CN111803097A - 一种基于大数据的病人心理状态检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于大数据的病人心理状态检测系统，与现有技术的病人心理状态检测技术相比较，本发明的基于大数据的病人心理状态检测系统包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器。本发明的病人心理状态检测系统智能度高、监测识别准确性高和实用性强。

Description

一种基于大数据的病人心理状态检测系统

技术领域

本发明涉及心理健康检测领域，尤其涉及一种基于大数据的病人心理状态检测系统。

背景技术

现如今随着心理健康问题的普遍，人们也日渐关注人体心理健康，为预防心理疾病的发生和严重化，心理监测装置逐渐出现于人们眼前。心理疾病病人的情绪会根据其病情的严重程度而出现对应的关系的情绪起伏表现。心理监测装置利用对人体情绪和其变化的检测进而判断人体的心理健康情况。研究表明医院内患病病人的心理健康受其治疗情况和住院环境影响，病人在住院期间容易发生心理疾病，因此对病人住院期间的心理健康监测尤为重要。

本实验团队长期针对病人心理健康监测技术进行大量相关记录资料的浏览和研究，同时依托相关资源，并进行大量相关实验，经过大量检索发现存在的现有技术如KR101366724B1、KR101197978B1、US07921067B2和US07165033B，如现有技术公开了一种现有技术的心理状态检测装置普遍具备有用于实时获得配戴者的当前生理状态数据，包括用于存储配戴者在预定情绪状态时的预存生理状态数据的数据储存单元，用于将所述生理监测传感器所获得的所述当前生理状态数据与所述预存生理状态数据进行比较，进而判断所述配戴者当前是否处于所述预定情绪状态，获得第一比较结果的第一比较器，和用于根据所述第一比较结果发出情绪监控输出指令的指令生成器。所述可穿戴电子设备通过实时监测获得配戴者的当前生理状态数据，与预存的生理状态数据进行比较，能够判断出配戴者的当前情绪状态是否为预设状态，实现对配戴者的情绪监控目的。但是现有技术的的人体情绪评估方式只是对一个参考值进行情绪评估，或在某种情境下的单次评估，对情绪的强度和频率进行粗略的主观评估，不能够即时、系统、连续地记录情绪，很难反应情绪发生的具体时点、升起速度、持续时间。

为了解决本领域普遍存在检测依据单一性；检测装置佩戴繁琐，严重妨碍正常作息活动；准确度不高等等问题，作出了本发明。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前病人心理状态检测技术所存在的不足，提出了一种基于大数据的病人心理状态检测系统。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

可选的，一种基于大数据的病人心理状态检测系统，包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器。

可选的，所述耳挂式监测仪包括监测所述病人脑电波信号的脑电波监测模块、收集监测所述病人的声音信号的声音收集模块和分别连接控制所述脑电波监测模快和所述声音收集模块的工作的中央处理模块。

可选的，所述耳挂式监测仪还包括监测所述病人对所述监测仪的使用情况的压力传感器，其中，所述压力传感器与所述中央处理模块连接，并且所述压力传感器实时向所述中央处理模块反馈其监测的佩戴压力值进而判断所述监测仪的使用情况。

可选的，所述情绪识别模块包括拍摄病房内的所述病人的人脸的图片信息的摄像组件和对所述摄像组件拍摄的所述图片信息进行分析处理的处理装置。

可选的，所述处理装置包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块、储存模块和分析对比模块。

可选的，所述情绪识别模块将所述处理装置处理分析的所述病人的身份信号和对应的情绪信号经无线网络实时上传至所述服务器。

可选的，所述身份确认模块根据预先记载的所述病房内所述病人的人脸信息图片的置信度与所述人脸提取模块的所述病房内的人脸图片的置信度进行对比分析进而确定所述病人的身份信息。

本发明所取得的有益效果是：

1.本发明的监测仪方便携带且佩戴方便。

2.本发明的检测系统所监测的指标种类多样，进而监测准确度高。

3.本发明的检测系统能对病房内的多名病人逐一进行身份识别和情绪监测。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明的基于大数据的病人心理状态检测系统的流程示意图。

