CN114081493A - 一种抑郁症的辅助检测评估方法 - Google Patents
一种抑郁症的辅助检测评估方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114081493A CN114081493A CN202111483918.2A CN202111483918A CN114081493A CN 114081493 A CN114081493 A CN 114081493A CN 202111483918 A CN202111483918 A CN 202111483918A CN 114081493 A CN114081493 A CN 114081493A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- depression
- value
- interval
- detection
- evaluation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 67
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 5
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 4
- 210000000707 wrist Anatomy 0.000 claims description 3
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 claims 1
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 claims 1
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 5
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 210000004556 brain Anatomy 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 210000003811 finger Anatomy 0.000 description 2
- 230000006996 mental state Effects 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000003001 depressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000001066 destructive effect Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 1
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 1
- 230000008451 emotion Effects 0.000 description 1
- 210000004932 little finger Anatomy 0.000 description 1
- 208000024714 major depressive disease Diseases 0.000 description 1
- 230000004630 mental health Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000036651 mood Effects 0.000 description 1
- 208000020016 psychiatric disease Diseases 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/16—Devices for psychotechnics; Testing reaction times ; Devices for evaluating the psychological state
- A61B5/165—Evaluating the state of mind, e.g. depression, anxiety
-
- A—HUMAN NECESSITIES
- A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
- A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
- A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
- A61B5/05—Detecting, measuring or recording for diagnosis by means of electric currents or magnetic fields; Measuring using microwaves or radio waves
- A61B5/053—Measuring electrical impedance or conductance of a portion of the body
- A61B5/0531—Measuring skin impedance
- A61B5/0533—Measuring galvanic skin response
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
- G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
