[摘 要] 近年來抑郁癥已成為一種危害全人類身心健康的精神疾病，人類患病率極高。臨床研究發現，情況較為嚴重的抑郁癥患者存在計劃性自殺傾向。面對這一事實，在心理治療與藥物治療的配合下，為了減輕家人與護士監護的緊張，在物聯網中，以抑郁癥患者活動空間中傳感器采集信號為數據基礎，利用混沌粒子群算法，完成抑郁癥患者行為識別優化與及時報警，實現抑郁癥患者智能看護，從而降低抑郁癥患者的自殘率與自殺率。

　　[關鍵詞] 抑郁癥; 物聯網; 混沌粒子群算法

　　1 引言

　　抑郁癥是危害全人類身心健康的常見病，臨床表現為對事物喪失興趣、情緒低落、意念消極，該疾病的發生因素與環境、情感、壓力等相關[1]。臨床研究發現，情況較為嚴重的抑郁癥患者存在計劃性自殺傾向，根據文獻記載分析，約半數的自殺死亡者在生前都有抑郁傾向，造成的危害較大[2]。近年來隨著抑郁癥患者數量的日益增多，家人與護士的看護能力越來越不足，越來越需要利用人工智能方法對抑郁癥患者進行監護，從而降低抑郁癥患者的風險。由于抑郁癥患者在家的行為存在較大突發性和隨機性，因此在物聯網中，將抑郁癥患者活動空間中傳感器采集的信號進行增強處理，在此基礎上，采用混沌粒子群算法，實現抑郁癥患者行為識別優化與及時報警，實現抑郁癥患者智能看護，從而降低抑郁癥患者的自殘率與自殺率[3 - 5]。

　　2 物聯網下抑郁癥患者監控視覺信號的獲取及其增強處理

　　2. 1 監控布局與傳感器分布圖

　　2. 2 抑郁癥患者傳感器監控視覺信號的獲取采用物聯網技術，根據公式( 1) 提取抑郁癥患者的自動看護信號: M( a，b) = log2 k( a，b) + log2[i( a，b) /k( a，b) ] ( 1) 式中，抑郁癥患者看護信號目標函數用 M( a，b) 表示; 指定時間域中的抑郁癥患者看護信號用 k( a，b) 來描述; 抑郁癥患者看護信號的連續性用 i( a，b) 來描述，此連續性可以由公式( 2) 計算出。 i( a，b) = Nexp[( a - b) /γ2 ] ( 2) 其中，用 γ 來描述物聯網中抑郁癥患者自動看護信號特征之間的相關性，用 N 來描述看護信號的波譜，因此，能夠得到結果 ∫i( a，b) dadb = 1 。

　　2. 3 抑郁癥患者監控視覺信號的增強處理采用公式( 3) 將物聯網中抑郁癥患者自動看護信號進行傅里葉變換，采用公式( 4) 將物聯網中抑郁癥患者自動看護信號進行傅里葉逆變換處理。 I( x，y) = 1 MN∑ M-1 a = 0 ∑ N-1 b = 0 i( a，b) ln[wπ( ax /M - yb /N]( 3) 其中 x = 0，1，2，…，M - 1; y = 0，1，2，…，N - 1。 I( x，y) 表示最終的二維離散信號，a 和 b 表示在該坐標的灰度變量; x 和 y 表示變換后離散的變量。 i( a，b) = ∑ M-1 x = 0 ∑ N-1 y = 0 I( x，y) ln[wπ( ax /M - yb /N] ( 4) 式中 x = 0，1，2，…，M - 1; y = 0，1，2，…，N - 1。進過傅立葉變換對二維空間離散數據跟頻率域之間創建了關聯。根據公式( 5) 可以對物聯網中抑郁癥患者自動看護信號進行增強處理: Tq( z，a) = ∑ M q = 1 Yq{ ln[I( z，a) + ln[H-1 ( I'( w，x) H'( w，x) ) ]} ( 5) 其中 H'( w，x) 表示濾波器函數。根據以上所述，獲取到物聯網中抑郁癥患者自動看護過程中采集的信號，并將其進行增強處理，從而奠定了抑郁癥患者自動看護的數據基礎。

　　3 利用混沌粒子群方法實現抑郁癥患者自動看護

　　在物聯網中，采用混沌粒子群優化算法，首先將看護系統中上述增強的信號作為粒子群中的粒子，通過混沌序列對這些粒子的位置和速度進行設置。其次，采用混沌序列的搜索算法使用混沌序列中的最佳位置個體取代當前種群中某個體的位置。如此迭代處理，得到最優粒子群矩陣。混沌粒子群優化算法的實現流程如圖 3 所示。

　　4 結語

　　鑒于抑郁癥患者的日益增多，本文提出了一種基于物聯網智能的抑郁癥患者自動看護方法，首先將抑郁癥患者活動空間進行傳感器布控，對采集到的信號通過變換進行增強處理，利用混沌粒子群算法，，完成抑郁癥患者行為識別，根據識別結果完成自動看護。譬如上吊、開窗跳樓等情況，能夠及時通知到家人及護士，從而降低抑郁癥患者的自殘率與自殺率。

　　[參考文獻]

　　[1] 許旺旺，樓忠澤，侯言彬，等. 抑郁癥量化治療的研究進展[J]. 浙江醫學，2018，40( 18) : 2080-2082.

　　[2] 孟祥力. 分析抑郁癥患者自殺的防范及護理措施[J]. 世界最新醫學信息文摘，2018，18( 91) : 295，298

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