图2为本发明的耳挂式监测仪的流程示意图。

图3为本发明的耳挂式监测仪的结构示意图。

图4为本发明的处理装置的流程示意图。

图5为本发明的服务器的流程示意图。

图6为本发明的情绪识别模块的实验图。

图7为本发明的耳挂式监测仪的实验图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位.以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一：

本实施例构造了一种易佩戴并且讷讷感智能监测病人对其使用情况进而自动开启监测工作的耳挂式监测仪；

一种基于大数据的病人心理状态检测系统，包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器，所述耳挂式监测仪包括监测所述病人脑电波信号的脑电波监测模块、收集监测所述病人的声音信号的声音收集模块和分别连接控制所述脑电波监测模快和所述声音收集模块的工作的中央处理模块，所述耳挂式监测仪还包括监测所述病人对所述监测仪的使用情况的压力传感器，其中，所述压力传感器与所述中央处理模块连接，并且所述压力传感器实时向所述中央处理模块反馈其监测的佩戴压力值进而判断所述监测仪的使用情况，所述情绪识别模块包括拍摄病房内的所述病人的人脸的图片信息的摄像组件和对所述摄像组件拍摄的所述图片信息进行分析处理的处理装置，所述处理装置包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块、储存模块和分析对比模块，所述情绪识别模块将所述处理装置处理分析的所述病人的身份信号和对应的情绪信号经无线网络实时上传至所述服务器，所述身份确认模块根据预先记载的所述病房内所述病人的人脸信息图片的置信度与所述人脸提取模块的所述病房内的人脸图片的置信度进行对比分析进而确定所述病人的身份信息；

所述监测仪包括所述装置包括耳挂、检测杆、压力传感器、无线收发模块、脑电波监测模块、声音采集模块和中央处理模块，所述中央处理模块分别连接并控制所述脑电波监测模快、所述声音采集模块和所述无线收发模块连接，所述耳挂为与人体耳朵配合的弧形结构，所述耳挂可以根据实际需求，由本领域技术人员选择金属和/或非金属材料制作，所述耳挂的内壁固定安装有防滑块，所述防滑块的表面开设有防滑纹，所述防滑纹与病人皮肤接触，进而更好固定所述耳挂式监测仪；

所述耳挂用于将所述监测仪固定于病人耳朵上，所述耳挂与所述检测杆通过可旋转连接件固定连接，且所述耳挂能够通过所述可旋转连接件相对于所述检测杆进行位移，通过调整不同病人所佩戴的监测仪的所述检测杆位置，进而实现所述监测杆对不同人体的相同的脑电波监测区域进行所述脑电波信号监测；

所述脑电波监测模块包括至少一个监测所述病人脑电波信号的脑电波传感器，所述脑电波监测模块安装于所述检测杆上，且位于所述检测杆与所述耳挂连接的另一端，所述病人佩戴所述监测仪时，所述脑电波监测模块的脑电波传感器通过贴附于所述病人头皮处进而监测采集所述病人的脑电波信号；

其中所述声音采集模块安装于所述耳挂上，所述声音采集模块用于采集所述病人的声音信息，所述压力传感器被配置为检测所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时的病人皮肤表面与所述检测仪之间互相作用产生的压力值；

所述压力传感器监测所述检测仪的佩戴状态，所述压力传感器将所监测的压力值传输给所述中央处理模块，所述中央处理模块用于判断所述佩戴感应参数是否满足预先设定的压力范围，所述压力范围为经过实验训练获得的所述病人佩戴所述监测仪时的压力值范围，当所述感应参数满足所述压力范围时，生成第一开启指令，所述第一开启指令用于控制所述声音采集模块开始采集所述病人的声音信息和所述脑电波监测模块开始监测所述病人的脑电波信号；

所述声音收集模块和所述脑电波监测模块的监测信号发送至所述中央处理模块，所述中央处理模块通过所述无线收发模块将分析处理后获得的所述病人声音信息和脑电波信息发送至所述服务器和/或目标移动装置；

