一种压力应激累积效应评价系统和方法

本发明涉及医疗健康，更具体地，涉及一种压力应激累积效应评价系统和方法。

背景技术：

1、压力表达了生物对于外部刺激的一系列生理反应，包括神经反应、内分泌反应和免疫反应等。压力过度已被认为是心血管疾病、代谢疾病、心理疾病、神经系统疾病、精神疾病等多种疾病的诱导因素。因此，量化压力效应、判断压力程度，在压力对人体造成病理性伤害之前及时警醒人们具有深刻的意义。

2、目前，对于压力诱发抑郁症的病理机制尚未完全清楚，已知的是下丘脑-垂体-肾上腺(hpa)轴过度活跃在抑郁症的发病机制中起着重要作用。hpa轴是人体内分泌系统的重要组成部分，负责调节应激响应、代谢、免疫等功能，在压力应激激素皮质醇的产生中起着至关重要的作用。在遇到危险或者压力等应激情况下，下丘脑会释放促甲状腺激素释放激素(trh)，促进前叶垂体释放促肾上腺皮质激素(crh)，进而刺激肾上腺皮质分泌皮质素等激素，以帮助机体应对应激。值得注意的是，人体对于应激和皮质素的反应是复杂的，适度的应激对身体有益，但是过度的皮质素分泌会对人体带来不良影响。高浓度的皮质素在帮助机体应对应激的同时，也会诱发抑郁、焦虑等行为改变，还会对神经元造成病理性损伤。为了减少这些危害，要求能够及时判断出压力程度，对症下药。另一方面，压力相关的精神疾病如抑郁症、焦虑症、创伤后应激障碍等病症的药物开发举步维艰，关键问题之一是动物模型的造模评价指标难以量化，特别是传统行为学方法难以对同种压力源的不同累积效应予以区分，同时存在着主观因素、个体差异性等问题，因此开发准确可靠的压力应激评价系统是一个亟待解决的问题。

3、对抑郁症患者的步态研究表明，压力相关精神疾病患者的自发行为已经与正常人存在差异，例如，行走中头部垂直动作减少、肢体幅度小、步态速度低等。这也显示了通过自发行为进行身体精神状态判断的可能行。在行为学的检测分析方面，专利申请cn202010886434.1提供了一种动物行为学记录三维捕捉装置、方法、系统及应用，能够实现无标记动物自发行为的自动捕获。专利申请cn202210527842.7公开了一种动物行为重建系统、方法、装置及存储介质，能够通过两个摄像头或多个摄像头实现动物行为的三维重建。专利申请cn202010493350.1公开了一种行为识别装置及方法，通过对动物行为进行特征提取、信息分解和行为识别，能够实现无监督的动物行为分解。然而，这些方法主要涉及动物行为的捕获、存储和识别，并未涉及动物压力模型构建和压力相关行为表型的分析。

4、在药物评价方面，专利申请cn202211554237.5公开了一种精神疾病类药物的药效评价方法及其系统和治疗设备的功效评价方法，能够实现通过行为评价精神药物的药效。然而，其并未对组间差异较小的同种压力源的累积效应进行区分。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种压力应激累积效应评价系统和方法。

2、根据本发明的第一方面，提供一种压力应激累积效应评价系统。该系统包括：动物造模模块、自发行为捕获模块、行为表型分析模块和压力程度评价模块，其中：

3、动物造模模块被设置为通过对目标模型动物施加不同时长的压力，构建多种压力应激等级模型；

4、自发行为捕获模块被设置为捕获目标模型动物对应于不同压力应激等级的自发行为，获得对应的动作识别数据，并根据动作识别数据与压力应激等级之间的对应关系构建第一数据集；

5、行为表型分析模块被设置为利用线性判别分析对第一数据集进行降维，获得判别空间中的第二数据集；

6、压力程度评价模块被设置利用第二数据集训练机器学习模型，获得优化的压力应激累积效应评价模型。

7、根据本发明的第二方面，提供一种压力应激累积效应评价方法。该方法包括以下步骤：

8、对目标模型动物施加不同时长的压力，构建多种压力应激等级模型；

9、捕获目标模型动物对应于不同压力应激等级的自发行为，获得对应的动作识别数据，并根据动作识别数据与压力应激等级之间的对应关系构建第一数据集；

10、利用线性判别分析对第一数据集进行降维，获得判别空间中的第二数据集；

11、利用第二数据集训练机器学习模型，获得优化的压力应激累积效应评价模型。

12、与现有技术相比，本发明的优点在于，所设计的用于压力应激程度的识别评价系统，基于患者承受压力后的行为模式，根据自发行为表型的差异进行压力造模评价及压力应激累积效应评价，能够对组间差异较小的同种压力源的累积效应进行区分，实现同种压力应激源、不同压力程度的行为表型识别，应用于精准医疗和精神压力程度判断等领域。

13、通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。

技术特征：

1.一种压力应激累积效应评价系统，包括：动物造模模块、自发行为捕获模块、行为表型分析模块和压力程度评价模块，其中：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述目标模型动物是小鼠，并控制小鼠的鼻尖距离地面预定距离，通过调整小鼠的悬尾时间构建所述多种压力应激等级模型。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述多种压力应激等级模型中的每一种依据小鼠的悬尾时间长短进行限定，且各压力应激等级之间的时间粒度设置为分钟级别。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述小鼠的鼻尖距离地面设定距离为15cm至25cm范围。

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述行为表型分析模块还用于对第一数据集进行降维后，提取降维数据的前两个维度绘制散点图，通过分析散点图中不同压力应激等级模型的分布位置来衡量第二数据集的质量。

6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述压力应激累积效应评价模型的性能，采用支持向量机的混淆矩阵和f1分数指标进行评价。

7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述机器学习模型是支持向量机或k近邻模型。

8.一种压力应激累积效应评价方法，包括以下步骤：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求8所述的方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，在所述存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求8所述的方法的步骤。

技术总结
本发明公开一种压力应激累积效应评价系统和方法。该系统包括：动物造模模块被设置为通过对目标模型动物施加不同时长的压力，构建多种压力应激等级模型；自发行为捕获模块被设置为捕获目标模型动物对应于不同压力应激等级的自发行为，获得对应的动作识别数据，并根据动作识别数据与压力应激等级之间的对应关系构建第一数据集；行为表型分析模块被设置为利用线性判别分析对第一数据集进行降维，获得判别空间中的第二数据集；压力程度评价模块被设置利用第二数据集训练机器学习模型，获得优化的压力应激累积效应评价模型。本发明可用于压力应激累积效应评价，适用于精准医疗，可以实现同种压力应激源、不同压力程度诱发的行为表型差异识别。

技术研发人员：宋昊,曾渝婷,王立平
受保护的技术使用者：中国科学院深圳先进技术研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12