一种结合心率变异的心理测评分析系统的制作方法

1.本发明涉及心理测评技术领域，ipc分类号为：g06k9/00，特别的为一种结合心率变异的心理测评分析系统。


背景技术：

2.现阶段主要的心理辅助诊断和筛查是通过心理测评量表来进行的。用户在心理测验平台中回答心理测评表，测评表中题目的每一个选项有其对应的评分，通过汇总题目与评分最终分析出心理测评结果。但是有很多时候，心理测评表的结果并不准确，特别是反复测试同一张量表，或者用户刻意隐瞒的情况时，均会导致测评的结果偏离真实性，为了更好的避免主观因素或是人的潜意识的回避造成无法读取用户真实心理情况的这一问题，急需一种更高效的方式来进行心理方面的筛查和临床辅助诊断。
3.专利cn202011246571提供了一种综合性中学生心理测评系统，通过在中学生进行心理测评时，实时收集测评者的表情变化信息，并将表情变化信息转化成数据进行分析处理，用以对测评的结果进行辅助判定，但是表情信息通常较为单一，有时心理的变化并不能完全反应在面部表情中，因此辅助测量的结果有一定的随机性。
4.专利cn201210493194提供了一种心理测评系统，通过在测试的过程中读取受试者的脑电波，用以实时的分析受试者心理变化情况，但是，脑电波的解析与变异复杂，同时在测试时本身就会对受试者单来心理上的压迫感以及身体上的不适，对测试的结果同样影响较大。
5.因此，针对现有的心理测评分析系统中存在的问题，急需推出一种结合心率变异的心理测评分析系统。


技术实现要素：

6.针对上述存在的问题，本发明提供了一种结合心率变异的心理测评分析系统，具体包括心率测量模块，心理测评模块，心率数据采集模块，数据分析模块，通信模块以及云平台系统；其中，所述的心率测量模块在测评者使用心理测评模块进行测评时，记录测评者的心率数据，并通过通信模块传送至心率数据采集模块进行数据采集与预处理，并将预处理的数据传送至数据分析模块进行基于心率变异的功能性分析，最终将分析结果传送至云平台系统进行存储。
7.具体的，所述的心率变异为一种心率变异性(hrv)研究方法，由于一些常见的心理疾病、心理压力、睡眠问题的产生以及情绪的波动，通常会伴随着心悸等心率的变化，因此可通过对心率变化的数据进行解读与分析，并结合深度学习技术使用大量数据进行模拟训练，将心率变异性与心理测评进行结合分析，针对单一使用心理测评量表的结果进行改进，提高心理测评的效率与准确率。
8.优选的，所述的心率测量模块，安装于心率变异检测手环中，所述的心率变异检测手环中安装有心率监测传感器。
9.具体的，所述的心率监测传感器通过在通信模块中安装基于低功耗的无线蓝牙通讯方式，将采集的数据传送至数据分析模块与云平台系统中。
10.优选的，所述的心率监测传感器，对测评者在心理测评模块测试过程中的心率变化进行记录，并将心率变化数据传送至心率数据采集模块。
11.具体的，所述的心率监测传感器首先采集测评者的心率初始值，当测评者点击开始测试按钮后，开始记录测评者的心率变化波动值，所述的心率变化数据传送为实时采集与实时传送。
12.优选的，所述的心率数据采集模块，具体针对单一测试题目与整体测试题目分别进行数据采集。
13.具体的，所述的单一测试题目，具体采集测评者的测试时间，测试心率变化，测试心率变化峰值，以及修改次数；针对整体测试题目，具体采集测评者的整体测试时间，整体测试心率变化，整体测试心率变化峰值。
14.优选的，所述的数据分析模块，建立基于监督学习算法的心率变异模型，根据心率变异模型进行多维度的辅助诊断与筛查。
15.具体的，所述的心率变异模型设定测评者的心率变化的阈值，当测评者心率变化数据在阈值内时，为测评者正常状态，当测评者心率变化数据超出阈值范围时，为测评者情绪波动状态。
16.优选的，所述的监督学习法，将第一次测评后的心率变化数据，作为第二次监督学习的训练样本，通过迭代训练的方式优化心率变异模型的评判精度。
17.优选的，所述的数据分析模块，将心率测量模块中的测评数据与心理测评模块中的心率变化数据相结合建立多维度心理测试分析模式。
18.具体的，在测评数据中单一题目的评分结果中，添加该题目心率变化数据的测评结果作为辅助评价权重，最终将题目评分与辅助评价权重汇总作为最终的测试结果。
19.优选的，所述的多维度心理测试分析模式，以测评数据的评分判断方式为主，以心率变化数据在心率变异模型中的分析结果为辅助评价因素，对心理测试结果进行纠偏。
20.优选的，所述的测评数据与心率变化数据，最终上传至云平台系统进行加密存储。
21.具体的，所述的云平台中记录有用户的心理测试的时间与测试信息，将每次进行测试的数据进行加密存储，用以后续治疗的查看治疗进程的综合评估。
22.与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
23.本发明在现有的心理测评的模式上，结合了心率监测测量的辅助方式，用以更好的提高心理测评的准确性，使其更加贴近测评人的真实想法，同时所述的心率监测测量方式使用基于监督学习的深度算法，对采集的心率监测测量数据进行大数据训练，以此得到心率监测测量的数据评价结果，通过迭代训练，进行评价结果的自学习与优化，最终得到符合测评人真实心理状态的测评值。
附图说明
24.图1为结合心率变异的心理测评分析系统模块图。
具体实施方式
25.实施例：
26.在一种实施方式中，如图1所示，本发明具体包括具体包括心率测量模块，心理测评模块，心率数据采集模块，数据分析模块，通信模块以及云平台系统。
27.所述的心理测评分析系统的具体工作原理为，测评者首先通过心理测评模块进行测评题目的作答，当按下开始按钮时，心率测量模块中的心率变异检测手环开始记录测评者的心率变换范围，并通过通信模块中的无线蓝牙通信系统，将采集的数据实时传送至心率数据采集模块，通过心率数据采集模块进行数据的预处理以及数据的分类，并将预处理后的数据传送至数据分析模块，通过数据分析模块中的心率变异模型进行训练评分，当测评者答题完成后，将测评结果传送至数据分析模块中，进行测评题目的打分，其中打分过程中将根据单个题目的训练评分作为辅助评分标准，共同建立多维度心理测试分析模式，得到心理测评与心率监测测量相结合的测评结果，并显示最终测评得分与对应的心理情况分析。
28.所述的心率变异模型训练评分，首先测评者在常规环境下的心率平均值，同时设定测评者的心率变化的阈值范围，并对阈值范围进行分档，当监测到测评者在答题过程中的心率数据有所变化，同时落入对应的阈值范围分档中时，进行对应的测评者心理状态置信度评价，所述的置信度评价可分为真实，较为真实，不真实等多个评价指标，并将该评价指标转换为对应的权重数值与测评题目的打分相互结合汇总为最终分数。


