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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115054249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210465670.5，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统是由宋程;陆璐;丁帅;莫海淼;柯震设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统，涉及抑郁倾向检测技术领域。该系统包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取与排序模块、模型构建模块、模型训练与优化模块，以及抑郁倾向检测结果输出模块，通过采集被试的心理状态数据和步态数据，并提取步态数据的步态特征，然后训练抑郁倾向检测模型，确定最优的特征数量和最优特征子集，从而获得最优的抑郁倾向检测模型用于个体的抑郁倾向检测。本系统相较于传统的基于问卷量表和医生访谈的抑郁检测技术，可以更科学、客观、有效地辅助诊断决策，且该系统对抑郁倾向的评估更准确，方法简便、成本低，适用于大规模人群心理健康状况的早筛，进行个体预警，辅助医护人员决策。

本发明授权基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自然步态时序分析的抑郁倾向检测系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集模块，用于连续多次采集被试在不同时段内的步态视频数据，同时获取被试的抑郁倾向标签；数据处理模块，用于对所述步态视频数据进行处理以获取被试在完整步态周期内的步态数据；特征提取与排序模块，用于基于所述步态数据提取被试的步态特征，并通过计算所述步态特征的重要性和相关性对所述步态特征进行排序；模型构建模块，用于构建抑郁倾向检测模型，所述抑郁倾向检测模型包括输入层、隐藏层、Softmax层，以及输出层；模型训练与优化模块，基于排序后的所述步态特征和所述抑郁倾向标签训练所述抑郁倾向检测模型，得到最优的抑郁倾向检测模型；抑郁倾向检测结果输出模块，用于被试基于所述最优的抑郁倾向检测模型进行抑郁倾向检测，并输出抑郁倾向检测结果；所述模型训练与优化模块在基于排序后的所述步态特征和所述抑郁倾向标签训练所述抑郁倾向检测模型，得到最优的抑郁倾向检测模型时，包括：S51、基于排序后的所述步态特征，逐次选取前mi+1＝mi+1个步态特征结合所述抑郁倾向标签训练所述抑郁倾向检测模型，直到所有所述步态特征全部被选取且进行了模型训练后结束模型训练过程；其中，mi表示当前选取的步态特征的数量为mi个，mi的初始值为0；S52、比较S51中每次模型训练后模型运行得到其对应步态特征数量下的AUC值，选取AUC值最大值所对应的数量mi作为最优特征数量mgood；基于步态特征的综合排序选出排序靠前的mgood个步态特征作为最优特征子集；S53、基于最优特征数量mgood和最优特征数量mgood对应的最优特征子集，以及所述抑郁倾向标签训练过后的抑郁倾向检测模型即为最优的抑郁倾向检测模型。

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