所述中央处理模块包括储存计算程序和数据信息的储存单元和对所连接的用电装置进行控制处理的处理单元，所述储存单元存储有所述病人佩戴耳挂式监测仪时，所述压力传感器的压力值范围，所述储存单元与所述处理单元连接，所述处理单元将所述压力传感器监测的佩戴感应参数与所述压力范围比较并判断所述耳挂式监测仪是否被所述病人佩戴，所述处理单元进一步生成第一开启指令并分别发送至所述脑电波监测模快和声音采集模块进行所述病人相应的生理特征监测，为了避免所述耳挂式监测仪放置不正确导致所述中央处理模块误判所述病人佩戴所述监测仪，当所述脑电波监测模块在开启后的预定时间内未检测到所述病人的脑电波信号时，则判断所述耳挂式监测仪为未佩戴状态，所述中央处理模块发送第一关闭指令至所述脑电波监测模快和所述声音采集模块，进一步控制关闭所述脑电波监测模块和所述声音采集模块；

本发明的耳挂式监测仪的所述压力传感器为设置在所述监测仪与人体接触的区域部位进而进行所述病人的佩戴感应，当所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时，能够通过所述压力传感器实时采集佩戴压力值，并将当前采集的佩戴压力值与预先存储在所述储存单元中的压力范围进行比较，判断所述耳挂式监测仪的佩戴情况，并实时反馈至所述中央处理模块，其中，所述无线收发模块为无线收发器，所述无线收发模块用于使得所述耳挂式监测仪与服务器和/或目标移动装置通信连接进而实现信息交流；

所述耳挂式监测仪处于佩戴状态时具有所述压力范围内的佩戴压力值，所述耳挂式监测仪处于非佩戴状态时具有所述压力范围外的佩戴压力值，因此所述中央处理模块能够基于所述佩戴感应参数判断所述耳挂式监测仪的佩戴状态。

实施例二：

本实施例构造了对病房不少于一个病人的身份识别和情绪监测的情绪识别模块；

一种基于大数据的病人心理状态检测系统，包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器，所述耳挂式监测仪包括监测所述病人脑电波信号的脑电波监测模块、收集监测所述病人的声音信号的声音收集模块和分别连接控制所述脑电波监测模快和所述声音收集模块的工作的中央处理模块，所述耳挂式监测仪还包括监测所述病人对所述监测仪的使用情况的压力传感器，其中，所述压力传感器与所述中央处理模块连接，并且所述压力传感器实时向所述中央处理模块反馈其监测的佩戴压力值进而判断所述监测仪的使用情况，所述情绪识别模块包括拍摄病房内的所述病人的人脸的图片信息的摄像组件和对所述摄像组件拍摄的所述图片信息进行分析处理的处理装置，所述处理装置包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块、储存模块和分析对比模块，所述情绪识别模块将所述处理装置处理分析的所述病人的身份信号和对应的情绪信号经无线网络实时上传至所述服务器，所述身份确认模块根据预先记载的所述病房内所述病人的人脸信息图片的置信度与所述人脸提取模块的所述病房内的人脸图片的置信度进行对比分析进而确定所述病人的身份信息；

所述监测仪包括所述装置包括耳挂、检测杆、压力传感器、无线收发模块、脑电波监测模块、声音采集模块和中央处理模块，所述中央处理模块分别连接并控制所述脑电波监测模快、所述声音采集模块和所述无线收发模块连接，所述耳挂为与人体耳朵配合的弧形结构，所述耳挂可以根据实际需求，由本领域技术人员选择金属和/或非金属材料制作，所述耳挂的内壁固定安装有防滑块，所述防滑块的表面开设有防滑纹，所述防滑纹与病人皮肤接触，进而更好固定所述耳挂式监测仪；

所述耳挂用于将所述监测仪固定于病人耳朵上，所述耳挂与所述检测杆通过可旋转连接件固定连接，且所述耳挂能够通过所述可旋转连接件相对于所述检测杆进行位移，通过调整不同病人所佩戴的监测仪的所述检测杆位置，进而实现所述监测杆对不同人体的相同的脑电波监测区域进行所述脑电波信号监测；

