依据第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于两级分类器的抑郁识别方法，其特征在于，包括：确定待识别的脑电信号的频域特征；基于预设的针对一对多模式的第一级二分类器，确定针对所述频域特征的第一输出信息；依据所述第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器；若需要启动针对一对一模式的所述第二级二分类器，则在所述第二级二分类器包括的各个二分类器中，确定与所述第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器；依据至少一个目标二分类器，确定所述频域特征所属的抑郁分类类。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一输出信息，判断是否需要启动预设的针对一对一模式的第二级二分类器的步骤，包括：基于所述第一输出信息，确定所述第一级二分类器的各个二分类器输出的指定参数的数量；依据所述第一级二分类器的各个二分类器输出的指定参数的数量，判断是否启动所述第二级二分类器。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述第一级分类器的各个二分类器输出的指定参数的数量，判断是否启动所述第二级二分类器的步骤，包括：若所述第一级二分类器的各个二分类器输出的指定参数的数量大于1，则确定需要启动所述第二级二分类器；若所述第一级二分类器的各个二分类器输出的指定参数的数量为1，则确定不需要启动所述第二级二分类器。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述若需要启动所述第二级二分类器，则在所述第二级分类器包括的各个二分类器中，确定与所述第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器的步骤，包括：基于所述第一输出信息，确定针对所述第一级二分类器的各个二分类器的参数序列；基于预设的针对所述第一级二分类器的各个二分类器的多组参数序列，以及多组参数序列各自对应的针对所述第二级二分类器的二分类器标识，确定与所述第一输出信息匹配的至少一个目标二分类器。5.根据权利要求4所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张善廷，王晓岸，
申请(专利权)人：北京脑陆科技有限公司，
类型：发明
国别省市：