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毕业设计开题报告
设 计 题 目：早期阈下抑郁情绪分级识别系统的设计与实现
姓 名：
学 院：智慧教育学院
专 业：软件工程
班级 ：21智72
年 级 、 学 号：2021级、219007077
指 导 教 师：宋媚
江苏师范大学教务处印制
毕业设计开题报告
研究目的和意义: 随着社会的快速发展，心理健康问题日益受到关注，尤其是抑郁症作为一种常见的心理疾病，其早期症状往往不易被察觉，导致患者在未得到及时干预的情况下情绪逐渐恶化，严重影响个人生活、工作及人际关系[1]。根据世界卫生组织（WHO）的统计，全球约有3亿人受到抑郁症的困扰，其中阈下抑郁（即轻微抑郁）常常被忽视，这一现状迫切需要有效的方法来识别和干预早期抑郁情绪，以降低其对个体和社会的负面影响[2]。因此，本研究旨在设计并实现一个“早期阈下抑郁情绪分级识别系统”，具体目标包括实时从社交媒体和论坛等在线源收集用户生成的文本数据，以确保数据的多样性和丰富性[3]；利用大模型技术，对采集的数据进行清洗和增强，提升后续分析的精度；开发高效的情绪识别算法，准确对用户的情绪状态进行分级识别，以便及时发现潜在的抑郁情绪[4]；根据情绪识别结果，为用户提供个性化的干预策略，帮助他们应对负面情绪，促进心理健康[5]。理论上，本研究填补了当前学术界在阈下抑郁情绪识别领域的空白，现有文献大多数集中于重度抑郁症的检测，而对轻度抑郁的识别则相对不足。本研究通过引入实时数据采集和先进的机器学习技术，探索了新的方法论，为相关研究提供了理论基础，同时为后续关于情绪识别与干预的模型构建提供了可借鉴的框架，有助于推动心理健康领域的理论发展[6]。在实践意义上，该研究不仅能实现对早期阈下抑郁情绪的实时监测，提高对潜在心理健康问题的警觉性，还能够依据情绪分级结果，为不同用户量身定制的干预建议，促进更精准的心理健康管理[7]。此外，本系统的实施将有利于增强公众对抑郁症及其早期症状的认识，提高社会整体的心理健康水平，并通过利用先进的机器学习算法及数据处理技术，推动心理健康领域的信息化进程，提升心理健康服务的效率和质量[8]。综上所述，本研究不仅具有重要的理论价值，还能为实际应用带来深远的影响，通过对早期阈下抑郁情绪的分级识别与干预，为构建更加健康的社会环境贡献力量，并为心理健康科学的发展奠定坚实的基础。 |
课题研究现状: 近年来，关于抑郁症的研究不断丰富，尤其是在早期识别与干预方面取得了显著进展。李铭基于时空双流网络的技术开发了一个面部情绪识别系统。该系统利用时空双流网络的特点，能够高效地对面部表情进行情绪识别，使得系统在处理复杂情绪变化时具有很好的适应性[9]。刘孟喆针对情绪识别在手功能康复训练中的应用问题，采用生理信号作为输入，开发了基于生理信号的情绪识别系统。该系统优化了情绪识别的流程，使得康复训练师可以实时获取患者的情绪状态，从而调整训练方案[10]。吴乔域针对轻量化情绪识别方法和系统的需求，采用跃层注意力机制的卷积神经网络框架，开发了轻量化情绪识别系统。该系统在保证识别准确性的同时，大大降低了计算资源和存储空间的消耗[11]。王清波等基于OpenVINO技术设计了一个情绪识别反馈康复训练系统。该系统利用OpenVINO的高效推理能力，实现了情绪识别的实时反馈，使得康复训练过程更加个性化和智能化[12]。 国外研究同样关注轻度抑郁的治疗。Silva A J R等针对重度抑郁症患者面部表情情绪识别缺损的问题，进行了一项系统综述，更新了临床试验中的干预措施。这些干预措施旨在提高患者对面部表情情绪的识别能力，从而改善患者的社交功能和心理健康[13]。Xiang C等基于迁移支持向量机和脑电信号（EEG）设计并实现了一个人机交互系统，用于抑郁症患者的情绪识别。该系统利用迁移学习的方法，将已有的情绪识别模型迁移到新的EEG数据上，实现了对抑郁症患者情绪的准确识别[14]。 |
课题研究主要内容、实施方案及创新点: 主要内容： 本研究的主要内容是设计并实现一个“早期阈下抑郁情绪分级识别系统”，该系统将涵盖四个核心模块：数据采集、数据预处理、情绪识别分级和干预建议。首先，通过在线平台实时收集用户生成的文本数据，确保数据来源的多样性与代表性。其次，对采集到的数据进行清洗和增强，利用大模型技术提升文本分析的准确度。接着，采用机器学习算法对清洗后的数据进行情绪识别，将用户情绪状态分级，以便及时发现及监测潜在的抑郁情绪。最后，系统根据情绪识别结果提供个性化的干预建议，帮助用户应对负面情绪，促进心理健康。本研究不仅着眼于技术的创新，还强调了对社会心理健康问题的实际干预，为今后相关领域的研究提供理论基础与实践指导，积极推动公众对心理健康的重视与理解。 实施方案： （1）数据采集模块 准备通过和鲸平台提供的API接口来实现数据的采集。这种方式能够确保数据的实时性和准确性，同时减少手动收集数据的繁琐过程。系统将定期向和鲸平台发送请求，获取最新的抑郁情绪相关数据，并将其存储至后端数据库中，以供后续处理和分析使用。 （2）数据预处理模块 在数据预处理阶段，计划利用Pandas库来处理从和鲸平台获取的数据。