【摘 要】
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抑郁症是一种复杂的心理障碍,诊断需要考虑多种因素。人工智能的发展提供了一种新的方法来帮助抑郁症的诊断和治疗,尤其是利用步态特征的方法来进行抑郁风险检测,这种方法具有许多优势:无需被试人员配合,步态采集对被试人员无任何影响;步态是一种客观的生物特征,很难被伪装;步态采集操作方便。但是传统采集方案中存在一些视角盲区,容易导致采集的数据不够精准;现有的使用采集到的骨架关节三维坐标数据建立的骨架拓扑图,不
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抑郁症是一种复杂的心理障碍,诊断需要考虑多种因素。人工智能的发展提供了一种新的方法来帮助抑郁症的诊断和治疗,尤其是利用步态特征的方法来进行抑郁风险检测,这种方法具有许多优势:无需被试人员配合,步态采集对被试人员无任何影响;步态是一种客观的生物特征,很难被伪装;步态采集操作方便。但是传统采集方案中存在一些视角盲区,容易导致采集的数据不够精准;现有的使用采集到的骨架关节三维坐标数据建立的骨架拓扑图,不能充分表达其中步态特征的抑郁相关性;现有的步态采集设备部署地点较多,无法有效的管理现有的步态数据,而步态视频数据中的面部信息可用于被试标注。基于以上背景,本文开展了以下工作:1.本文基于Kinect深度摄像机的特点提出步态采集方案。总共筛选出100名被试人员步态数据,建立了抑郁风险组43人和健康对照组共57人的步态数据集,包含原始骨架数据和视频面部图像数据,并完成了数据的预处理。2.本文探究步态对抑郁风险的相关性。首先使用统计分析的方法探究抑郁风险和对照组中的步态特征,并使用递归特征消除法和互信息法进行了各组间特征的重要性筛选,分别提取出6组对应特征,并根据特征进行了骨架拓扑连接图的优化。最终达到71%的分类准确率,在原始基础上提升了16%。3.针对步态视频中面部图像单一等问题,本文分别使用了数据变形的方法,即几何变换、色彩空间变换、图像信息擦除、图像模糊进行面部图像增强,在生成对抗性网络方法中使用GFPGAN的方法进行面部图像的超分辨率增强。在面部图像模糊结合GFPGAN超分辨率的图像增强下获得的分类准确率最高,达到了98.68%。4.本文结合骨架数据抑郁风险识别和面部图像人物识别,开发了桌面级的抑郁风险识别系统。前端页面使用HTML、CSS和JavaScript语言完成,后端功能使用Python语言实现,实现被试数据上传、抑郁风险分析和抑郁改善建议等功能,提升本文模型的实用性。
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