所述脑电波监测模块包括至少一个监测所述病人脑电波信号的脑电波传感器，所述脑电波监测模块安装于所述检测杆上，且位于所述检测杆与所述耳挂连接的另一端，所述病人佩戴所述监测仪时，所述脑电波监测模块的脑电波传感器通过贴附于所述病人头皮处进而监测采集所述病人的脑电波信号；

其中所述声音采集模块安装于所述耳挂上，所述声音采集模块用于采集所述病人的声音信息，所述压力传感器被配置为检测所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时的病人皮肤表面与所述检测仪之间互相作用产生的压力值；

所述压力传感器监测所述检测仪的佩戴状态，所述压力传感器将所监测的压力值传输给所述中央处理模块，所述中央处理模块用于判断所述佩戴感应参数是否满足预先设定的压力范围，所述压力范围为经过实验训练获得的所述病人佩戴所述监测仪时的压力值范围，当所述感应参数满足所述压力范围时，生成第一开启指令，所述第一开启指令用于控制所述声音采集模块开始采集所述病人的声音信息和所述脑电波监测模块开始监测所述病人的脑电波信号；

所述声音收集模块和所述脑电波监测模块的监测信号发送至所述中央处理模块，所述中央处理模块通过所述无线收发模块将分析处理后获得的所述病人声音信息和脑电波信息发送至所述服务器和/或目标移动装置；

所述中央处理模块包括储存计算程序和数据信息的储存单元和对所连接的用电装置进行控制处理的处理单元，所述储存单元存储有所述病人佩戴耳挂式监测仪时，所述压力传感器的压力值范围，所述储存单元与所述处理单元连接，所述处理单元将所述压力传感器监测的佩戴感应参数与所述压力范围比较并判断所述耳挂式监测仪是否被所述病人佩戴，所述处理单元进一步生成第一开启指令并分别发送至所述脑电波监测模快和声音采集模块进行所述病人相应的生理特征监测，为了避免所述耳挂式监测仪放置不正确导致所述中央处理模块误判所述病人佩戴所述监测仪，当所述脑电波监测模块在开启后的预定时间内未检测到所述病人的脑电波信号时，则判断所述耳挂式监测仪为未佩戴状态，所述中央处理模块发送第一关闭指令至所述脑电波监测模快和所述声音采集模块，进一步控制关闭所述脑电波监测模块和所述声音采集模块；

本发明的耳挂式监测仪的所述压力传感器为设置在所述监测仪与人体接触的区域部位进而进行所述病人的佩戴感应，当所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时，能够通过所述压力传感器实时采集佩戴压力值，并将当前采集的佩戴压力值与预先存储在所述储存单元中的压力范围进行比较，判断所述耳挂式监测仪的佩戴情况，并实时反馈至所述中央处理模块，其中，所述无线收发模块为无线收发器，所述无线收发模块用于使得所述耳挂式监测仪与服务器和/或目标移动装置通信连接进而实现信息交流；

所述耳挂式监测仪处于佩戴状态时具有所述压力范围内的佩戴压力值，所述耳挂式监测仪处于非佩戴状态时具有所述压力范围外的佩戴压力值，因此所述中央处理模块能够基于所述佩戴感应参数判断所述耳挂式监测仪的佩戴状态；

所述情绪识别模块包括拍摄病房内病人的人脸图片信息的摄像组件，所述摄像组件根据预定的时间间隔进行拍照取样，并通过所述摄像组件的发送模块将所拍摄的图片信息发送至所述处理装置，所述处理装置的储存模块能够实时接收并记载其所负责病房内的病人的人脸信息进而实现对所述病房内病人的身份识别；

所述处理装置还包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块和分析对比模块，其中所述人脸提取模块设置为获取所述图片信息内的人脸的图片信息，所述人脸提取模块将所述人脸图片信息发送至所述身份确定模块，所述身份确定模块根据所述储存模块所登记的病人的人脸图片进行分析，提取所述病房内相应的病人的对应的人脸图像并进行编号标记，进而获得病人身份信息与其面部图片信息的信息模型；

