(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211322022.0 (22)申请日 2022.10.27 (71)申请人 安徽星辰智跃科技有限责任公司 地址 230036 安徽省合肥市高新区香 樟大 道168号科技实业园B-4#号楼 2层-1 (72)发明人 何将　 (74)专利代理 机构 广州市华学知识产权代理有 限公司 4 4245 专利代理师 高宁馨 (51)Int.Cl. G16H 10/60(2018.01) G16H 15/00(2018.01) G16H 20/70(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) A61B 5/16(2006.01) A61B 5/00(2006.01) (54)发明名称 基于绘画创作的神经心理评估及干预的方 法、 系统和装置 (57)摘要 本发明提出了一种基于绘画创作的神经心 理评估及干预的方法、 系统和装置， 通过提取待 检测用户的生理状态数据特征， 对生理状态数据 特征进行处理后得到绘画参数调整策略， 以更新 绘画交互场景下绘画生成引擎的生产参数， 在执 行时长的时间终点停止检测， 从而实现在多次交 互过程中对待检测用户进行神经心理检测及训 练的过程。 本发明通过神经心理绘画创作方式， 实现了绘画创作、 神经生理和精神心理的融合分 析和综合评估， 增加了待检测用户的参与度和感 知度， 提升神经心理绘图的情绪影 响力和干预治 疗穿透度， 能够快速识别和改善人的心境和情 绪。 权利要求书5页 说明书13页 附图3页 CN 115394395 A 2022.11.25 CN 115394395 A 1.一种基于绘画创作的神经心理评估及干预的方法， 其特征在于， 所述方法包括如下 步骤： 预先设置一执 行时长， 并在所述执 行时长的时间起 点处启动绘画交 互场景； 在所述绘画交互场景下， 采集待检测用户的生理状态信号并进行连续滑动处理， 提取 出生理状态数据特 征； 对所述生理状态数据 特征进行分析处理， 生成待检测用户当前的情绪状态类型和情绪 状态水平； 对所述生理状态数据 特征进行绘画要素特征映射转化并输入绘画生成引擎， 生成神经 心理画面并进行绘画 心理学分析， 生成心理状态评估简报； 根据所述情绪状态类型、 所述情绪状态水平和所述心理状态评估简报， 完成AI动态规 划计算， 生成绘画参数调整策略， 更新所述绘画生成引擎的生产参数； 重复执行上述步骤至所述执行时长的终点 时刻处停止， 根据待检测用户的不同生理状 态数据特征执行所述绘画生成引擎的生产参数的多次更新， 实现对待检测用户的神经心理 评估及干预。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述预先设置一执行时长， 并在所述执行时 长的时间起点处启动绘画交互场景的步骤具体为， 根据待检测用户的基本状态信息确定神 经心理绘画方案的编辑设置， 以及所述绘画生 成引擎的生产参数初始 化， 其中， 所述基本状 态信息至少包括姓名、 性别、 出生日期、 年龄、 身高、 体重、 血压、 健康状况、 疾病信息； 在所述 执行时长的时间起 点处， 启动绘画交 互场景。 3.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述神经心理绘画方案至少包括方案名称、 方案类型、 目标情绪类型、 目标情绪水平、 绘画要素、 生理驱动信号、 绘画要素特征关系映 射、 执行时长、 反馈类型； 其中， 所述绘画要素至少 包括主题、 情感类型、 情感水平、 风格、 色 域、 色调、 配色原则、 构成元素、 构图方式、 叙述方式、 渲染方式、 优化方向、 优化步进系数、 画 风继承系数。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述在所述绘画交互场景下， 采集待检测用 户的生理状态信号并进行连续滑动处理， 提取出生理状态数据特征 的步骤具体为， 采集待 检测用户的所述生理状态信号； 以预设时间步长、 预设时间窗口对所述生理状态信号进行 信号数据提取、 数据预处 理和数据特 征分析， 提取 出所述生理状态数据特 征。 5.