Pandas提供了丰富的数据操作功能，可以方便地对数据进行清洗、格式化以及缺失值处理等。具体步骤包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据类型等，以确保数据的质量和一致性，为后续的情绪识别分级提供可靠的基础。 （3）情绪识别分级模块 情绪识别分级模块将基于预处理后的数据，利用机器学习算法或深度学习模型进行情绪识别和分级。系统将训练一个专门的模型，该模型能够识别不同层次的抑郁情绪，并根据预设的分级标准进行分类。为了实现这一目标，将采用交叉验证、特征选择等技术来优化模型的性能，确保情绪识别的准确性和稳定性。此外，还将不断收集新的数据来更新和优化模型，以适应不同情境下的情绪变化。 （4）干预模块 干预模块旨在根据情绪识别分级的结果，为用户提供相应的心理干预建议或措施。该模块将根据分级结果，自动匹配预设的干预方案，如提供心理咨询资源、推荐相关阅读材料或建议进行放松活动等。同时，系统还将记录用户的反馈和干预效果，以便后续对干预方案进行调整和优化。为了确保干预的有效性和针对性，将定期邀请心理学专家对干预方案进行评估和指导，以确保其科学性和实用性。 创新点： 本研究的创新点主要体现在以下几个方面。首先，系统采用实时数据采集，通过社交媒体及在线平台获取用户生成的文本，这种方式有效捕捉到当下用户的情绪状态，相较于传统问卷调查方法更具时效性和代表性。其次，在数据预处理阶段引入了大模型技术，利用先进的自然语言处理算法对采集到的数据进行深度清洗与增强，以提高情绪识别的准确性和鲁棒性。此外，情绪识别分级模块结合了多种机器学习算法（如SVM、LSTM、BERT），通过模型比较评估以选择最优方案，确保分类结果的可靠性和精准度。最后，干预建议部分提供个性化服务，依据不同情绪等级定制化推荐干预措施，旨在更好地满足用户的心理需求。这些创新不仅提升了系统的整体性能，也为早期阈下抑郁情绪的识别与干预提供了新的思路，推动了心理健康领域的技术进步。 |
课题进度安排: 2024.10.21-2024.10.27 启动论文工作，确定毕业设计（论文）选题 |
主要参考文献: [1]王恩慧. 基于EEG-fNIRS的情绪识别系统研究[D].吉林大学,2020. [2]张妍. 基于动态人脸表情相似度的情绪状态识别研究[D].东华大学,2022. [3]贺敏慧. 基于注意力神经网络的多模态情绪识别系统[D].广东工业大学,2022. [4]杨林,侯俊科.基于人工智能的情绪识别系统综述[J].网络安全技术与应用,2022(04):59-60. [5]姜建浩.基于情绪识别的远程老年人看护系统[J].医疗装备,2021,34(21):19-20. [6]钱甜甜,张帆.基于分布式边缘计算的情绪识别系统[J].计算机科学,2021,48(S1):638-643. [7]樊家良. 基于深度残差网络的老年人情绪识别系统[D].哈尔滨工业大学,2021. [8]董阔家. 脑电特征融合的情绪识别及负向情绪辅助干预系统设计[D].燕山大学,2021. [9]李铭. 基于时空双流网络的面部情绪识别系统研究与实现[D].辽宁大学,2021. [10]刘孟喆. 基于生理信号的情绪识别及其在手功能康复训练中的应用研究[D].上海师范大学,2021. [11]吴乔域. 基于跃层注意力机制的轻量化卷积神经网络的情绪识别方法和系统研究[D].浙江大学,2021. [12]王清波,虞成,陈天笑,杨攀,高云,袁杰.基于OpenVINO的情绪识别反馈康复训练系统设计[J].中国医学装备,2021,18(01):102-105. [13]Silva A J R ,Novak G R ,Flávia O L D , et al.Interventions for Deficits in Recognition of Emotions in Facial Expressions in Major Depressive Disorder: An Updated Systematic Review of Clinical Trials.[J].Neuroscience and biobehavioral reviews,2023,21(13):21-24. [14]Xiang C ,Lijun X ,Ming C , et al.Design and Implementation of Human-Computer Interaction Systems Based on Transfer Support Vector Machine and EEG Signal for Depression Patients’ Emotion Recognition[J].Journal of Medical Imaging and Health Informatics,2021,11(3):948-954. |
指导教师意见: 指导教师： |
学院意见： 学院（公章）： 学院领导： |
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