- G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Public Health (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Veterinary Medicine (AREA)
- Surgery (AREA)
- Dermatology (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Psychiatry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Heart & Thoracic Surgery (AREA)
- Animal Behavior & Ethology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Developmental Disabilities (AREA)
- Educational Technology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Child & Adolescent Psychology (AREA)
- Psychology (AREA)
- Social Psychology (AREA)
- Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
- Radiology & Medical Imaging (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Epidemiology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Abstract
本发明涉及抑郁症检测技术领域，公开了一种抑郁症的辅助检测评估方法，包括以下步骤：s1、制定抑郁症评估表；s2、抑郁症检测：s3：被检测者抑郁症状态评估：将x值与抑郁症评估表中的区间值进行比对，观察被检测者的x值落入ABC哪个区间，从而对被检测者的抑郁症的状态进行评估，为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考。本发明具有检测成本低、操作方便、检测评估结果更加客观的有益效果。
Description
技术领域
本发明涉及抑郁症检测技术领域，尤其涉及一种抑郁症的辅助检测评估方法。
背景技术
随着现代社会的快速发展，人们生活压力越来越大，很多人因为工作、生活、经济等诸多压力协同作用下产生抑郁情绪，甚至患上严重的抑郁症。抑郁症是一种破坏性很强的精神疾病，极大的损害人类的身心健康，降低人们的生活质量，给患者以及整个社会带来很大的负面影响。郁症患者疾病意识的不足以及早期筛查方法的缺乏导致患者在被诊断时大多已发展至重性抑郁障碍，因此，及时、准确的排查和诊断对有抑郁倾向的人群或抑郁症患者具有重要意义。
目前抑郁症的检测主要是通过专业医师在量表和问卷调查的基础上，结合病人口述自身的精神状态，医师结合问卷调查、病人主观反馈后，根据自身经验对病人是否患有抑郁症、抑郁症的等级进行评估；该种检测模式过于依赖医师的专业水平、病人的配合程度、病人对问卷调查表的理解能力，评估准确率较低。为了提高评估准确性，目前还有采用眼动仪、脑成像仪、脑电波检测仪等检测手段作为参考因素，用于配合医生对抑郁症评估。但是这些件检测设备成本很高，检测费用昂贵，检测结果对于抑郁症的评估准确性也及其有限，难以推广使用。
发明内容
本发明为了解决现有技术中的抑郁症检测评估存在的上述问题，提供了一种检测成本低、操作方便、检测评估结果更加客观的抑郁症的辅助检测评估方法。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种抑郁症的辅助检测评估方法，包括以下步骤：
s1、制定抑郁症评估表：
s1-1：在检测室内，用电势检测仪检测若干抑郁症患者与健康者手部皮肤表面的两点位置的电势差，在检测时间t内获得抑郁症患者和健康者的时间-电势差波形图；
s1-2：将时间-电势差波形图进行归一化处理，将电势差值归一化到[0,1]区间内，获得归一化图；
s1-3：在归一化图上计算每个峰的突出度，标记并统计出峰的突出度大于等于0.1的峰的数量m；峰的突出度定义为：该峰的峰值减去相邻峰谷中大的峰谷值；
s1-4：计算m/t的值x，其中t的单位为min，获得一组抑郁症患者的x值、一组健康者的x值，计算两组数据的平均值 和标准差值σ；
s1-5：根据±σ获得两个区间值，抑郁症患者对应的区间A 为[a1,a2]，健康者对应的区间B为[b1,b2]，区间A与区间B之间的区间C为（b2，a1）；根据ABC区间值制定抑郁症评估表：当被检测者的x值落入区间A中，则认为被检测者极大可能患有抑郁症；当被检测者的x值落入区间B中，则认为被检测者基本没有患抑郁症；当被检测者的x值落入区间C中，则认为被检测者具有患抑郁症的倾向；当检被测者的x值均没有落入区间ABC中，则表示检测误差太大，应当重新检测；
s2、抑郁症检测：
s2-1：在检测室内通过电势检测仪对被检测者的手部皮肤表面的两点位置的电势差进行检测，获得检测时间T内的时间-电势差波形图，其中T＞t；
s2-2：对s2-1中获得的时间-电势差波形图进行归一化处理，计算峰的突出度、峰的突出度大于0.1的峰的数量；
s2-3：在T内取时间为t的区间，并统计出t区间内突出度大于0.1的峰的数量n，通过n/t获得x值；
s3：被检测者抑郁症状态评估：将x值与抑郁症评估表中的区间值进行比对，观察被检测者的x值落入ABC哪个区间，从而对被检测者的抑郁症的状态进行评估，为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考。
