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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119786014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411834856.9，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法是由颜志军;彭飞;孙士伟;王刘安;刘梦琦;肖学林;李政赫;赵晨兴;杜亚堃设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种在并发症存在的情况下基于手机传感器数据分析抑郁情绪的方法，属于抑郁症的筛查技术领域。首先建立数据库并将建立的数据库中的数据按照7:3划分为训练集和测试集，构建不确定性推理的神经网络URNN分析收集传感器数据以评估用户的抑郁情绪；使用训练集对构建的不确定性推理的神经网络URNN进行训练，最后使用测试集对训练后的URNN进行评估。本发明的方法通过整合来自不同传感器的数据，结合机器学习和深度学习算法，从数据中提取出与抑郁症相关的特征，并考虑并发症的影响，以实现更准确的抑郁情绪分析。

本发明授权并发症背景下基于手机传感器的抑郁情绪分析方法在权利要求书中公布了：1.一种在并发症存在的情况下基于手机传感器数据分析抑郁情绪的方法，其特征在于该方法的步骤包括： S001，建立数据库并将建立的数据库中的数据按照7:3划分为训练集和测试集； S002：构建不确定性推理的神经网络URNN； S003，使用步骤S001中的训练集对步骤S002中构建的不确定性推理的神经网络URNN进行训练； S004，使用步骤S001中的测试集对S003中训练后的不确定性推理的神经网络URNN进行评估，实现对抑郁情绪的分析； 所述步骤S002中，构建不确定性推理的神经网络URNN的具体方法为： 第一步，从传感器数据中提取特征，将CNN作为特征提取层，从传感器数据中提取在时间点j处的特征，如下所示： 第二步，为第一步得到的中的各个特征分配权重，以反映它们对抑郁症检测的重要性，使用注意力层来实现这一设计，其中注意力权重表示所学习表示的重要性，该层的实现过程如下： 其中，，和是模型要训练的参数，是CNN模型提取的特征包含的时间点的总数； 第三步，将第二步提取的分配权重后的特征基于基于症状类别的特征融合模块，得到通过融合所有单个特征表示形成症状的表征： 通过上述融合，URNN学习到症状相关的表征； 第四步，为了捕获时间序列信息并进一步学习症状表征时间维度上的变化信息，将第三步所得同一症状类别的表征输入到一个BiLSTM层中； 计算完序列中所有的隐藏状态向量后，URNN按以下方式更新症状S的表示： 第五步，对模型预测的不确定性进行建模，令Z表示预测结果的集合，定义为： 和分别表示预测为非抑郁和抑郁，表示不确定一个患者是否有抑郁症； 第六步，对第五步中Z中每个预测结果计算得到一个预测概率，计算方式为： 这里和是待训练的参数； 第七步，基于基于多症状的抑郁症预测模块根据Dempster's规则将第六步所得来自所有症状表示的概率进行融合，以减少预测的不确定性，该规则从Z中多个状态中提取共享的概率，而忽略任何非共享的概率，这种组合确保了与抑郁症相关的所有概率都被整合到了最终的预测概率中，有效地降低了不确定性的概率，最终的预测结果如下： 。

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