CN109300529A - 基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统 - Google Patents

Abstract

一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，所述系统包括基于全景虚拟现实/增强现实的观看设备、脑电采集设备、皮肤电采集设备和心率采集设备，成瘾人员佩戴观看设备、耳机和生理数据采集设备(脑电采集设备、皮肤电采集设备和心率采集设备中至少一种)，通过客观生理数据判断毒瘾渴求的人工智能系统，可以有效评估成瘾人员在线索暴露环境中的实时渴求变化情况，并且根据实时渴求变化，在渴求接近最高时立即进行干预，从而可以使成瘾人员得到更加精准有效个性化的干预方案。

Description

基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫 治系统

技术领域

本发明涉及一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，可以实现对毒瘾的矫治目的，达到矫治毒瘾的目的。

背景技术

要改变成瘾人员的物质成瘾依赖，需要改变对特定成瘾物质的成瘾记忆。而要改变记忆，首先需要激活记忆(吴艳,李勇辉,&隋南.，2009)；

虚拟现实/增强现实的线索性场景可以有效唤起特定药物成瘾人员的生理渴求及相关成瘾记忆(Culbertson,C.,Nicolas,S.&Zaharovits,I.,et al，2010)；

而沉浸的交互式体验和他人吸食毒品的线索刺激更能够有效的激发使用者的真实药物渴求，激活更强烈的成瘾记忆(Jung-Seok C,Sumi P,Jun-Young L,2011)；

已经巩固的长时记忆在激活后会经历一段易变而敏感的阶段后重新稳定下来，在此过程中，原有的记忆可以被修饰，加强，改变甚至消除，这个过程称为再巩固，而在记忆被激活的第一时间进行记忆的改变或者消除是最有效的时间点；

采用脑电、皮肤电、心率等生理数据实时收集和判断的人工智能毒瘾评估系统可以实时的反馈成瘾人员的渴求唤起和记忆激活状态，在最有效的时间内进行成瘾记忆干预；

与视频、图片等传统暴露疗法相比，采用虚拟现实/增强现实暴露疗法，对特定的药物成瘾治疗有较好的治疗效果(Pericotvalverde,I.,&Secadesvilla,R，2014)；

放松与正念等认知行为疗法对物质成瘾人员的治疗，有较好的治疗效果(LenaDicken，2015)；

成瘾记忆虽然可以被改变，但是不同记忆唤起阶段的干预效果不同，人与人在干预时间节点的选择上也存在差异，因此本系统通过人工智能和机器学习，通过大数据的分析确定不同人群进入干预的最佳时间点，可以实现记忆改变效果的最大化；

以往的研究中，对毒瘾渴求的判断主要采用主观评判或者量表测评的方法，缺少客观指标，本发明依赖人工智能的分类和处理能力，可以对大量的生理数据做分析和处理。通过机器学习算法对客观的生理数据收集分析，判断真实的生理渴求情况，使得结果更加科学准确(West Haven,2002)；

传统生理数据信息由于数据量大和维度多的测量，很难准确分析和处理。人工智能依靠其更好的数据处理和学习能力，可以从千变万化的生理数据中找到特定的规律来判断成瘾人员的成瘾渴求程度，客观的判断其渴求状态，从而根据渴求诱发时刻制定个性化的精准干预方案，并且实时反馈干预效果。

同时本发明通过虚拟现实/增强现实技术来提供线索性场景，其与传统的平面语音影像资料相比，更能够有效的激发使用者的真实药物渴求，交互式的体验和他人吸食毒品的线索刺激也更能够有效的激发使用者的真实药物渴求(Jung-Seok C,Sumi P,Jun-Young L，2011)。

发明内容

本发明采用虚拟现实/增强现实场景和人工智能的生理数据渴求评判系统，通过及时靶向的干预治疗体系，帮助毒品成瘾人员降低或消除对成瘾药物的渴求，最终延缓或者戒除再次寻药、用药等成瘾行为。