所述特征提取模块将所述信息模型内的面部图片信息进行同时进行灰色度处理后进行特征点识别进一部分别获得所述病人五官的各自特征信息进一步建立所述病人的五官特征模型；

所述分析对比模块将所述特征提取模块所提取的五官特征模型分别与所述储存模块内建立储存的情绪模型进行计算分析，进而获得所述病人的脸部表情所对应的情绪信息；

所述数据库的情绪模型包括历史记载的经实验训练所获得的不同情绪时的人体五官不同状态的特征信息，

通过获取不同的情绪状态下的人脸图像及其对应的五官特征，构建用于情绪状态辨识的病人五官特征模型，利用所述人体情绪状态数据信息对所述病人五官特征模型进行训练，将训练完成的所述病人五官特征模型的结构和参数进行固化，进而获得所述情绪模型；

所述摄像组件按照预设的帧率实时采集所述病房内所述病人的图片信息，并将连续多帧所述图片信息传输至所述处理装置，获得所述病人的情绪状态辨识结果；

本发明主要通过识别病人住院过程中的面部特征进行情绪辨识，当病人出现疲劳、精神不集中或突发疾病等异常情绪时，其面部表情特征关键点与正常状态不一致，通过对大量不同情绪状态所分别对应的五官图片进一步分析处理进而获得所述的特征进行收集作为训练样本，构建情绪模型，将所收集的大量不同情绪状态图片输入所构建的情绪模型中进行训练，使所述情绪模型具有辨别不同情绪状态图片的能力，然后再利用训练完成的情绪模型对所述拍摄组件拍摄到的所述病人的图像信息进行面部情绪状态的辨识，从而识别出病人的情绪情况，

所述处理装置将实时采集的病人的图像信息输入所述训练好的情绪模型，就可得到病人面部情绪状态识别结果，所述处理装置将所述连续多帧图像信息输入所述情绪模型，获得所述病人的情绪状态辨识结果，若所述病人的情绪状态辨识结果中相似度最大的模型所对应的情绪结果；

其中所述情绪结果为根据所述情绪结果进行等级化处理的数字信号，所述处理装置将所识别的病人身份和所述情绪结果一起发送至所述服务器，所述服务器根据所述情绪等级变化的趋势和情绪变化的频率进行分析处理；

所述身份确认模块基于病人的人脸信息的图片的置信度进行所述图片信息内病人的身份识别，当所述图片信息内的人脸的置信度与所述储存模块记录的所述病人的人脸信息的图片的匹配度达到一定的阈值，判定为对应病人的身份，并将所述病人的相应的脸部表情图片信息与所述病人的身份信息进行共同编号和信息模型的建立，进而实现一个病房内的多人情绪识别。

实施例三：

本实施例构造了一种根据所接收的监测信号进行分析处理进而获得病人的心理状况的服务器；

一种基于大数据的病人心理状态检测系统，包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器，所述耳挂式监测仪包括监测所述病人脑电波信号的脑电波监测模块、收集监测所述病人的声音信号的声音收集模块和分别连接控制所述脑电波监测模快和所述声音收集模块的工作的中央处理模块，所述耳挂式监测仪还包括监测所述病人对所述监测仪的使用情况的压力传感器，其中，所述压力传感器与所述中央处理模块连接，并且所述压力传感器实时向所述中央处理模块反馈其监测的佩戴压力值进而判断所述监测仪的使用情况，所述情绪识别模块包括拍摄病房内的所述病人的人脸的图片信息的摄像组件和对所述摄像组件拍摄的所述图片信息进行分析处理的处理装置，所述处理装置包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块、储存模块和分析对比模块，所述情绪识别模块将所述处理装置处理分析的所述病人的身份信号和对应的情绪信号经无线网络实时上传至所述服务器，所述身份确认模块根据预先记载的所述病房内所述病人的人脸信息图片的置信度与所述人脸提取模块的所述病房内的人脸图片的置信度进行对比分析进而确定所述病人的身份信息；

