公开(公告)号：CN116561634A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310539937.5

申请日：2023-05-12

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  梁华健 ,  沈健 ,  董群喜 ,  陈佳蓥 ,  马瑞瑞 ,  赵泽光 ,  朱可欣 ,  尤乐淳

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0442

Abstract: 本申请提供一种面向情绪识别的多模态生理信号语义对齐方法与系统。所述方法通过获取多模态生理信号，并基于时间片段提取多模态生理信号的特征表征，其中，多模态生理信号由多个单一模态生理信号组成。再根据特征表征对同一样本中每两个单一模态生理信号的语义执行语义对齐，得到单一模态生理信号之间的双向语义对齐表征。将双向语义对齐表征输入至测试集交叉验证的情绪识别模型，以筛选出最优情绪识别模型，并根据最优情绪识别模型识别目标情绪。所述方法通过语义对齐使得各单一模态生理信号的语义相关程度最大，有利于提高情绪识别准确率。在筛选最优模型时，采用训练集与测试集交叉的方式，提高最优模型的可靠性。

公开(公告)号：CN116383726A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310253070.7

申请日：2023-03-09

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  朱可欣 ,  沈健 ,  梁华健 ,  赵泽光 ,  吴瑾文 ,  陈佳蓥

IPC: G06F18/2411 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N3/02

Abstract: 本申请实施例提供了一种情感识别模型的构建方法、情感识别方法和电子设备，获取多个被测试对象包括至少两种模态的第一生理信号，基于各模态的第一生理信号，确定每种模态的第一生理信号分别对应的协同表征，将各模态的第一生理信号对应的协同表征进行特征融合，得到融合特征后，将融合特征输入至神经网络中进行情感状态的分类学习，得到目标情感识别模型。其中，协同表征为各模态的第一生理信号在同一个协同空间的一维特征信息，实现各个模态特征的融合。通过本申请实施例提供的方案所得到的目标情感识别模型，能够基于待测试对象的多种模态的生理信号，识别测试对象的情感状态，提高识别情感状态的准确率。

公开(公告)号：CN120015351A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202510473405.5

申请日：2025-04-16

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  朱可欣 ,  麻瑜 ,  王康 ,  徐晨 ,  高浩然 ,  马瑞瑞

IPC: G16H50/70 ,  G16H50/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，属于精神障碍智能识别与干预技术领域，包括：多模态数据采集阶段、数据预处理阶段、特征提取阶段、跨模态特征融合阶段、精神障碍识别阶段、个性化非药物干预阶段。多模态数据采集阶段实时采集皮肤电、心电、脑电、面部表情多模态数据，结合认知行为疗法理论，构建了对话‑反馈‑调整闭环机制。本发明采用上述面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，通过整合脑电、心电、皮肤电、表情分析及文本数据多模态生理与行为数据，结合大语言模型及跨模态注意力机制，实现对精神障碍的精准识别与个性化干预。

公开(公告)号：CN119128803A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411248964.8

申请日：2024-09-06

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  董群喜 ,  田福泽 ,  朱可欣 ,  朱立贤 ,  王康

IPC: G06F18/25 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00 ,  G16H15/00 ,  G16H20/70

Abstract: 本发明公开了面向精神障碍识别的光电多模态决策融合方法与系统，涉及精神障碍识别技术领域，通过整合光电多模态数据，实时采集和分析各类数据，并基于改进的机器学习算法进行决策融合。通过对不同模态识别模型结果数据的有效融合，提高了精神障碍识别的准确率和稳定性，同时减少了单一模态方法的误判率，并提升了整体诊断效率。本发明不仅提出了创新的方法，还设计了对应的融合系统，为精神障碍的早期识别和诊断提供了全面的解决方案。

公开(公告)号：CN119564205A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411521011.4

申请日：2024-10-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  董群喜 ,  田福泽 ,  王康 ,  朱可欣 ,  胡文博

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0533 ,  A61B5/374 ,  A61B5/349 ,  A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/096 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态域适应的抑郁障碍识别系统，通过将脑电、皮肤电、心电三种信号的交互关系建模到深度学习框架中，实现了信号之间的动态融合与参数优化。该方法充分利用了多模态信号的互补信息，使得模型能够在复杂的生理数据中提取更具判别性的特征，有效提高了抑郁障碍识别的准确性和鲁棒性；通过两次拉近源域和目标域数据分布，成功挖掘出跨域共性特征；这种跨域对齐策略有效地提升了模型在不同数据域中的适应能力，显著降低了域偏移带来的负面影响。总体而言，本发明提供的识别方法在提高抑郁障碍检测准确性、增强模型泛化能力方面展现了显著的优势。

公开(公告)号：CN118606880A

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202410626581.3

申请日：2024-05-20

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  吴瑾文 ,  钱昆 ,  梁华健 ,  赵泽光 ,  朱可欣 ,  麻瑜

IPC: G06F18/25 ,  A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  A61B5/38 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/213 ,  G06N7/04 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊积分元学习融合框架的多模态抑郁障碍识别系统，该多模态抑郁障碍识别系统在缓解主观性、提高识别准确率、快速适应新域抑郁障碍识别任务、增强模型的鲁棒性和泛化能力、缓解个体差异性等方面具有显著的有益效果。

公开(公告)号：CN116439708A

公开(公告)日：2023-07-18

申请号：CN202310403875.5

申请日：2023-04-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  赵泽光 ,  董群喜 ,  梁华健 ,  朱可欣 ,  尤乐淳 ,  麻瑜 ,  吴瑾文

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00 ,  A61B5/372

Abstract: 本申请提供一种基于对抗训练的情绪状态检测方法及系统，所述方法包括采集不同实验范式和/或不同被试的脑电波信号，提取脑电波信号的微分熵特征；将微分熵特征划分为源域数据与目标域数据；根据源域数据生成源域微分熵特征及根据目标域数据生成目标域微分熵特征；根据源域微分熵特征和目标域微分熵特征调整动态对抗因子并基于调整后的动态对抗因子生成情绪识别模型；将目标域微分熵特征输入到情绪识别模型中以对目标域微分熵特征执行检测，生成情绪状态的检测结果。所述方法通过对抗训练可以生成情绪识别模型，通过情绪识别模型可以获取到域和域之间更多的共通信息，使得情绪识别模型可以更准确的区分出情绪状态，提升情绪状态检测的准确性。