本发明首先通过特定的虚拟现实/增强现实场景和人工智能评估系统，准确评估成瘾的人员的现有渴求等级，根据评测的生理数据设定具体的干预方案和数据基线。在整个渴求评估及干预流程过程中，按照：呼吸训练——暴露场景——最佳时间点认知调节——生物反馈训练——二次暴露场景——评估总结的方式，完成对特定成瘾记忆的唤起、激活和修改，来达到改变成瘾记忆，重塑成瘾认知，降低成瘾渴求的目的。

为了实现上述技术方案，本发明提供一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，其特征在于，该系统包括：交互单元、采集单元、控制单元、场景数据库单元及处理单元。所述交互单元包括虚拟现实/增强现实头盔，采集单元包括脑电采集设备、皮电采集设备和心率采集设备，控制单元、存储单元和处理单元均由电脑主机完成。

优选的，交互单元及场景数据库分别与控制单元相连接，采集单元与控制单元分别与处理单元相连接；

场景数据库单元，用于存储至少一个虚拟场景信息；

控制单元，用于向所述交互单元发送控制信号，其中该控制信号标识所述场景数据库单元所存储的一个虚拟场景信息；

交互单元，用于接收控制单元的控制信号，将所标识的虚拟场景信息向受测人呈现，并接收受测人的交互动作信息用以在虚拟场景中呈现相应的交互动作；

采集单元，用于采集受测人在固定时间内的至少一个生理参数，并将所采集的生理参数发送至处理单元；

处理单元，用于实时地接收所述至少一个生理参数，根据所述至少一个生理参数，通过机器学习评估受测人在所述虚拟场景信息下的感官状态，并输出结果信息。

更优选的，该交互单元包括可穿戴虚拟现实/增强现实(VR)设备，与场景数据库单元相连接，用于向受测人呈现模拟致瘾药物的用药相关的场景信息，该虚拟场景信息包括图像及声音；优选的，该交互单元还包括手柄，用于接收受测人的交互动作信息，并在虚拟场景中进行实时呈现；

所述采集单元用于采集脑电参数、皮肤电参数或心率参数中的至少一种；

所述至少一个虚拟场景信息至少包括用于向受测人呈现呼吸训练、认知调节、暴露场景和生物反馈训练信息，；

所述操作教学环节信息至少包括虚拟现实/增强现实体验场景、教学指导视频及语音；所述呼吸训练场景信息至少包括自然风景体验场景及正念呼吸训练指导语音；

所述线索暴露场景信息至少包括呈现与人体摄入致瘾药物相关的信息及相应的语音；

所述认知调节至少包括自然风景体验场景及正念训练指导语音；

所述生物反馈训练场景至少包括实时对应生理指标变化的自然风景画面及相对应的生物反馈训练指导语音；

所述处理单元进一步包括：根据经机器学习确定的分类模型，基于所述根据所述至少一个生理参数自动评估受测人进行认知调节的最佳时间点以及在生物反馈训练过程中，情绪调节过程的实时可视化过程；

另外，本发明还提供了一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统的使用方法，具体为：

步骤1受测人操作控制单元向交互单元发送控制信号，该控制信号标识所述场景数据库单元所存储的至少一个虚拟场景信息；

步骤2交互单元响应于所述控制信号，将所标识的虚拟场景信息向受测人呈现，并接收受测人的交互动作信息用以在虚拟场景中呈现相应的交互动作；

步骤3采集受测人在该虚拟场景中固定时间内的至少一个生理参数，并将所采集的生理参数实时地发送至处理单元；步骤4根据所述至少一个生理参数，通过机器学习实时地评估受测人在所述虚拟场景信息下的感官状态，虚拟场景信息根据机器学习结果实时改变并输出结果信息。

具体而言，本发明所述的一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统包括：基于全景虚拟现实/增强现实的观看设备、脑电采集设备、皮肤电采集设备和心率采集设备。

成瘾人员佩戴观看设备、耳机和生理数据采集设备(脑电采集设备、皮肤电采集设备和心率采集设备中至少一种)，检测成瘾人员生理指标，干预开始后，将前额收集的脑电，每秒向机器学习模块发送当前时刻前5秒的脑电，进而算得每秒一次的渴求。其中利用经机器学习模块确定的分类模型来评估成瘾人员现有的渴求等级，根据脑电参数、心率参数和皮肤电参数中至少一个生理参数自动评估受测人在所述虚拟场景信息下的感官状态。