通过大量对照试验，发现抑郁症患者特定位置的皮肤表面的电势差的状态、电势差的变化率与健康者存在显著的差异，对检测获得的数据进行整理、分析制定抑郁症评估表（在对照试验样本量足够大的情况下能够获得非常准确的抑郁症评估表），为医生在诊断抑郁症时提供一个相对客观的参考；由于通过电势检测仪检测的人体皮肤表面电势差的值是一个客观值，该值不依赖于医生的专业技能和经验，也不受被检测者与医生的沟通能力、表达能力的影响，检测结果具有较高的客观性，医生在量表和问卷调查的基础上，结合该种检测评估结果，为医生对抑郁症患者的诊断起到一个辅助评估的作用；而且该种检测评估方法操作简单、成本很低，非常利于推广普及。
作为优选，所述电势检测仪上设有两个电极，一个电极与被检测者中指指尖内侧的皮肤接触，另一个电极与被检测者手腕处靠近小拇指所在侧的皮肤表面接触。通过检测人体皮肤表面两个特定位置的电势差来获得检测数据。
作为优选，所述电势检测仪上设有无线传输模块，电势检测仪上检测的时间-电势差的数据通过无线传输模块传输给电脑主机或手机。
作为优选，检测室内环境的温度为20℃-25℃，环境相对湿度为62%-70%，环境噪音为25-35dB，环境噪音声源起伏≤3dB，环境光照强度为150-180Lx。温度、湿度对人体皮肤表面的电势差有影响，环境噪音、环境光照对被检测者的情绪、精神状态存在影响，通过控制检测室的环境（控制变量），来获得更加准确的检测数据，从而获得更加准确的评估结果。
作为优选，步骤s1中制定抑郁症评估表后，对抑郁症评估表进行验证，验证方法如下：选取k位抑郁症患者和若干健康者作为被检测者，将被检测者混淆后在检测室内用电势检测仪按照s1的步骤进行检测，对检测后的数据进行处理获得x值，根据x值并结合s1步骤中制得的抑郁症评估表对被检测者的抑郁症状态进行评估，评估获得极大可能患有抑郁症的人数为y位并将其筛选出，筛选出的y位抑郁症患者与k位抑郁症患者重合的人数为p位，若︱y-k︱/k≤10%，且p/k≥90%，则表示步骤s1中制定的抑郁症评估表满足使用评估要求。制定抑郁症评估表之后，需要验证评估表的准确性才能进行使用，通过验证后，如果评估表的准确性达到90%以上，则表示可以用于评估使用；如果准确性打不到90%，则需要进一步增大s1中样本数量，然后按照s1的步骤重新制定抑郁症评估表，直至满足要求。
作为优选，步骤s2-1，T≥3t；步骤s2-3，在T内至少取时间为t的三个区间，计算每个区间内的n/t值x，计算x的均值和标准差值σ，剔除掉±σ区间以外的数据，对剩余的数据x重新计算获得平均值 ，将与抑郁症评估表进行对照，从而对被检测者的抑郁症状态做出评估。取多个x，并通过计算平均值和标准差排出掉异常数据，对有效数据再次求平均值 ，最后将 与抑郁症评估表进行对比获得评估结果。
因此，本发明具有检测成本低、操作方便、检测评估结果更加客观的有益效果。
附图说明
图1为电势检测仪的检测状态示意图。
图2为第一位被检测者检测得到的时间-电势差波形图。
图3为图2的归一化图。
图4 为第二位者被检测者检测得到的时间-电势差波形图。
图5为图4的归一化图。
图6为抑郁症评估表。
图中：电势检测仪1、电极2。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
一种抑郁症的辅助检测评估方法，包括以下步骤：
s1、制定抑郁症评估表：s1-1：在检测室内，用电势检测仪检测若干抑郁症患者与健康者手部皮肤表面的两点位置的电势差，在检测时间t内获得抑郁症患者和健康者的时间-电势差波形图，本实施例中t为5min，如图1所示，电势检测仪1上设有两个电极2，一个电极与被检测者中指指尖内侧的皮肤接触，另一个电极与被检测者手腕处靠近小拇指所在侧的皮肤表面接触，电势检测仪1上设有无线传输模块，电势检测仪上检测的时间-电势差的数据通过无线传输模块传输给电脑主机或手机，检测室内环境的温度为20℃-25℃，环境相对湿度为62%-70%，环境噪音为25-35dB，环境噪音声源起伏≤3dB，环境光照强度为150-180Lx；s1-2：将时间-电势差波形图进行归一化处理，将电势差值归一化到[0,1]区间内，获得归一化图；s1-3：在归一化图上计算每个峰的突出度，标记并统计出峰的突出度大于等于0.1的峰的数量m；峰的突出度定义为：该峰的峰值减去相邻峰谷中大的峰谷值；s1-4：计算m/t的值x，其中t的单位为min，获得一组抑郁症患者的x值、一组健康者的x值，计算两组数据的平均值 和标准差值σ；s1-5：根据±σ获得两个区间值，抑郁症患者对应的区间A 为[a1,a2]，健康者对应的区间B为[b1,b2]，区间A与区间B之间的C区间为（b2，a1）；根据ABC区间值制定抑郁症评估表：当被检测者的x值落入区间A中，则认为被检测者极大可能患有抑郁症；当被检测者的x值落入区间B中，则认为被检测者基本没有患抑郁症；当被检测者的x值落入区间C中，则认为被检测者具有患抑郁症的倾向；当检被测者的x值均没有落入区间ABC中，则表示检测误差太大，应当重新检测；
步骤s1中制定抑郁症评估表后，对抑郁症评估表进行验证，验证方法如下：选取k位抑郁症患者和若干健康者作为被检测者，将被检测者混淆后在检测室内用电势检测仪按照s1的步骤进行检测，对检测后的数据进行处理获得x值，根据x值并结合s1步骤中制得的抑郁症评估表对被检测者的抑郁症状态进行评估，评估获得极大可能患有抑郁症的人数为y位并将其筛选出，筛选出的y位抑郁症患者与k位抑郁症患者重合的人数为p位，若︱y-k︱/k≤10%，且p/k≥90%，则表示步骤s1中制定的抑郁症评估表满足使用评估要求。若不满足要求，则进一步增大s1中样本数量，然后按照s1的步骤重新制定抑郁症评估表，直至满足要求，最终获得图6所示的抑郁症评估表，区间A 为[1.8,2.6]，区间B为[0.8,1.4]，区间C为（1.4，1.8）；
s2、抑郁症检测：s2-1：在检测室内通过电势检测仪按照图1所示的状态对被检测者的手部皮肤表面的两点位置的电势差进行检测，获得检测时间T内的时间-电势差波形图，其中T＞t，进一步的T≥3t，本实施例中t取5min，T取15min，检测获得图2和图4所示的两位被检测者的时间-电势差波形图；
