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公开(公告)号：CN106166073B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610509466.3
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，该系统包含能手机和后台云服务器两大部分。其中，智能手机安装了自主开发的电子化POMS自评量表，后台云服务器上接收手机发送的量表数据并运行心境状态评价算法，将得到的主要心境状态及其变化规律、用户不同心境状态日常变化规律和总体心境量化评估等结果发送到手机上并反馈给用户。本发明通过滑块和按钮等组件来操作电子化自评量表，简单方便的操作不仅适用于患有抑郁、躁狂、焦虑等精神疾病患者及复诊患者的日常精神状态评估，提高患者治疗依从性，而且可以为家庭、社区等环境下的正常用户提供精神状态评估服务，提高精神卫生医疗服务的可及性。
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公开(公告)号：CN106202887A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610500040.1
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G16H50/30
Abstract: 本发明公开了一种基于电子化POMS自评量表的心境状态评价方法，主要包含电子化POMS量表数据采集、量表数据存储与管理、量表采集天数判断及量表数据处理、心境状态长时间变化评估模型构建以及基于评估模型的心境状态长时间变化客观量化评价等操作步骤。本发明基于Android手机上安装的电子化POMS自评量表对用户进行长时间、多天的不同心境状态量化评估数据采集，采用数据统计和主成分分析的方法建立心境状态评估模型，旨在为用户提供主要心境状态及其变化、用户不同心境状态日常变化和总体心境量化评估等量化评估服务，从长时间、连续性的角度避免了传统量化方法中片段式、主观化评估心境状态的缺点，丰富了精神疾病客观量化领域的研究方法。
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公开(公告)号：CN106166073A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610509466.3
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16
CPC classification number: A61B5/165
Abstract: 本发明公开了一种基于电子化POMS自评量表的心境状态自评系统，该系统包含能手机和后台云服务器两大部分。其中，智能手机安装了自主开发的电子化POMS自评量表，后台云服务器上接收手机发送的量表数据并运行心境状态评价算法，将得到的主要心境状态及其变化规律、用户不同心境状态日常变化规律和总体心境量化评估等结果发送到手机上并反馈给用户。本发明通过滑块和按钮等组件来操作电子化自评量表，简单方便的操作不仅适用于患有抑郁、躁狂、焦虑等精神疾病患者及复诊患者的日常精神状态评估，提高患者治疗依从性，而且可以为家庭、社区等环境下的正常用户提供精神状态评估服务，提高精神卫生医疗服务的可及性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104850833B
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201510230759.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种脑电混沌特性的分析方法，包括：对脑电信号进行滤波，并将滤波后的脑电信号分解为若干个子频段信号；提取各子频段信号的极值点和所述极值点对应的时间点，并根据所述极值点和所述时间点，生成单调振幅序列及单调周期序列；将所述单调振幅序列和单调周期序列组成向量序列，并对所述向量序列进行伪迹去除；从单调振幅和单调周期的两个维度将所述向量序列分为若干个子区间，获得每个向量分布在每个子区间的概率，并根据所述概率，获得所述脑电信号的振动熵；根据所述脑电信号的振动熵，分析所述脑电信号的混沌程度。本发明能够有效地反映脑电信号波形振动特征的分布特性。
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公开(公告)号：CN105943065A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610509460.6
申请日：2016-06-29
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0205 , A61B5/02 , A61B5/11 , A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/165 , A61B5/02 , A61B5/0205 , A61B5/0402 , A61B5/0476 , A61B5/11 , A61B5/1101 , A61B5/4803 , A61B5/6802
Abstract: 一种基于脑信息学系统化方法学的人体可穿戴生理‑心理‑行为数据采集与分析系统，涉及传感技术、医疗电子系统、抑郁症量化治疗和健康管理等领域。设计多种可穿戴设备采集语音、运动状态、脉搏、脑电、心电和震颤等生理、行为数据，结合智能手机，在其上开发了系统。设计长时数据采集方法连续采集12个小时以上的语音、运动状态和脉搏等数据，设计短时数据采集方法一天多次对脑电、心电和震颤等数据进行片段式采集，基于智能手机将数据通过USB或WIFI方式传输到后台服务器中，后台服务器不仅能够对采集的生理、心理和行为数据进行动态显示，而且建立心境状态量化评估模型用于对用户提供生理、行为结果反馈和心境状态量化评估等服务。
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公开(公告)号：CN104850833A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510230759.3
申请日：2015-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明提供了一种脑电混沌特性的分析方法，包括：对脑电信号进行滤波，并将滤波后的脑电信号分解为若干个子频段信号；提取各子频段信号的极值点和所述极值点对应的时间点，并根据所述极值点和所述时间点，生成单调振幅序列及单调周期序列；将所述单调振幅序列和单调周期序列组成向量序列，并对所述向量序列进行伪迹去除；从单调振幅和单调周期的两个维度将所述向量序列分为若干个子区间，获得每个向量分布在每个子区间的概率，并根据所述概率，获得所述脑电信号的振动熵；根据所述脑电信号的振动熵，分析所述脑电信号的混沌程度。本发明能够有效地反映脑电信号波形振动特征的分布特性。
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公开(公告)号：CN106175800A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610538843.6
申请日：2016-07-10
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: A61B5/165 , A61B5/11 , A61B5/7275
Abstract: 本发明涉及一种基于人体运动状态数据的心境状态量化评估方法，包含基于可穿戴运动传感设备采集到的人体运动状态数据特征抽取、基于电子化POMS量表采集到的心理数据预处理、基于多重多元线性回归分析方法的心境状态量化评估模型建立与有效性验证以及心境状态量化评估等步骤。本发明根据客观的人体运动状态数据对心境状态进行客观量化评估，避免了传统抑郁评估方法的主观性，丰富了抑郁症量化治疗的研究方法，可应用于抑郁症量化治疗和面向家庭、社区用户的精神健康管理等领域。
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公开(公告)号：CN106156737A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610523352.4
申请日：2016-07-05
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G06K9/0051 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于二维空间的时间序列样本熵的计算方法及系统，涉及信号处理技术领域，本发明通过各步骤之间的配合，实现了样本熵的计算，能够应用于脑电复杂度计算，也可应用于其他存在局部极值点的振动序列或波形的复杂度计算。振动熵可作为对波形进行模式识别的特征指标，对不同复杂度波形进行分类。在信号处理时，信号中混有白噪声的振幅和周期是在一定范围内呈混沌的正态分布的，而信号的波形较为规律，所以本发明也可用于对信号中噪声的识别和剔除。
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