并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法

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并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法
申请号:CN202411834856
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119786014B
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种在并发症存在的情况下基于手机传感器数据分析抑郁情绪的方法,属于抑郁症的筛查技术领域。首先建立数据库并将建立的数据库中的数据按照7:3划分为训练集和测试集,构建不确定性推理的神经网络URNN分析收集传感器数据以评估用户的抑郁情绪;使用训练集对构建的不确定性推理的神经网络URNN进行训练,最后使用测试集对训练后的URNN进行评估。本发明的方法通过整合来自不同传感器的数据,结合机器学习和深度学习算法,从数据中提取出与抑郁症相关的特征,并考虑并发症的影响,以实现更准确的抑郁情绪分析。
技术关键词
抑郁情绪分析方法 数据特征提取 时间序列信息 手机 传感器特征 深度学习算法 筛查技术 模块 患者 多传感器 注意力 代表 样本 参数 理论 定义
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