s2-2：对s2-1中获得的时间-电势差波形图进行归一化处理，图2归一化处理后得到图3所示的归一化图，图4归一化处理后得到图5所示的归一化图，计算归一化图上的峰的突出度、峰的突出度大于0.1的峰的数量；图3中T时间内峰的突出度大于0.1的峰的数量为12个，图5中T时间内峰的突出度大于0.1的峰的数量为36个；
s2-3：在T内取时间为t的区间，并统计出t区间内突出度大于0.1的峰的数量n，通过n/t获得x值；步骤s2-3，在T内至少取时间为t的三个区间，计算每个区间内的n/t值x，计算x的均值和标准差值σ，剔除掉±σ区间以外的数据，对剩余的数据x重新计算获得平均值；本实施例中在图3和图5中各取0-5min、5-10min、10-15min的时间为t=5min的三个区间；图3中n值为5、7、0，通过x=n/t计算获得x值为1、1.2、0，图3中均值=0.73，标准差值σ=0.64，±σ对应的区间为[0.09,1.37]，剔除数据0，重新计算图3中的均值=1.1；图5中n值为11、17、8，通过x=n/t计算获得x值为2.2、3.4、1.6，图5中均值=2.4，标准差值σ=0.92，±σ对应的区间为[1.48,3.32]，剔除数据3.4，重新计算图5中的均值=1.9；
s3：被检测者抑郁症状态评估：将x值与抑郁症评估表中的区间值进行比对，观察被检测者的x值落入ABC哪个区间，从而对被检测者的抑郁症的状态进行评估，为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考；对照图6所示的抑郁症评估表，图3中的=1.1落入区间B内，作出的评估结果为“图3中对应的被检测者基本没有患抑郁症”，图5中的=1.9落入区间A内，作出的评估结果为“图5中对应的被检测者极大可能患有抑郁症”，该评估结果为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考。
由于通过电势检测仪检测的人体皮肤表面电势差的值是一个客观值，该值不依赖于医生的专业技能和经验，也不受被检测者与医生的沟通能力、表达能力的影响，检测结果具有较高的客观性，医生在量表和问卷调查的基础上，结合该种检测评估结果，为医生对抑郁症患者的诊断起到一个辅助评估的作用；而且该种检测评估方法操作简单、成本很低，非常利于推广普及。
以上仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此。任何以本发明为基础，为解决基本相同的技术问题，实现基本相同的技术效果，所作出的简单变化、等同替换或者修饰等，皆涵盖于本发明的保护范围之中。
Claims (6)
1.一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，包括以下步骤：
s1、制定抑郁症评估表：
s1-1：在检测室内，用电势检测仪检测若干抑郁症患者与健康者手部皮肤表面的两点位置的电势差，在检测时间t内获得抑郁症患者和健康者的时间-电势差波形图；
s1-2：将时间-电势差波形图进行归一化处理，将电势差值归一化到[0,1]区间内，获得归一化图；
s1-3：在归一化图上计算每个峰的突出度，标记并统计出峰的突出度大于等于0.1的峰的数量m；峰的突出度定义为：该峰的峰值减去相邻峰谷中大的峰谷值；
s1-4：计算m/t的值x，其中t的单位为min，获得一组抑郁症患者的x值、一组健康者的x值，计算两组数据的平均值和标准差值σ；
s1-5：根据 ±σ获得两个区间值，抑郁症患者对应的区间A 为[a1,a2]，健康者对应的区间B为[b1,b2]，区间A与区间B之间的区间C为（b2，a1）；根据ABC区间值制定抑郁症评估表：当被检测者的x值落入区间A中，则认为被检测者极大可能患有抑郁症；当被检测者的x值落入区间B中，则认为被检测者基本没有患抑郁症；当被检测者的x值落入区间C中，则认为被检测者具有患抑郁症的倾向；当检被测者的x值均没有落入区间ABC中，则表示检测误差太大，应当重新检测；
s2、抑郁症检测：
s2-1：在检测室内通过电势检测仪对被检测者的手部皮肤表面的两点位置的电势差进行检测，获得检测时间T内的时间-电势差波形图，其中T＞t；
s2-2：对s2-1中获得的时间-电势差波形图进行归一化处理，计算峰的突出度、峰的突出度大于0.1的峰的数量；
s2-3：在T内取时间为t的区间，并统计出t区间内突出度大于0.1的峰的数量n，通过n/t获得x值；
s3：被检测者抑郁症状态评估：将x值与抑郁症评估表中的区间值进行比对，观察被检测者的x值落入ABC哪个区间，从而对被检测者的抑郁症的状态进行评估，为医生诊断被检测者是否患有抑郁症提供一个参考。
2.根据权利要求1所述的一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，所述电势检测仪上设有两个电极，一个电极与被检测者中指指尖内侧的皮肤接触，另一个电极与被检测者手腕处靠近小拇指所在侧的皮肤表面接触。
3.根据权利要求1或2所述的一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，所述电势检测仪上设有无线传输模块，电势检测仪上检测的时间-电势差的数据通过无线传输模块传输给电脑主机或手机。
4.根据权利要求1所述的一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，检测室内环境的温度为20℃-25℃，环境相对湿度为62%-70%，环境噪音为25-35dB，环境噪音声源起伏≤3dB，环境光照强度为150-180Lx。
5.根据权利要求1所述的一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，步骤s1中制定抑郁症评估表后，对抑郁症评估表进行验证，验证方法如下：选取k位抑郁症患者和若干健康者作为被检测者，将被检测者混淆后在检测室内用电势检测仪按照s1的步骤进行检测，对检测后的数据进行处理获得x值，根据x值并结合s1步骤中制得的抑郁症评估表对被检测者的抑郁症状态进行评估，评估获得极大可能患有抑郁症的人数为y位并将其筛选出，筛选出的y位抑郁症患者与k位抑郁症患者重合的人数为p位，若︱y-k︱/k≤10%，且p/k≥90%，则表示步骤s1中制定的抑郁症评估表满足使用评估要求。
