申请/专利权人：复旦大学

申请日：2022-12-02

公开（公告）日：2024-05-28

公开（公告）号：CN115778389B

主分类号：A61B5/16

分类号：A61B5/16;A61B5/318;A61B5/346;A61B5/0533;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.28#授权;2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明属于情绪监测和调节技术领域，具体为基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和系统。本发明包括：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，医生根据分娩态度问卷划分孕妇分娩恐惧等级；信号预处理，包括滤波去噪和标准化；对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；基于卷积神经网络模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络模型进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果。相较于基于主观量表的分娩恐惧检测，本发明深入挖掘心电和皮肤电信号中包含的与孕妇情绪有关的信息，能够更加及时、准确地判别分娩恐惧，有利于孕妇及时了解与调整自己的心理状态。

主权项：1.一种基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：同步采集孕妇的原始心电和皮肤电信号，并由医生根据分娩态度问卷划分孕妇的分娩恐惧等级；步骤2：信号预处理，包括滤波去噪和标准化；步骤3：对标准化处理后的心电和皮肤电信号提取耦合性特征；步骤4：基于卷积神经网络CNN模型得到心电和皮肤电信号的网络学习特征，并与耦合性特征进行融合；步骤5：将融合后的综合特征输入双向长短时记忆网络biLSTM模型进行分娩恐惧等级评估，得到分娩恐惧分类结果；步骤3中耦合性指标包括皮尔逊相关系数、幅值平方相干函数以及互信息、互样本熵和互模糊熵，分别从时域、频域和非线性三个方面分析皮肤电和心电之间的耦合关系；对于心电序列{Xi＝xi，1≤i≤N}和皮肤电序列{Yj＝yj，1≤j≤N}，xi和yj分别表示时间序列中的每个心电、皮肤电数值，N表示序列长度，耦合性指标通过以下方式获得：①皮尔逊相关系数： 其中，和分别表示Xi和Yj的均值，和分别表示Xi和Yj的标准差；②幅值平方相干函数： 其中，PXYf表示两个时间序列之间的互谱密度，PXXf和PYYf分别表示Xi和Yj的自功率谱，MSCF表示两个时间序列在各频率上分量间的线性相关程度；③给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为： 定义和之间的距离为： 其中，‖‖表示最大范数；给定阈值r,定义 其中，Θ-是Heaviside函数；将重构维数m增加到m+1，计算则互样本熵为： ④给定重构维数m，Xi和Yj分别重构为： 定义和之间的距离为： 给定阈值r,定义为： 其中，为降半高斯分布函数；将重构维数m增加到m+1，计算则互模糊熵为：

全文数据：

权利要求：

百度查询： 复旦大学 基于心电和皮肤电联合分析的分娩恐惧检测方法和系统

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