基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统与流程

技术特征：
1.基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，包括带有帽带（11）的头盔（1），其特征在于，还包括：用于采集脑电信号的脑电波传感器（3）；将所述脑电波传感器（3）安装在所述头盔（1）的内部安装机构；所述安装机构包括圆套管（2），所述圆套管（2）的底部外壁设有外螺纹，所述头盔（1）上开设有与所述圆套管（2）螺接的若干螺纹孔（12），所述脑电波传感器（3）通过缓冲转动安装机构安装在所述圆套管（2）的下方。2.根据权利要求1所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述缓冲转动安装机构包括圆内管（21），所述圆内管（21）位于所述圆套管（2）的内部，所述圆内管（21）的顶部与底部外壁均套装有轴承（211），所述圆内管（21）的外壁与所述轴承（211）的内环内壁固定连接，所述轴承（211）的外壁与所述圆套管（2）内壁固定连接，所述脑电波传感器（3）的引线（31）从所述圆内管（21）的内部穿出。3.根据权利要求2所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述缓冲转动安装机构还包括缓冲弹簧（241），所述圆内管（21）的底部一体成型有第一环形板（22），所述第一环形板（22）的下方通过所述缓冲弹簧（241）安装有第二环形板（23），所述第二环形板（23）的一体成型有连接圆管（32），所述脑电波传感器（3）安装在所述连接圆管（32）的下方。4.根据权利要求3所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述缓冲弹簧（241）至少等距设有两个，所述缓冲弹簧（241）的内部设有t形插杆（24），所述t形插杆（24）的上端穿过所述第二环形板（23）与所述第一环形板（22）的底部连接。5.根据权利要求3所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述连接圆管（32）的底部安装有环形块（33），所述脑电波传感器（3）粘贴在所述环形块（33）的底部，所述环形块（33）的顶部的左右两侧均固定安装有子扣（331），所述连接圆管（32）的底部安装有与所述子扣（331）扣接的母扣（321）。6.根据权利要求4所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述t形插杆（24）的顶部外壁开设有外螺纹，所述第一环形板（22）的底部开设有螺纹槽（221），所述t形插杆（24）顶部通过螺纹连接安装在所述螺纹槽（221）的内部。7.根据权利要求6所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述第二环形板（23）的顶部外壁一体成型有限位插块（231），所述圆套管（2）的底部开设有限位插孔（232），当所述第二环形板（23）和所述圆套管（2）贴合时，所述限位插块（231）插入所述限位插孔（232）的内部。8.根据权利要求6所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述圆套管（2）和所述第二环形板（23）之间的距离a小于所述脑电波传感器（3）与所述t形插杆（24）之间的距离b。9.根据权利要求7所述的基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，其特征在于：所述限位插孔（232）至少等角度设有十二个，所述限位插块（231）至少等距设有两个。10.基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统的使用方法，其特征在
于：包括如下步骤：第一步：将患者带上头盔（1）；第二步：然后一只手捏住圆内管（21），然后另一只手顺时针扭转圆套管（2），将圆套管（2）安装在螺纹孔（12）的内部；第三步：随着圆套管（2）旋转进入螺纹孔（12）的内部时，由于缓冲转动安装机构的作用，脑电波传感器（3）会随着圆套管（2）向头盔（1）的内部移动，但脑电波传感器（3）不会旋转，脑电波传感器（3）会先和患者的头部接触，继续扭转圆套管（2）使脑电波传感器（3）贴合在患者头部；第四步：将脑电波传感器（3）的引线（31）与智能控制器连接，智能控制器内部基于机器学习方法对抑郁症患者脑电信号进行分析。

技术总结
本发明公开了基于机器学习方法的用于抑郁症患者脑电信号的采集系统，包括：用于采集脑电信号的脑电波传感器；将脑电波传感器安装在头盔的内部安装机构；安装机构包括圆套管，圆套管的底部外壁设有外螺纹，头盔上开设有与圆套管螺接的若干螺纹孔，脑电波传感器通过缓冲转动安装机构安装在圆套管的下方；本发明操作简单，单人即可操作，可根据需求安装脑电波传感器的数量，脑电波传感器贴合在患者头部，防止由于患者头部不平导致脑电波传感器无法贴合在患者头部的情况，大大提高了脑电波传感器检测患者脑电波信号的精准度，有利于精确判断患者的病情，避免导致患者不适，方便脑电波传感器的更换。传感器的更换。传感器的更换。


技术研发人员：曲豫宾 李玲
受保护的技术使用者：南通联拓信息科技有限公司
技术研发日：2022.04.13
技术公布日：2022/7/29