6. 根据权利要求1所述的一种抑郁症的辅助检测评估方法，其特征是，步骤s2-1，T≥3t；步骤s2-3，在T内至少取时间为t的三个区间，计算每个区间内的n/t值x，计算x的均值和标准差值σ，剔除掉±σ区间以外的数据，对剩余的数据x重新计算获得平均值，将与抑郁症评估表进行对照，从而对被检测者的抑郁症状态做出评估。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111483918.2A CN114081493B (zh) | 2021-12-07 | 2021-12-07 | 一种抑郁症的辅助检测评估方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111483918.2A CN114081493B (zh) | 2021-12-07 | 2021-12-07 | 一种抑郁症的辅助检测评估方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114081493A true CN114081493A (zh) | 2022-02-25 |
| CN114081493B CN114081493B (zh) | 2024-02-27 |
Family
ID=80306748
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111483918.2A Active CN114081493B (zh) | 2021-12-07 | 2021-12-07 | 一种抑郁症的辅助检测评估方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114081493B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030181821A1 (en) * | 2002-01-04 | 2003-09-25 | Aspect Medical Systems, Inc. | System and method of assessment of neurological conditions using EEG |
| KR20060000701A (ko) * | 2004-06-29 | 2006-01-06 | 정동근 | 반지형 생체신호 감지센서 및 반지형 생체신호 감지센서가구비된 생체신호 측정장치 |
| CN109846498A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-07 | 浙江大学 | 用于精神状态监测的穿戴式装置及监测数据的采集方法 |
| CN110114115A (zh) * | 2016-10-25 | 2019-08-09 | 脑路有限公司 | 用于预测治疗结果的设备及方法 |
| CN110960233A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-07 | 唐延智 | 一种基于脑电波的抑郁状态检测方法及系统 |
| CN112057090A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-11 | 浙江大学 | 基于体表极低频电势差特征的情绪判断穿戴式设备和方法 |
| US20210085233A1 (en) * | 2019-09-24 | 2021-03-25 | Monsoon Design Studios LLC | Wearable Device for Determining and Monitoring Emotional States of a User, and a System Thereof |
| CN113080876A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-07-09 | 南京脑科医院 | 基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法 |
-
2021
- 2021-12-07 CN CN202111483918.2A patent/CN114081493B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20030181821A1 (en) * | 2002-01-04 | 2003-09-25 | Aspect Medical Systems, Inc. | System and method of assessment of neurological conditions using EEG |
| KR20060000701A (ko) * | 2004-06-29 | 2006-01-06 | 정동근 | 반지형 생체신호 감지센서 및 반지형 생체신호 감지센서가구비된 생체신호 측정장치 |
| CN110114115A (zh) * | 2016-10-25 | 2019-08-09 | 脑路有限公司 | 用于预测治疗结果的设备及方法 |
| CN109846498A (zh) * | 2019-03-19 | 2019-06-07 | 浙江大学 | 用于精神状态监测的穿戴式装置及监测数据的采集方法 |
| US20210085233A1 (en) * | 2019-09-24 | 2021-03-25 | Monsoon Design Studios LLC | Wearable Device for Determining and Monitoring Emotional States of a User, and a System Thereof |