在干预过程之前，进行成瘾人员生理基线水平测量，基线采集方法为，将前额收集的脑电通过人工智能算法算出评测阶段放松训练场景每5秒的渴求，取最低值l。将前额收集的脑电通过人工智能算法算出评测阶段毒品线索暴露场景每5秒的渴求，取最高值h。第一次进入线索暴露场景的熔断值H＝h×0.95(同时为生物反馈训练内生理参数最高值)；如果H小于0.5，则H＝0.5。生物反馈训练生理参数的最低值L＝l×1.05。

在干预过程中，

第一步，成瘾人员进行呼吸训练，所述成瘾人员通过虚拟现实/增强现实技术观看放松训练场景，并配有相应音效和呼吸训练指导语音；

第二步，所述成瘾人员进入线索暴露场景，该场景呈现模拟致瘾药物的用药相关的场景信息，该虚拟场景信息包括图像及声音；在暴露渴求激发环节设有自动熔断机制，当所述成瘾人员在该虚拟场景中的生理采集指标达到熔断值H时，自动进入认知调节和生物反馈训练；

第三步，所述成瘾人员首先进入认知调节场景，时长为4分钟，通过虚拟现实/增强现实技术观看雪山场景，并配有相应音效和躯体扫描、正念内观或SOEBR呼吸空间指导语；所述成瘾人员接着进入生物反馈训练，此环节时间为3分钟，通过虚拟现实/增强现实技术呈现雪山场景，并配有音效，画面随客观生理指标进行变化(如情绪焦虑会看到风雪交加，而心情平静则可以看到阳光与彩虹)，并实时反馈给所述成瘾人员；

第四步，所述成瘾人员再次进入线索暴露场景，该场景和第一次线索暴露场景相同；

最后，对比前后两次在线索暴露场景中生理参数的变化，如渴求指数时间序列分布图、渴求等级评分(脑电参数、皮肤电参数和心率参数中至少一种)，并呈现评估总结。

本系统采用自主形式，每一环节结束后自动跳转到下一环节，无需所述成瘾人员自己操作。

线索暴露场景有：酒店、KTV、客厅等毒品吸食高发环境；冰毒、海洛因、K粉等多种毒品吸食工具；正在进行吸毒行为的多个人物。

生理指标采集及标准，包括脑电参数、皮肤电参数或心率参数中的至少一种，具体为干预开始后，在毒品线索暴露场景中，将前额收集的脑电，每秒向机器学习模块发送当前时刻前5秒的脑电，进而算得每秒一次的渴求，当实时渴求值k大于等于H时，切入生物反馈训练场景。在生物反馈训练场景中的渴求计算方式和毒品线索暴露场景相同，即将实时采集的脑电通过机器学习每秒计算一次当前时刻前5秒的渴求。切入生物反馈训练后场景内的特效随着渴求的波动而改变。渴求大于等于H时，生物反馈训练的暴雪特效最大最密集；渴求小于等于L时，生物反馈训练的暴雪特效消失，天空放晴。特效从无到满共分为1～100共100个等级。实时特效等级t＝int[(k－L)÷(H－L)×100]；t≥100时，t＝100；t≤1时，t＝1。收集到的数据再通过机器学习实时地评估所述成瘾人员在干预过程中的感官状态。

机器学习，所述成瘾人员在体验不同的毒品线索体验场景后对各个场景的毒瘾渴求进行自评，自评范围为0～100分，0分代表没有渴求，100分代表渴求极大。在体验场景的同时会对吸毒人员进行多种生理数据的收集(脑电，心率，皮肤电数据的一种或几种)。经过特征分析提取多种基于滑动窗口(sliding window)的特征点(例如：平均值、标准差、分位数)，这些特征点结和样本渴求评级将被用来训练多个分类模型(卷积神经网络、循环神经网络、随机森林、支持向量机、梯度提升决策树)。最后会训练一个逻辑回归模型将多种学习算法整合在一起得到一个更好的最终的分类模型，该模型将被用于对所述成瘾人员进行自动测评。

