一种慢性病患者抑郁风险预测方法

本发明提出一种慢性病患者抑郁风险预测方法，涉及慢性病患者抑郁风险预测领域。本发明提出的慢性病患者抑郁风险预测流程包括构建慢性病患者抑郁风险预测数据集，基于各因素数据的中位值构造偏差量序列，并将其映射为高维特征序列，计算其张力值及整体张力均值，引入自适应切换因子与非线性相位变换获得融合特征序列，采用滑动窗口提取融合特征序列的局部片段，计算局部片段的局部复杂度与趋势弯曲率，引入局部控制因子，生成多尺度路径权重，加权融合局部片段，生成各因素数据的最终特征表示，输入全连接神经网络计算各因素数据的慢性病患者抑郁风险预测值，并取均值作为最终预测值，该方法能协同利用局部变化与整体趋势，增强预测准确性。