技术特征：
1.一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，具体包括心率测量模块，心理测评模块，心率数据采集模块，数据分析模块，通信模块以及云平台系统；其中，所述的心率测量模块在测评者使用心理测评模块进行测评时，记录测评者的心率数据，并通过通信模块传送至心率数据采集模块进行数据采集与预处理，并将预处理的数据传送至数据分析模块进行基于心率变异的功能性分析，最终将分析结果传送至云平台系统进行存储。2.根据权利要求1所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的心率测量模块，安装于心率变异检测手环中，所述的心率变异检测手环中安装有心率监测传感器。3.根据权利要求2所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的心率监测传感器，对测评者在心理测评模块测试过程中的心率变化进行记录，并将心率变化数据传送至心率数据采集模块。4.根据权利要求1或3所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的心率数据采集模块，具体针对单一测试题目与整体测试题目分别进行数据采集。5.根据权利要求4所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的单一测试题目，具体采集测评者的测试时间，测试心率变化，测试心率变化峰值，以及修改次数；针对整体测试题目，具体采集测评者的整体测试时间，整体测试心率变化，整体测试心率变化峰值。6.根据权利要求1所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的数据分析模块，建立基于监督学习算法的心率变异模型，根据心率变异模型进行多维度的辅助诊断与筛查。7.根据权利要求6所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的监督学习法，将第一次测评后的心率变化数据，作为第二次监督学习的训练样本，通过迭代训练的方式优化心率变异模型的评判精度。8.根据权利要求1或6所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的数据分析模块，将心率测量模块中的测评数据与心理测评模块中的心率变化数据相结合建立多维度心理测试分析模式。9.根据权利要求8所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的多维度心理测试分析模式，以测评数据的评分判断方式为主，以心率变化数据在心率变异模型中的分析结果为辅助评价因素，对心理测试结果进行纠偏。10.根据权利要求8所述的一种结合心率变异的心理测评分析系统，其特征在于，所述的心率测量模块中的测评数据与心理测评模块中的心率变化数据，最终上传至云平台系统进行加密存储。

技术总结
本发明涉及心理测评技术领域，特别的为一种结合心率变异的心理测评分析系统。本发明具体包括心率测量模块，心理测评模块，心率数据采集模块，数据分析模块，通信模块以及云平台系统。本发明在现有的心理测评的模式上，结合了心率监测测量的辅助方式，用以更好的提高心理测评的准确性，使其更加贴近测评人的真实想法，同时所述的心率监测测量方式使用基于监督学习的深度算法，对采集的心率监测测量数据进行大数据训练，以此得到心率监测测量的数据评价结果，通过迭代训练，进行评价结果的自学习与优化，最终得到符合测评人真实心理状态的测评值。评值。评值。


技术研发人员：赵颖桢
受保护的技术使用者：上海神康科技有限公司
技术研发日：2022.02.07
技术公布日：2023/1/13