FPGA 在情绪识别领域的护理应用（三）

FPGA 在情绪识别领域的护理应用（三）

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引言

我们想将FPGA与护理学科相结合形成FPGA+护理，以期望探索FPGA在护理学科发展的可行性，后续我们将持续的分享我们在该方面取得的一些成果，同时也希望和大家共同探讨一些可行性的解决方案。

现在我们将分享FPGA在情绪领域的精神医学护理。

系列文章目录

FPGA+护理：跨学科发展的探索（一）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（二）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（三）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（四）
FPGA+护理：跨学科发展的探索（五）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（一）
FPGA 在情绪识别领域的护理应用（二）

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三、FPGA 在临床精神医学护理中的应用场景分析

3.1 精神科病房实时情绪监测

精神科病房是情绪识别技术的重要应用场景，FPGA 凭借其实时处理能力和低功耗特性，能够为精神科病房提供有效的情绪监测支持(41)。

3.1.1 多模态情绪监测系统

在精神科病房中，单一模态的情绪识别往往难以满足临床需求，因此多模态情绪监测系统成为研究热点。基于 FPGA 的多模态情绪监测系统通常融合面部表情、语音和生理信号等多种模态信息，实现对患者情绪状态的全面监测。

一个典型的基于 FPGA 的多模态情绪监测系统架构如下：

1. 数据采集层：使用摄像头采集面部表情数据，使用麦克风采集语音数据，使用生理传感器采集 EEG、ECG、EDA 等生理信号。

2. 数据处理层：使用 FPGA 对采集的数据进行预处理、特征提取和初步分类，实现实时情绪识别。

3. 数据融合层：将不同模态的情绪识别结果进行融合，提高识别准确率和可靠性。

4. 应用层：将情绪识别结果应用于临床护理，如实时监测、异常预警、护理决策支持等(41)。

3.1.2 临床应用案例

以下是几个基于 FPGA 的精神科病房情绪监测系统的临床应用案例：

1. 基于 FPGA 的智能患者监测系统：该系统使用 FPGA 实现面部情绪检测，通过将 CNN 权重编码为近似符号数字，减少了乘法累加 (MAC) 操作中需要计算的部分和数量，降低了 FPGA 资源需求，在 MobileNet-v2 模型上减少了至少 22% 的资源使用，同时保持了较高的分类准确率(3)。该系统可以用于精神科病房中患者情绪状态的实时监测，帮助医护人员及时发现患者的情绪变化。

2. 基于 FPGA 的多模态情绪识别系统：该系统融合面部表情、语音和 EEG 三种模态信息，在精神科病房中实现对患者情绪状态的全面监测。该系统在快乐、悲伤、愤怒和中性四种情绪类别上分别达到了 85%、75%、80% 和 70% 的分类准确率。

3. 基于 FPGA 的闭环经颅磁刺激系统：该系统使用 Xilinx Spartan-6 FPGA，能够在 1 毫秒内完成 EEG 信号分析和刺激参数调整，实现真正的闭环控制(41)。该系统可以根据患者的实时脑电活动调整刺激参数，用于抑郁症等精神疾病的治疗。

3.2 自闭症儿童情绪识别与干预

自闭症儿童在情绪识别和表达方面存在明显障碍，FPGA 在自闭症儿童情绪识别与干预中具有重要应用价值(7)。

3.2.1 自闭症儿童情绪识别系统

基于 FPGA 的自闭症儿童情绪识别系统通常具有以下特点：

1. 便携性：系统体积小、功耗低，可以在日常环境中使用，不影响自闭症儿童的正常活动(7)。

2. 实时性：能够实时识别面部表情和语音情绪，提供即时反馈，帮助自闭症儿童理解他人的情绪(7)。

3. 适应性：能够适应不同光照条件和环境噪声，在各种日常环境中稳定工作(7)。

4. 可扩展性：系统具有良好的可扩展性，可以根据需要添加新的功能和模块(7)。

3.2.2 临床应用案例

以下是几个基于 FPGA 的自闭症儿童情绪识别与干预系统的临床应用案例：

1. 基于 FPGA 的面部情绪识别系统：该系统在 Virtex 7 FPGA 上实现，使用主成分分析 (PCA) 作为特征提取算法，在 8 位字长下达到 82.3% 的检测准确率(7)。该系统体积小、功耗低，可以在日常环境中使用，帮助自闭症儿童理解他人的面部情绪。

2. 基于 FPGA 的情绪识别辅助系统：该系统在 Zynq-7000 SoC FPGA 上实现，使用摄像头和麦克风采集数据，通过面部表情和语音情绪识别，实时分析与自闭症儿童互动的人的情绪状态，并通过直观的方式反馈给自闭症儿童(40)。该系统可以帮助自闭症儿童提高情绪识别能力，促进社交能力的发展。

3. 基于 FPGA 的多模态情绪干预系统：该系统结合面部表情、语音和生理信号三种模态，使用 FPGA 实现实时情绪识别和干预(40)。系统能够根据自闭症儿童的情绪状态，自动调整干预策略，提供个性化的情绪干预。

3.3 抑郁症筛查与监测

抑郁症是一种常见的精神疾病，FPGA 在抑郁症筛查与监测中具有重要应用价值，特别是在语音情绪分析和生理信号监测方面(19)。

3.3.1 基于语音的抑郁症筛查系统

基于语音的抑郁症筛查是一种非侵入性、低成本的筛查方法，FPGA 在该领域具有重要应用前景(19)。

一个典型的基于 FPGA 的语音抑郁症筛查系统架构如下：

1. 语音采集模块：使用麦克风采集语音样本，通常为朗读文本或自由对话(19)。

2. 特征提取模块：提取语音的声学特征，如音高、语速、能量、共振峰等，以及语言特征，如词汇多样性、情感词汇比例等(19)。

3. 分类模块：使用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行分类，判断是否患有抑郁症(19)。