所述监测仪包括所述装置包括耳挂、检测杆、压力传感器、无线收发模块、脑电波监测模块、声音采集模块和中央处理模块，所述中央处理模块分别连接并控制所述脑电波监测模快、所述声音采集模块和所述无线收发模块连接，所述耳挂为与人体耳朵配合的弧形结构，所述耳挂可以根据实际需求，由本领域技术人员选择金属和/或非金属材料制作，所述耳挂的内壁固定安装有防滑块，所述防滑块的表面开设有防滑纹，所述防滑纹与病人皮肤接触，进而更好固定所述耳挂式监测仪；

所述耳挂用于将所述监测仪固定于病人耳朵上，所述耳挂与所述检测杆通过可旋转连接件固定连接，且所述耳挂能够通过所述可旋转连接件相对于所述检测杆进行位移，通过调整不同病人所佩戴的监测仪的所述检测杆位置，进而实现所述监测杆对不同人体的相同的脑电波监测区域进行所述脑电波信号监测；

所述脑电波监测模块包括至少一个监测所述病人脑电波信号的脑电波传感器，所述脑电波监测模块安装于所述检测杆上，且位于所述检测杆与所述耳挂连接的另一端，所述病人佩戴所述监测仪时，所述脑电波监测模块的脑电波传感器通过贴附于所述病人头皮处进而监测采集所述病人的脑电波信号；

其中所述声音采集模块安装于所述耳挂上，所述声音采集模块用于采集所述病人的声音信息，所述压力传感器被配置为检测所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时的病人皮肤表面与所述检测仪之间互相作用产生的压力值；

所述压力传感器监测所述检测仪的佩戴状态，所述压力传感器将所监测的压力值传输给所述中央处理模块，所述中央处理模块用于判断所述佩戴感应参数是否满足预先设定的压力范围，所述压力范围为经过实验训练获得的所述病人佩戴所述监测仪时的压力值范围，当所述感应参数满足所述压力范围时，生成第一开启指令，所述第一开启指令用于控制所述声音采集模块开始采集所述病人的声音信息和所述脑电波监测模块开始监测所述病人的脑电波信号；

所述声音收集模块和所述脑电波监测模块的监测信号发送至所述中央处理模块，所述中央处理模块通过所述无线收发模块将分析处理后获得的所述病人声音信息和脑电波信息发送至所述服务器和/或目标移动装置；

所述中央处理模块包括储存计算程序和数据信息的储存单元和对所连接的用电装置进行控制处理的处理单元，所述储存单元存储有所述病人佩戴耳挂式监测仪时，所述压力传感器的压力值范围，所述储存单元与所述处理单元连接，所述处理单元将所述压力传感器监测的佩戴感应参数与所述压力范围比较并判断所述耳挂式监测仪是否被所述病人佩戴，所述处理单元进一步生成第一开启指令并分别发送至所述脑电波监测模快和声音采集模块进行所述病人相应的生理特征监测，为了避免所述耳挂式监测仪放置不正确导致所述中央处理模块误判所述病人佩戴所述监测仪，当所述脑电波监测模块在开启后的预定时间内未检测到所述病人的脑电波信号时，则判断所述耳挂式监测仪为未佩戴状态，所述中央处理模块发送第一关闭指令至所述脑电波监测模快和所述声音采集模块，进一步控制关闭所述脑电波监测模块和所述声音采集模块；

本发明的耳挂式监测仪的所述压力传感器为设置在所述监测仪与人体接触的区域部位进而进行所述病人的佩戴感应，当所述病人佩戴所述耳挂式监测仪时，能够通过所述压力传感器实时采集佩戴压力值，并将当前采集的佩戴压力值与预先存储在所述储存单元中的压力范围进行比较，判断所述耳挂式监测仪的佩戴情况，并实时反馈至所述中央处理模块，其中，所述无线收发模块为无线收发器，所述无线收发模块用于使得所述耳挂式监测仪与服务器和/或目标移动装置通信连接进而实现信息交流；