具体地，该系统主要使用python pandas对数据行预处理和生理数据特征的提取。模型的训练和评测将主要使用tensorflow，和scikit-learn进行。通过以上直接使用深度学习的方法处理具有时序特征的原始数据，使得此系统的学习算法能够更直接的从原始数据中提取最直接有效的关联信息，最大程度的避免了人为主观因素的影响。

通过对比每次干预过程中两次线索暴露中生理参数的变化对比，如渴求指数时间序列分布图、渴求等级评分(脑电参数、皮肤电参数和心率参数中至少一种)，并呈现结果报告。

在干预完成之后，还会利用上述机器学习模型再次进行新的成瘾渴求水平评估，对比生理参数的变化(脑电参数、皮肤电参数、心率参数中至少一种)，呈现渴求指数时间序列分布图、渴求等级评分，对干预的结果做及时的反馈和总结，保证干预效果的实时和有效。

附图说明

图1是本发明实施例的系统流程图。

图2是本发明系统组成图。

具体实施方案

实施例1系统制作

制作虚拟现实/增强现实渴求评判场景，以特定的成瘾线索为要素，构建可以供成瘾人员交互体验的虚拟现实/增强现实环境；在与吸食有关的场景内，可以看到、听到、使用手柄触碰和使用到与毒品相关的线索物品和人物。

具体制作过程包括：

步骤1：通过收集和引用相关使用虚拟现实/增强现实技术来触发药物成瘾人员渴求的文献和文章，确定特定的成瘾物品线索虚拟现实/增强现实场景体验可以有效唤起成瘾人员的真实生理渴求。步骤2：在戒毒所内抽样调查的吸食人员，采访收集关于他们吸毒的场景、物品、人物和相关体验的信息。

步骤3：根据文献要求和采访所得的信息进行分类整理，最终确认需要制作的场景、物品、人物及体验过程。虚拟现实/增强现实场景包括吸毒环境、类吸毒工具、毒品、其他吸毒人员。

步骤4：采用UE4引擎制作具有高还原度的立体场景及其中的物品、人物模型，设定体验者的视野方向和手柄交互的使用规则和物品。具体物品包括：床、茶几、吸毒用冰壶、烧锅、锡纸、粉状袋装毒品、吸管、打火机、酒精灯、沙发。

步骤5：制作完成的场景，体验者以第一人称的视角出现在场景内，可以在场景内自由转动和移动，因为空间定位的关系，场景不会出现移动和晃动的情况，沉浸体验感更强烈；双手握有互动手柄，视野中手柄以双手的形象出现，可以触碰、拾取、使用不同的与吸食毒品相关的物品，可以在场景内真实模拟吸食毒品的整个体验过程。一般操作为：一只手通过手柄拿起冰壶，另一只手通过手柄拿起酒精灯或者打火机烧冰壶上的烧锅位置，此时扣动手柄扳机就可以将毒品烟雾吸食进去，随后可以吐出。吸毒人员可以从第一视角看到毒品烟雾吸入和吐出。

制作虚拟现实/增强现实认知训练场景，包括：正念呼吸训练、正念躯体训练、正念内观训练、SOEBR呼吸空间训练、呼吸放松训练等，来帮助成瘾人员更好的调整认知能力，改变成瘾认知。所述成瘾人员通过全景虚拟现实/增强现实技术观看自然风景的场景，并配有相应的音效和专业的指导语。通过全浸式的体验和指导语的引导，使所述成瘾人员达到调节情绪，改变对吸毒的错误认知的目的。

制作生理数据采集设备佩戴教学视频、VR头盔佩戴教学视频、互动手柄教学视频，使成瘾人员可以在无人帮助的情况下自助式的开始训练，节约人力成本，提高使用效率。

使用成瘾人员的特定生理反应数据及渴求程度标签，对采集的各类数据进行深度机器学习，制作完成人工智能的实时渴求评测系统，用来评估和检测成瘾人员的实时渴求状态，反馈干预效果。