4. 结果输出模块：将分类结果以直观的方式呈现给医护人员或患者(19)。

3.3.2 基于生理信号的抑郁症监测系统

基于生理信号的抑郁症监测系统能够实时监测患者的生理状态，捕捉与抑郁情绪相关的生理变化[(2)]
(http://d.wanfangdata.com.cn/thesis/D03482752)。

一个典型的基于 FPGA 的生理信号抑郁症监测系统架构如下：

1. 生理信号采集模块：使用生理传感器采集 EEG、ECG、EDA 等生理信号(2)。

2. 特征提取模块：提取与抑郁情绪相关的生理特征，如心率变异性、皮肤电活动、脑电信号的功率谱等(2)。

3. 分类模块：使用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行分类，判断患者的抑郁状态(2)。

4. 预警模块：当检测到抑郁症状加重或出现自杀风险时，及时发出预警信号(2)。

3.3.3 临床应用案例

以下是几个基于 FPGA 的抑郁症筛查与监测系统的临床应用案例：

1. 基于 FPGA 的语音抑郁症筛查系统：该系统在 Altera DE4 开发板上实现，使用 MobileNet-v2 模型进行语音情绪识别，在抑郁症筛查中达到了 85% 的准确率(3)。该系统可以用于社区健康中心或基层医疗机构的抑郁症初步筛查。
   

2. 基于 FPGA 的多模态抑郁症监测系统：该系统在 Kintex7 FPGA 上实现，结合语音、面部表情和 EEG 三种模态信息，使用 CNN 和 LSTM 网络进行情绪识别和抑郁症监测。该系统可以实时监测抑郁症患者的情绪状态，当检测到情绪异常时及时发出预警。

3. 基于 FPGA 的心率变异性 (HRV) 分析系统：该系统在 PYNQ-Z2 FPGA 开发板上实现，使用低功耗脉搏波传感器采集脉搏波信号，通过分析脉率变异性 (PRV) 来识别情绪压力(2)。该系统最终实现了 82.41% 的心理压力识别准确率，相较于传统的深度森林模型，准确率提升了 3.51%。

3.4 自杀风险评估与干预

自杀风险评估是精神医学护理中的重要任务，FPGA 在自杀风险评估与干预中具有重要应用价值(21)。

3.4.1 基于语音的自杀风险评估系统

基于语音的自杀风险评估系统通过分析患者的语音特征，识别自杀意念和风险(21)。

一个典型的基于 FPGA 的语音自杀风险评估系统架构如下：

1. 语音采集模块：使用麦克风采集患者的语音样本，通常包括图片描述、中性文本阅读和元音发音等任务(21)。

2. 特征提取模块：提取语音的声学特征，如音高、语速、能量、共振峰等，以及语言特征，如词汇多样性、情感词汇比例等(21)。

3. 分类模块：使用机器学习或深度学习模型对提取的特征进行分类，评估自杀风险等级(21)。

4. 结果输出模块：将评估结果以直观的方式呈现给医护人员，必要时触发干预措施(21)。

3.4.2 基于多模态数据的自杀风险评估系统

基于多模态数据的自杀风险评估系统结合语音、面部表情、生理信号和行为数据等多种信息，提高评估的准确性和可靠性(21)。

一个典型的基于 FPGA 的多模态自杀风险评估系统架构如下：

1. 数据采集层：使用摄像头采集面部表情数据，使用麦克风采集语音数据，使用生理传感器采集 EEG、ECG 等生理信号，使用行为传感器采集活动数据(21)。

2. 数据处理层：使用 FPGA 对采集的数据进行预处理、特征提取和初步分析(21)。

3. 数据融合层：将不同模态的数据进行融合，综合评估自杀风险(21)。

4. 干预层：当检测到高自杀风险时，自动触发干预措施，如通知医护人员、播放舒缓音乐、启动心理干预程序等(21)。

3.4.3 临床应用案例

以下是几个基于 FPGA 的自杀风险评估与干预系统的临床应用案例：

1. 基于 FPGA 的非侵入性自杀风险评估系统：该系统在 Xilinx Virtex-5 FPGA 上实现，使用语音分析技术进行自杀风险评估，在 20 名患者的数据集上进行测试，最有效的语音模型达到 66.2% 的平衡准确率(21)。当与患者的元数据 (如自杀未遂史或接触枪支情况) 结合时，平衡准确率达到 94.4%，绝对提高了 28.2%。

2. 基于 FPGA 的多模态自杀风险干预系统：该系统在 Zynq-7000 SoC FPGA 上实现，结合语音、面部表情和生理信号三种模态信息，使用深度学习模型进行自杀风险评估(21)。当检测到高自杀风险时，系统自动触发干预措施，如播放舒缓音乐、显示积极图像、通知医护人员等。

3. 基于 FPGA 的语音情绪识别系统：该系统在 Altera DE2 FPGA 开发板上实现，使用 CNN-LSTM-ResNet-152 算法进行语音情绪识别，在自杀风险评估中达到了 72% 的准确率(12)。该系统可以用于精神科病房中患者情绪状态的实时监测，帮助医护人员及时发现自杀风险。