所述耳挂式监测仪处于佩戴状态时具有所述压力范围内的佩戴压力值，所述耳挂式监测仪处于非佩戴状态时具有所述压力范围外的佩戴压力值，因此所述中央处理模块能够基于所述佩戴感应参数判断所述耳挂式监测仪的佩戴状态；

所述情绪识别模块包括拍摄病房内病人的人脸图片信息的摄像组件，所述摄像组件根据预定的时间间隔进行拍照取样，并通过所述摄像组件的发送模块将所拍摄的图片信息发送至所述处理装置，所述处理装置的储存模块能够实时接收并记载其所负责病房内的病人的人脸信息进而实现对所述病房内病人的身份识别；

所述处理装置还包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块和分析对比模块，其中所述人脸提取模块设置为获取所述图片信息内的人脸的图片信息，所述人脸提取模块将所述人脸图片信息发送至所述身份确定模块，所述身份确定模块根据所述储存模块所登记的病人的人脸图片进行分析，提取所述病房内相应的病人的对应的人脸图像并进行编号标记，进而获得病人身份信息与其面部图片信息的信息模型；

所述特征提取模块将所述信息模型内的面部图片信息进行同时进行灰色度处理后进行特征点识别进一部分别获得所述病人五官的各自特征信息进一步建立所述病人的五官特征模型；

所述分析对比模块将所述特征提取模块所提取的五官特征模型分别与所述储存模块内建立储存的情绪模型进行计算分析，进而获得所述病人的脸部表情所对应的情绪信息；

所述数据库的情绪模型包括历史记载的经实验训练所获得的不同情绪时的人体五官不同状态的特征信息，通过获取不同的情绪状态下的人脸图像及其对应的五官特征，构建用于情绪状态辨识的病人五官特征模型，利用所述人体情绪状态数据信息对所述病人五官特征模型进行训练，将训练完成的所述病人五官特征模型的结构和参数进行固化，进而获得所述情绪模型；

所述摄像组件按照预设的帧率实时采集所述病房内所述病人的图片信息，并将连续多帧所述图片信息传输至所述处理装置，获得所述病人的情绪状态辨识结果；

本发明主要通过识别病人住院过程中的面部特征进行情绪辨识，当病人出现疲劳、精神不集中或突发疾病等异常情绪时，其面部表情特征关键点与正常状态不一致，通过对大量不同情绪状态所分别对应的五官图片进一步分析处理进而获得所述的特征进行收集作为训练样本，构建情绪模型，将所收集的大量不同情绪状态图片输入所构建的情绪模型中进行训练，使所述情绪模型具有辨别不同情绪状态图片的能力，然后再利用训练完成的情绪模型对所述拍摄组件拍摄到的所述病人的图像信息进行面部情绪状态的辨识，从而识别出病人的情绪情况；

所述处理装置将实时采集的病人的图像信息输入所述训练好的情绪模型，就可得到病人面部情绪状态识别结果，所述处理装置将所述连续多帧图像信息输入所述情绪模型，获得所述病人的情绪状态辨识结果，若所述病人的情绪状态辨识结果中相似度最大的模型所对应的情绪结果；

其中所述情绪结果为根据所述情绪结果进行等级化处理的数字信号，所述处理装置将所识别的病人身份和所述情绪结果一起发送至所述服务器，所述服务器根据所述情绪等级变化的趋势和情绪变化的频率进行分析处理；

所述身份确认模块基于病人的人脸信息的图片的置信度进行所述图片信息内病人的身份识别，当所述图片信息内的人脸的置信度与所述储存模块记录的所述病人的人脸信息的图片的匹配度达到一定的阈值，判定为对应病人的身份，并将所述病人的相应的脸部表情图片信息与所述病人的身份信息进行共同编号和信息模型的建立，进而实现一个病房内的多人情绪识别；

所述耳挂式监测仪可通过声音采集模块实时采集来自病人的音频信息同时通过所述声音采集模块的去噪单元过滤掉他物体产生的噪声信息，所述去噪单元对所采集的所述音频信息滤掉处理掉预先设定的人声频率范围外的噪音干扰，进一步进行放大处理并计算经放大处理后的所述音频信息在各时间节点上的幅度值所对应的分贝值，并将其分贝值信号传输至所述中央处理模块；