干预全程采集脑电参数，皮肤电参数、心率参数中至少一种，首先需要所述成瘾人员佩戴上脑电、皮肤电、心率等生理采集模块的一种或几种，其中，在开始评测之前调试好数据的连通，保证开始干预练习后数据可以实时的发送到服务器。服务器装有人工智能渴求评估系统，进而可以用人工智能的实时渴求评测系统实时评估和检验所述成瘾人员的渴求状态。关于人工智能机器学习部分，具体为所述成瘾人员在体验不同的毒品线索体验场景后对各个场景的毒瘾渴求进行自评。在体验场景的同时会对成瘾人员进行多种生理数据的收集(脑电，心率，皮肤电数据的一种或几种)。经过特征分析提取多种基于滑动窗口(sliding window)的特征点(例如：平均值、标准差、分位数)，这些特征点结和样本渴求评级将被用来训练多个分类模型(卷积神经网络、循环神经网络、随机森林、支持向量机、梯度提升决策树)。最后会训练一个逻辑回归模型将多种学习算法整合在一起得到一个更好的最终的分类模型，该模型将被用于对成瘾人员进行自动测评。

具体地，该系统主要使用python pandas对数据行预处理和生理数据特征的提取。模型的训练和评测将主要使用tensorflow，和scikit-learn进行。

通过以上直接使用深度学习的方法处理具有时序特征的原始数据，使得此系统的学习算法能够更直接的从原始数据中提取最直接有效的关联信息，最大程度的避免了人为主观因素的影响。

所述成瘾人员在干预训练过程中引起的真实渴望情况，通过数字量化的方式分级记录下来，并与生理数据相互标记绑定，并发送到数据处理单元。最终呈现所述成瘾人员在两次毒品线索暴露场景中的渴求指数时间序列分布图和渴求等级评分，并将两次数据进行对比来呈现干预效果。

实施例2系统使用

成瘾人员首先观看生理数据采集设备佩戴教学、VR头盔佩戴教学、互动手柄教学的视频，学会使用整套系统的方法。

成瘾人员佩戴生理数据采集设备，体验渴求评测场景，进行成瘾渴求的评估检测。在评测之前会先体验放松训练场景，场景内提供呼吸放松的指导语，使被评测人员能够快速进入平静状态，然后进入评测的线索暴露场景，并获得基线生理数据(脑电参数、皮肤电参数、心率参数中至少一种)。

线索暴露场景结束后，被评测人员将对自己在场景中的渴求度打分，打分范围为0～100分。该打分和生理数据一起输入人工智能系统中作为模型训练数据。

基线生理数据采集方法为，将评测阶段放松训练场景(时长3min)和毒品线索暴露场景(时长7min)收集的脑电、皮电和心电数据按照每5秒一个分段切分成120段。120段生理数据和打分一起输入到人工智能系统中后，人工智能系统将根据所述算法得出120段对应的渴求分数。整个评测场景的120段渴求数据根据大小排序后，取渴求度最高值h和最低值l。进入生物反馈训练的熔断值H＝(h-l)×0.95(同时为生物反馈训练内生理参数最高值)；如果H小于，则H＝50。生物反馈训练内生理参数的最低值L＝l×1.05。

成瘾评估检测结束，获得该成瘾人员的成瘾渴求状态，同时获得干预练习中的相关生理基线数据，在干预矫治阶段将根据所得数据进行特质化的训练。根据所述成瘾人员的生理基线水平确定在第一次线索暴露场景中最佳时间点进入生物反馈训练。并且在生物反馈训练过程中，以生理基线为参照点，生理数据的变化情况实时的在虚拟现实/增强现实场景内可视化，生物反馈训练场景中的特效随着渴求的波动而改变。即干预矫治阶段共由两部分组成：不定时长的暴露和生物反馈训练。具体为将收集的脑电、皮电和心电通过人工智能算法算出每5秒的渴求k(0～100)。在干预阶段的暴露场景中，如果k大于H，则立即转入生物反馈训练；如果连续3分钟k都小于H，则干预阶段结束。在生物反馈训练中，k大于等于H时，生物反馈训练的暴雪特效最大最密集；k小于等于L时，生物反馈训练的暴雪特效消失，天空放晴。特效从无到满共分为1～100共100个等级。实时特效等级t＝int[(k－L)÷(H－L)×100]；t≥100时，t＝100；t≤1时，t＝1。

干预矫治分为2个阶段，第一阶段干预训练包括：动机激发、心理教育、生理采集设备佩戴教学、VR教学、认知调节、生物反馈训练和评估总结。

首先通过动机激发和心理教育进行前期的心理建设和认知教育，使成瘾人员了解基本的成瘾干预方法和原理，对戒除成瘾物质有更清晰和深刻的认识，提高戒除成瘾物质的积极性。此过程通过在电脑端呈现视频和音频的形式呈现；生理采集设备佩戴教学过程，保证所述成瘾人员正确佩戴生理采集设备(脑电、皮肤电、心率等生理采集设备的一种或几种)，其中，在开始干预练习之前调试好数据的连通，保证开始评测后数据可以实时的发送到服务器，此环节同样通过电脑端呈现教学视频和音频形式呈现；VR教学，此环节通过VR头盔端和便携式耳机进行，教学场景内提供了虚拟现实/增强现实环境体验场景和可以与手柄交互体验的物品，并且配有教学指导语和教学视频，直观准确的使被试人员即使第一次体验VR场景，也可以在其中尽快的熟悉VR场景体验的感觉和效果，并且学会手柄交互的方法；认知调节，通过虚拟现实/增强现实技术向所述成瘾人员呈现雪山画面，并配有相应音效和躯体扫描、正念内观或SOEBR呼吸空间指导语；生物反馈训练，通过虚拟现实/增强现实技术呈现雪山画面，并配有音效，画面随客观生理指标进行变化，具体为渴求大于等于H时，生物反馈训练的暴雪特效最大最密集；渴求小于等于L时，生物反馈训练的暴雪特效消失，天空放晴。特效从无到满共分为1～100共100个等级。实时特效等级t＝int[(k－L)÷(H－L)×100]；t≥100时，t＝100；t≤1时，t＝1；评估总结，在本次干预训练结束之后，本系统会在电脑端呈现本次练习生理指标，并配有相应的文字总结。

第二阶段干预训练包括：呼吸训练、暴露渴求激发、最佳时间点生物反馈训练、生物反馈训练、二次暴露消退训练和评估总结。

首先进行呼吸训练，此环节成瘾人员通过体验虚拟场景内的草地场景，并配有相应的音效和指导语，教授成瘾人员调节情绪与内心的基本方法，帮助他们尽快进入平静状态；

之后进行一次暴露渴求激发，在可视VR环境下，所述成瘾人员会进入一个与成瘾线索相关的虚拟场景，可以通过手柄与场景内的环境、物品互动，此时会实时采集判断该人员的生理数据，当渴求状态达到特定的阈值后(通过第一次渴求评估时获得，即渴求状态达到特定状态时进入干预训练效果是最有效的)，进入认知调节；

认知调节以可视VR环境下的正念认知训练指导语为手段，进行成瘾渴求的认知矫正。提供雪山场景、相应的音效和相应的指导语，干预内容包括：正念内观训练和SOEBR呼吸空间训练，分别提供不同的指导语内容，根据成瘾人员体验的特定成瘾线索和渴求状态进行不同的训练(指导语的内容相应改变)，教授成瘾人员正确认识成瘾渴求、成瘾记忆和成瘾感受的方法，学会应对特定成瘾渴求的认知调节手段，并应用到下一次的暴露练习之中；

之后进行生物反馈训练，在可视VR环境下呈现雪山场景，并配有相应的音效和指导语。将生理数据的变化情况实时的在虚拟现实/增强现实场景内可视化，成瘾人员可以通过景物的变化了解到自己内心的变化和状态，可以通过有意识的生物反馈训练，通过景物的变化调整自己的内心状态，学会渴求或焦虑状态下的情绪调节的方法；

之后会再次进入同样的暴露线索场景，并且应用学到的认知和情绪调节方法做暴露消退训练，使其通过不断的练习逐渐降低在暴露线索场景下的渴求水平，实现成瘾记忆与成瘾认知的改变；

