发明专利已授权

一种基于深度网络特征融合的抑郁症识别模型的建构方法和装置

📄 申请号：CN202310870998.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2023-07-17

公开号

CN117079319B

公开日

2025-12-30

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_16

IPC 分类号

G06V40_16 , G06V20_40 , G06V10_44 , G06V10_80 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习特征融合智能诊断

应用场景

抑郁症识别, 心理健康评估, 智能医疗, 辅助诊断

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摘要

一种基于深度网络特征融合的抑郁症识别模型的建构方法和装置，其方法包括：采集数据；构建含视频区域性级别的标签的视频数据集；分别采用C3D神经网络和通道注意力网络对整个视频流进行强化特征提取；将强化特征使用RPN进行生成区域提案并产生区域开始标记和结束标记及区域表情类别；对全部视频帧进行包含局部偏心率特征和全局特征的多尺度特征提取；将多尺度特征进行弱监督分类；将视频流级别特征与图片级别特征的运算结果进行神经网络分类，获得抑郁症识别模型。本发明有效利用视频标签、兼顾全局和局部信息，并结合较高的准确率和减少标签工作量的优势，能够成为一种有潜力的抑郁症识别辅助手段，可广泛应用于精神疾病的自动化处理领域中。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：17 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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