所述脑电波监测模块将所监测的脑电波信号将所述脑电波信号传输至所述中央处理器进行去噪处理，所述中央处理器进一步将所述脑电波信号、分贝值信号和所述监测仪的编号经过所述无线收发模块上传至所述服务器，其中所述监测仪预先与所监测的病人身份信息进行绑定；

所述服务器内对所述脑电波信号、所述分贝值信号、所述监测仪编号、病人身份和所述情绪结果进行接收并将同一病人的信息进行数据模型的建立；

所述服务器内编程设置有脑电波信号特征与人体情绪的关系处理模型，所述服务器将所接受的脑电波信号进行波形特征提取进一步通过引擎模块与所述关系处理模型进行匹配，进而获得所述病人的情绪变化，其中所述关系处理模型为经实验训练获得的脑电波信号特征与人体情绪的关系，所述关系处理模块用于在历史采集数据、历史人体情绪和脑电波信号特征关系数据中，解析出人体的情绪情况，所述脑电信息特征包括所述脑电波的峰长和频率，其中所述关系处理模型通过种基于深度卷积神经网络的特征分级脑波识别分析方法进行建立，其中所述基于深度卷积神经网络的特征分级脑波识别分析方法为现有技术，再次不再赘述；

所述服务器内根据数据模型内的声噪值信号、脑电波信号和人脸情绪识别所获得的情绪结果分别通过预先编程的计算程序进行处理，进一步处理获得所述病人的分别以声音信号、脑电波信号和脸部表情信号为基础的三个不同的所述病人的情绪起伏度值，分别为以声音信号为基础的第一情绪起伏度值、以脑电波信号为基础的第二情绪起伏度值和以病人脸部表情信号为基础的第三情绪起伏度值；

根据所述服务器内预先设定的预定时间内所述病人的所述起伏值大于阈值的次数与所述病人心理健康状态的关系进行所述病人的心理健康检测，所述服务器可以将所述病人的身份信息和一定的时间范围内的病人的情绪起伏值发送至医护管理的终端装置进行所述病人的心理状态的检测汇报；

本发明的病人心理状态检测系统根据所述病人的不同生理特征所检测的情绪起伏情况进行分析处理进而有效检测所述病人的心理健康状态。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路、过程、算法、结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (7)

1.一种基于大数据的病人心理状态检测系统，其特征在于，包括对病人的脑电波信号和声音信号进行收集监测的耳挂式监测仪、对病房内的所述病人进行身份识别和情绪变化监测的情绪识别模块和对所述耳挂式监测仪和所述情绪识别模块的监测信号进行分析处理进而评估所述病人心理健康状态的服务器。

2.如权利要求1所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述耳挂式监测仪包括监测所述病人脑电波信号的脑电波监测模块、收集监测所述病人的声音信号的声音收集模块和分别连接控制所述脑电波监测模快和所述声音收集模块的工作的中央处理模块。

3.如前述权利要求之一所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述耳挂式监测仪还包括监测所述病人对所述监测仪的使用情况的压力传感器，其中，所述压力传感器与所述中央处理模块连接，并且所述压力传感器实时向所述中央处理模块反馈其监测的佩戴压力值进而判断所述监测仪的使用情况。

4.如前述权利要求之一所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述情绪识别模块包括拍摄病房内的所述病人的人脸的图片信息的摄像组件和对所述摄像组件拍摄的所述图片信息进行分析处理的处理装置。

5.如前述权利要求之一所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述处理装置包括人脸提取模块、身份确认模块、特征提取模块、储存模块和分析对比模块。

6.如前述权利要求之一所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述情绪识别模块将所述处理装置处理分析的所述病人的身份信号和对应的情绪信号经无线网络实时上传至所述服务器。

7.如前述权利要求之一所述的病人心理状态检测系统，其特征在于，所述身份确认模块根据预先记载的所述病房内所述病人的人脸信息图片的置信度与所述人脸提取模块的所述病房内的人脸图片的置信度进行对比分析进而确定所述病人的身份信息。

Images