| CN110960233A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-04-07 | 唐延智 | 一种基于脑电波的抑郁状态检测方法及系统 |
| CN112057090A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-11 | 浙江大学 | 基于体表极低频电势差特征的情绪判断穿戴式设备和方法 |
| CN113080876A (zh) * | 2021-04-22 | 2021-07-09 | 南京脑科医院 | 基于功能磁共振影像的帕金森病抑郁辅助诊断方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN114081493B (zh) | 2024-02-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Pease et al. | Median to radial latency difference test in mild carpal tunnel syndrome | |
| Casson et al. | Wearable electroencephalography | |
| Nkurikiyeyezu et al. | The effect of person-specific biometrics in improving generic stress predictive models | |
| CA2295132C (en) | Apparatus and methods for assessment of neuromuscular function | |
| US9261967B2 (en) | Gesture recognition system | |
| CN104274191B (zh) | 一种心理测评方法及其系统 | |
| KR20130137327A (ko) | 의자를 이용한 생체정보 획득장치 | |
| TW201546754A (zh) | 生理訊號分析方法及其系統與內儲生理訊號分析程式之電腦程式產品 | |
| Mohammadi et al. | An integrated human stress detection sensor using supervised algorithms | |
| JP2019504747A (ja) | 体状態の分類 | |
| Regalia et al. | Sleep assessment by means of a wrist actigraphy-based algorithm: agreement with polysomnography in an ambulatory study on older adults | |
| Ojha et al. | Feasibility of using physiological signals from a wearable biosensor to monitor dehydration of construction workers | |
| JP2021041088A (ja) | 電子装置及び方法 | |
| Androutsou et al. | A smart computer mouse with biometric sensors for unobtrusive office work-related stress monitoring | |
| Antunes et al. | A morphology-based feature set for automated Amyotrophic Lateral Sclerosis diagnosis on surface electromyography | |
| CN114081493A (zh) | 一种抑郁症的辅助检测评估方法 | |
| CN112120715A (zh) | 压力监测与缓解系统 | |
| US20240197238A1 (en) | Point-of-care prediction of muscle responsiveness to therapy during neurorehabilitation | |
| CN204557396U (zh) | 一种人体生理参数检测鼠标 | |
| Torres et al. | Cutaneous perception identification using smartphone haptic feedback | |
| CN109480812A (zh) | 一种基于物联网通讯的脉搏健康数据管理系统 | |
| Kong et al. | Nerve conduction studies: Clinical challenges and engineering solutions | |
| CN206560432U (zh) | 建构于物联网的睡眠呼吸中止监测分析系统 | |
| James et al. | An IoT-Based Health Monitoring System for Stress Detection in Human Beings | |
| Lindsay et al. | Healthcare monitoring at your fingertips: validation of a smartphone alternative to routine measures of skin sensibility |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |