一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法及辅助系统

本发明涉及信号识别与处理，更具体的说是涉及一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法及辅助系统。

背景技术：

1、抑郁症是最常见的抑郁障碍，以显著而持久的心境低落为主要临床特征，是心境障碍的主要类型。

2、目前临床抑郁症的判别和诊断主要方式包括：（1）传统的抑郁筛查和诊断，通过问卷和访谈的形式，需要医生的专业经验和病人配合，主观性比较强，容易误判。（2）采集若干的心电信号，并将每个心电信号与预先设置的正常值进行对照比较，临床医生根据比较结果，来对患者的抑郁水平进行评估。但上述的判断过程多使用脑电仪、心电仪等难以集成于可穿戴设备的传感器监控采集用户体征及活动情况，难以做到长时间采集到用户的体征信息，且全面性较低。

3、因此，如何提供一种能够解决上述问题的融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法及辅助系统，是本领域技术人员亟需解决的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法及辅助系统，具有客观、方便、全面评估、低成本的特点，解决上述现有技术中存在的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，包括以下步骤：

4、获取手环信号数据；

5、对所述手环信号数据进行预处理，得到多个频段数据；

6、提取多个所述频段数据的特征；

7、将所述特征分别输入至训练好的支持向量机svm和大语言模型中；

8、将支持向量机svm和大语言模型分别得到的抑郁分类概率进行加权平均，得到抑郁风险评估结果。

9、可选的，所述获取手环信号数据包括：通过用户佩戴的手环，按照预设周期获取用户的加速度运动信号、运动信号、光照强度信号、声音强度信号以及蓝牙数量。

10、可选的，提取多个所述频段数据的特征，包括：

11、对所述频段数据提取频段能量特征、样本熵特征、频谱熵特征、hjorth特征、teager-kaiser能量算子特征、均值特征、最小值特征、峰度特征；

12、对所述频段数据进行分析，得到生活规律指数以及昼夜节律。

13、可选的，得到生活规律指数以及昼夜节律：

14、生活规律指数的表达式为：

15、；

16、24小时规律指数r24(x)为：

17、；

18、12小时规律指数r12(x)为：

19、；

20、昼夜节律的表达式为：

21、；

22、式中，psd (x)表示频率谱x处的功率谱密度。

23、可选的，大语言模型还通过生活规律指数以及昼夜节律进行原因分析，得到提示词，其中，所述提示词包括：系统提示词以及用户数据提示词。

24、一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，包括：

25、获取模块：获取手环信号数据；

26、预处理模块：对所述手环信号数据进行预处理，得到多个频段数据；

27、特征提取模块：提取多个所述频段数据的特征；

28、特征输入模块：将所述特征分别输入至训练好的支持向量机svm和大语言模型中；

29、风险评估模块：将支持向量机svm和大语言模型分别得到的抑郁分类概率进行加权平均，得到抑郁风险评估结果。

30、可选的，所述获取手环信号数据包括：通过用户佩戴的手环，按照预设周期获取用户的加速度运动信号、运动信号、光照强度信号、声音强度信号以及蓝牙数量。

31、可选的，提取多个所述频段数据的特征，包括：

32、对所述频段数据提取频段能量特征、样本熵特征、hjorth activity特征、mobility特征、complexity特征、teager-kaiser能量算子特征、均值特征、最小值特征、峰度特征；

33、对所述频段数据进行分析，得到生活规律指数以及昼夜节律。

34、可选的，得到生活规律指数以及昼夜节律：

35、生活规律指数的表达式为：

36、；

37、24小时规律指数r24(x)为：

38、；

39、12小时规律指数r12(x)为：

40、；

41、昼夜节律的表达式为：

42、；

43、式中，psd (x)表示频率谱x处的功率谱密度。

44、可选的，大语言模型还通过生活规律指数以及昼夜节律进行原因分析，得到提示词，其中，所述提示词包括：系统提示词以及用户数据提示词。

45、经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法及辅助系统，通过获取手环每分钟一次，记录的用户的三个方向（x, y, z）加速度大小，周围的光照强度，周围的声音强度，用户周围蓝牙的数量，用户佩戴七天，7天为一个周期，然后提取数据特征，结合机器学习方法和大语言模型，提高抑郁检测的识别率，具有客观、方便、全面评估、低成本的特点，同时，大语言模型通过光照强度，运动量，生活规律指数，昼夜节律等特征进行原因分析，得到抑郁可能的原因，与风险评估结果一起提供给医生进行辅助诊断。本发明为现有技术中辅助评估效果有限，可靠性低，无法提供病理原因分析等问题提供了有效解决方案。

1.一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，其特征在于，所述获取手环信号数据包括：通过用户佩戴的手环，按照预设周期获取用户的加速度运动信号、运动信号、光照强度信号、声音强度信号以及蓝牙数量。

3.根据权利要求1所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，其特征在于，提取多个所述频段数据的特征，包括：

4.根据权利要求3所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，其特征在于，得到生活规律指数以及昼夜节律：

5.根据权利要求1所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助方法，其特征在于，大语言模型还通过生活规律指数以及昼夜节律进行原因分析，得到提示词，其中，所述提示词包括：系统提示词以及用户数据提示词。

6.一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，其特征在于，所述获取手环信号数据包括：通过用户佩戴的手环，按照预设周期获取用户的加速度运动信号、运动信号、光照强度信号、声音强度信号以及蓝牙数量。

8.根据权利要求7所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，其特征在于，提取多个所述频段数据的特征，包括：

9.根据权利要求8所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，其特征在于，得到生活规律指数以及昼夜节律：

10.根据权利要求6所述的一种融合手环和大语言模型的抑郁风险和原因分析的辅助系统，其特征在于，大语言模型还通过生活规律指数以及昼夜节律进行原因分析，得到提示词，其中，所述提示词包括：系统提示词以及用户数据提示词。