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述生理状态信号至少包括脑电图信号、 脑 磁图信号、 心电图信号、 肌电图信号、 皮肤电信号、 血氧水平依赖信号、 血氧信号、 脉搏信号、 呼吸信号、 温度信号。 6.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述数据预处理至少包括A/D数模转换、 重采 样、 重参考、 降噪、 去伪迹、 信号 矫正、 工频陷波、 低通滤波、 高通滤波和带通滤波。 7.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述数据特征分析至少包括时域特征分析、 频域特征分析、 线性特 征分析、 非线性特 征分析。 8.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述生理状态数据特征至少包括时域特征、 频域特征、 线性特 征、 非线性特 征。 9.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述生理状态数据特征进行分析处 理， 生成待检测用户当前 的情绪状态类型和情绪状态水平的步骤具体为， 通过对基于不同权　利　要　求　书 1/5 页 2 CN 115394395 A 2情绪类型、 不同情绪水平的生理状态数据特征的训练集数据进行训练， 预先构建基于LSTM 神经网络的神经网络情绪分类模型和基于 GAN对抗神经网络模型的神经网络情绪水平计算 模型， 由所述神经网络情绪分类模型和所述神经网络情绪水平计算模型构成神经网络情绪 分类与状态计算模型； 将所述生理状态数据特征输入至所述神经网络情绪分类与状态计算 模型， 得到待检测用户当前的所述情绪状态类型和所述情绪状态水平。 10.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述生理状态数据特征进行绘画要 素特征映射转化并输入绘画生成引擎， 生成神经心理画面并进行绘画心理学分析， 生成心 理状态评估简报的步骤具体为， 预先构建基于GAN对抗神经网络和绘画要素优化程序的绘 画生成引擎； 根据绘画要素特征关系映射的映射关系， 将所述生理状态数据特征中的生理 状态数据特征值转化为所述绘画要素中要 素的参数取值； 将所述参数取值输入所述绘画 生 成引擎生成所述神经心理画面； 对所述神经心理画面进行心理学分析， 并结合所述情绪状 态类型和所述情绪状态水平， 生成所述心理状态评估简报。 11.如权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述根据 所述情绪状态类型、 所述情绪状态 水平和所述心理状态评估简报， 完成A I动态规划计算， 生成绘画 参数调整 策略， 更新所述绘 画生成引擎的生产参数的步骤具体为， 根据所述神经心理绘画方案中目标情绪类型和目标 情绪水平， 对所述情绪状态类型、 所述情绪状态水平和所述心理状态评估简报进行情绪迭 代计算， 获取当前的情绪状态类型和情绪状态水平与所述神经心理绘画方案中目标情绪类 型和目标情绪水平的情绪状态差值， 获取当前已执行时长， 计算剩余优化次数， 根据所述剩 余优化次数计算情绪次均调整增量； 根据所述情绪状态类型、 所述情绪状态水平、 所述心理 状态评估简报和所述情绪次均调整增量进 行绘画要素迭代分析， 生成所述绘画 参数调整 策 略， 以更新所述绘画生成引擎的生产参数。 12.如权利要求1 1所述的方法， 其特 征在于， 所述情绪状态差值的计算公式， 如下： 式中， 为所述情绪状态差值， 为所述神经心 理绘画方案 中目标情绪类型的 目标情绪水平， 为当前情绪状态类型的情绪状态水平， 为不同情绪状态类型的换 算系数； 所述剩余优化次数的计算公式， 如下： 式中， 为所述剩余优化次数， 为所述神经心理绘画方案中的执行时长， 为已执行时长， 为预设时间窗口长度； 所述情绪次均优化增量的计算公式， 如下： 式中， 为所述情绪次均优化增量、 为所述情绪状态差值、 为所述剩余优化 次数。 13.如权利要求11所述的方法， 其特征在于， 所述绘画参数调 整策略至少包括主题调整 策略、 情感迭代目标值、 风格调整策略、 色域调整策略、 色调调整策 略、 构成元素调整策 略、权　利　要　求　书 2/5 页 3 CN 115394395 A 3