二次暴露之后会显示本次干预训练的评估总结，显示二次暴露场景下的渴求变化情况，使成瘾人员实时的了解自己的状态变化情况，通过客观数据的变化与进步，增强戒除矫治的信心。

完成第二阶段干预训练之后，(次数可选择)会进行一次新的成瘾渴求评测(评测场景与训练场景都不相同，避免相同场景的练习效应影响评测结果)，与第一阶段评测结果做对比分析，反馈与总结干预训练的干预效果，保障干预训练的实时性和有效性。

尽管已经示出和描述了本发明的一些示例性实施例，本领域的技术人员应当理解，在不背离权利要求及它们的等价物中限定的本发明的原则和精神的情况下，可以对这些示例性实施例做出变化。

Claims (5)

1.一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，其特征在于，该系统包括：交互单元、采集单元、控制单元、场景数据库单元及处理单元；所述交互单元包括虚拟现实/增强现实头盔，采集单元包括脑电采集设备、皮电采集设备和心率采集设备，控制单元、存储单元和处理单元均由电脑主机完成。

2.如权利要求1所述的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，其中，交互单元及场景数据库分别与控制单元相连接，采集单元与控制单元分别与处理单元相连接；场景数据库单元，用于存储至少一个虚拟场景信息；

控制单元，用于向所述交互单元发送控制信号，其中该控制信号标识所述场景数据库单元所存储的一个虚拟场景信息；

交互单元，用于接收控制单元的控制信号，将所标识的虚拟场景信息向受测人呈现，并接收受测人的交互动作信息用以在虚拟场景中呈现相应的交互动作；

采集单元，用于采集受测人在固定时间内的至少一个生理参数，并将所采集的生理参数发送至处理单元；

处理单元，用于实时地接收所述至少一个生理参数，根据所述至少一个生理参数，通过机器学习评估受测人在所述虚拟场景信息下的感官状态，并输出结果信息。

3.如权利要求1或2所述的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，其特征在于，该交互单元包括可穿戴虚拟现实/增强现实(VR)设备，与场景数据库单元相连接，用于向受测人呈现呼吸训练、认知调节、暴露场景和生物反馈训练信息，该虚拟场景信息包括图像及声音；优选的，该交互单元还包括手柄，用于接收受测人的交互动作信息，并在虚拟场景中进行实时呈现。

4.如权利要求1或2所述的毒瘾渴求靶向干预矫治系统，其特征在于，

所述采集单元用于采集脑电参数、皮肤电参数或心率参数中的至少一种；所述至少一个虚拟场景信息至少包括操作教学环节信息、呼吸训练场景信息、线索暴露场景信息和生物反馈训练场景信息；

所述操作教学环节信息至少包括虚拟现实/增强现实体验场景、教学指导视频及语音；所述呼吸训练场景信息至少包括自然风景体验场景及正念呼吸训练指导语音；

所述线索暴露场景信息至少包括呈现与人体摄入致瘾药物相关的信息及相应的语音；

所述认知调节场景信息至少包括自然风景体验场景及正念训练指导语音；

所述生物反馈训练场景至少包括实时对应生理指标变化的自然风景画面及相对应的生物反馈训练指导语音；

所述处理单元进一步包括：根据经机器学习确定的分类模型，基于所述根据所述至少一个生理参数自动评估受测人进行认知调节的最佳时间点以及在后续生物反馈训练过程中，情绪变化得实时可视化呈现。

5.一种基于人工智能和虚拟现实/增强现实的毒瘾渴求靶向干预矫治系统的使用方法，

步骤1受测人操作控制单元向交互单元发送控制信号，该控制信号标识所述场景数据库单元所存储的至少一个虚拟场景信息；

步骤2交互单元响应于所述控制信号，将所标识的虚拟场景信息向受测人呈现，并接收受测人的交互动作信息用以在虚拟场景中呈现相应的交互动作；

步骤3采集受测人在该虚拟场景中固定时间内的至少一个生理参数，并将所采集的生理参数实时地发送至处理单元；步骤4根据所述至少一个生理参数，通过机器学习实时地评估受测人在所述虚拟场景信息下的感官状态，虚拟场景信息根据机器学习结果实时改变并输出结果信息。