[發明專利]一種基于電子心理沙盤的心理評估裝置、方法及系統

有效

• 申請號: 202010564640.0
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN111524578B
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 韓易靜
• 申請（專利權）人: 智恩陪心（北京）科技有限公司
• 主分類號: G16H20/70
• 分類號: G16H20/70;A63F9/00;G06F40/242;G06F40/289;A61M21/00;G06F18/214;G06F18/27;G06N3/0464;G06N3/08;G06N20/10
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

1.一種基于電子心理沙盤的心理評估裝置，其特征在于，包括：依次連接的電子心理沙盤設備、電子心理沙盤分析服務器、數據存儲服務器、數據分析和展示服務器，操作者在所述電子心理沙盤設備上制作電子心理沙盤作品，并將所述電子心理沙盤作品的原始數據傳輸至所述電子心理沙盤分析服務器；所述電子心理沙盤設備用于將所述原始數據傳輸至電子心理沙盤分析服務器，所述電子心理沙盤分析服務器對不同數據的特點采用不同的數據處理和人工智能方法訓練人工智能心理評估模型用于智能的評估每個電子沙盤作品透露出的作者的心理狀態；所述數據存儲服務器用于存儲用戶基礎信息、每次作者的心理狀態評估結果以及數據分析結果；所述數據分析和展示服務器用于獲取存儲在所述數據存儲器中用戶的基礎信息和每次作者的心理狀態評估結果，并對單個用戶的單次和多次的分析結果進行數據分析，確定用戶的異常心理狀態和非正常心理變化，并根據所述異常心理狀態和非正常心理變化確定用戶異常心理狀態的調整建議；

其中，所述原始數據包括沙盤作品地形圖像數據、沙盤作品中的擺放沙具信息數據、文本描述數據以及語音描述數據。

2.一種基于電子心理沙盤的心理評估方法，其特征在于，包括：

從電子心理沙盤設備中獲取多種不同類型的電子心理沙盤作品原始數據，所述原始數據包括沙盤作品地形圖像數據、沙盤作品中的擺放沙具信息數據、文本描述數據以及語音描述數據；

針對各所述原始數據的特點采用不同的人工智能方法進行處理，得到不同的心理分詞；

將各所述原始數據作為輸入，對應的心理分詞作為輸出，進行模型訓練，得到心理分詞預測模型；

獲取多種不同類型的心理分詞和沙盤心理分析師標注的二級標注數據，所述沙盤心理分析師標注的二級標注數據為與所述心理分詞對應的心理狀態；

將各所述心理分詞作為輸入，對應的心理狀態作為輸出，采用邏輯回歸方法進行訓練，得到心理狀態預測模型；

獲取待預測的電子心理沙盤作品；

采用所述心理分詞預測模型和所述心理狀態預測模型對所述待預測的電子心理沙盤作品進行預測，得到測試者的心理狀態。

3.根據權利要求2所述的基于電子心理沙盤的心理評估方法，其特征在于，所述將各所述原始數據作為輸入，對應的心理分詞作為輸出，進行模型訓練，得到心理分詞預測模型，具體包括：

采用卷積神經網絡技術提取所述沙盤作品地形圖像數據中的特征向量，記為第一特征向量；

將所述第一特征向量作為輸入，將由心理分析師經過分析沙盤作品地形圖像數據給出的作品展現的圖像心理分詞標注作為輸出，采用長短期記憶網絡算法進行訓練，得到第一心理分詞預測模型；

獲取所述沙盤作品中的擺放沙具信息數據的特征向量，記為第二特征向量；

將所述第二特征向量作為輸入，將由心理分析師經過分析擺放沙具信息數據給出的作品展現的圖像心理分詞標注作為輸出，采用支持向量機的機器學習方法進行訓練，得到第二心理分詞預測模型；

獲取所述沙盤作品中的文本描述數據的特征向量，記為第三特征向量；

將所述第一特征向量作為輸入，將由心理分析師經過分析文本描述數據給出的作品展現的圖像心理分詞標注作為輸出，采用長短期記憶網絡算法進行訓練，得到第三心理分詞預測模型；

獲取所述沙盤作品中的語音描述數據的特征向量，記為第三特征向量；

將所述第一特征向量作為輸入，將由心理分析師經過分析語音描述數據給出的作品展現的圖像心理分詞標注作為輸出，采用長短期記憶網絡算法進行訓練，得到第四心理分詞預測模型。

4.根據權利要求3所述的基于電子心理沙盤的心理評估方法，其特征在于，所述將各所述心理分詞作為輸入，對應的心理狀態作為輸出，采用邏輯回歸方法進行訓練，得到心理狀態預測模型，具體包括：

將各所述心理分詞進行匯總整合，得到心理分詞特征向量；

將所述心理分詞特征向量進行歸一化，得到歸一化特征向量；

將所述歸一化特征向量作為輸入，對應的心理狀態作為輸出，采用邏輯回歸方法進行訓練，得到心理狀態預測模型。