本发明涉及精神卫生护理，具体涉及利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法。
背景技术：
1、当前用于构建精神卫生护理虚拟场景的方法虽然在治疗实践中展示了其潜力，但仍存在不少不足和弊端。首先，现有方法在个性化治疗方面往往缺乏足够的灵活性和适应性。虚拟治疗环境通常是预设的或基于一般情况下的用户需求设计的，这种“一刀切”的方法忽略了用户间存在的巨大差异，如个体的心理状态、情绪反应模式及其对治疗的具体需求。这种缺乏个性化的问题可能导致治疗效果不佳，因为标准化的虚拟环境可能无法精确匹配特定用户的治疗需求。例如，对于抗拒性高的用户或有特定心理病史的用户，标准化的虚拟场景可能过于刺激或不足以引起其足够的治疗参与。其次，技术限制也是现有方法的一个重要弊端。虽然虚拟现实(vr)技术在视觉和听觉上提供了沉浸式的体验，但在模拟真实世界交互方面仍有局限。例如，触觉反馈通常是缺失的，这限制了模拟真实世界情境的能力，尤其是在需要模拟身体触觉的治疗场景中。此外，现有的vr设备可能因设计不够人体工程学而导致用户在使用过程中感到不适，如眩晕、恶心或视觉疲劳，这些因素都可能影响用户的治疗体验和治疗结果。此外，技术接受度问题也不容忽视。尽管许多患者可能从虚拟治疗中受益，但对于某些用户群体，特别是老年人或技术不熟练的用户，复杂的技术操作可能成为参与治疗的障碍。这些用户可能因为技术门槛感到困惑或沮丧，从而影响他们的治疗参与度和治疗效果。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。
2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，包括：首先根据精神卫生护理需求分析，确定虚拟场景模拟的类型及环境参数，包括焦虑缓解或抑郁症状管理所需的光照、颜色和声音；
3、然后开发情绪感知模块，通过深度学习技术分析用户的语音、表情和生理信号以识别用户情绪状态，并根据情绪状态通过反馈机制动态调整虚拟环境；
4、接着构建自适应gan模型，其中生成器网络根据情绪感知模块的输入自适应地生成符合用户情绪需求的场景，同时判别器网络验证生成场景的真实性并评估场景对用户情绪改善的有效性；
5、最后实现实时交互反馈系统，允许场景在用户与之互动时实时变化，并通过机器学习优化场景生成算法以提升用户体验，确保个性化。
6、进一步地，所述确定虚拟场景模拟的类型及环境参数过程包括：
7、s1、首先通过整合多模态数据集成技术，采用高等函数f1计算用户的综合心理状态s，公式为：
8、f1(s)＝∫(α·log(1+ehr)+β·tanh(rt)+γ·σ(ap))dτ
9、其中hr为心率，rt为反应时间，ap为应答模式，α,β,γ为调整参数，τ表示时间变量；
10、s2、其次使用基于用户数据的智能化参数推荐系统，应用机器学习模型公式f2以确定个性化的场景环境参数p，公式为：
11、
12、其中pn为场景参数，λn为衰减因子，ω为权重系数，sn表示各个环境参数对应的心理状态贡献；
13、s3、最后动态环境适应技术利用实时数据流动态调整虚拟场景，应用微积分公式f3，公式为：
14、
15、其中vi为虚拟环境变量，ρi,μ为调节系数，ci和hi分别代表当前和历史情绪数据。
16、进一步地，所述情绪感知模块由以下部分构成：
17、p1、首先开发多模态情绪识别系统，采用函数f1整合语音、表情和生理信号数据，公式定义为：
18、
19、其中x,y,z分别代表从语音、表情和生理传感器得到的数据输入，a,b,c为调节参数；
20、p2、接着实施情绪状态实时反馈机制，通过微积分公式f2动态调整虚拟环境设置，公式为：
21、
22、其中e表示经f1函数分析后得到的情绪状态指标，k和ω为调整系数；
23、p3、最后采用自适应学习与个性化调整机制，应用自适应函数f3，该函数描述为：
24、
25、其中v表示用户对虚拟环境的反馈数据，g和λ为自适应学习的参数。
26、进一步地，所述构建自适应gan模型的方法包括：
27、首先构建深度卷积生成网络dcgan，集成情绪感知模块提供包括语音、表情、生理信号的多模态数据产生的情绪特征向量，根据实时情绪分析结果自适应地调整生成的虚拟场景内容，包括色调、纹理和光线；
28、然后开发自适应判别器网络，不仅验证生成场景的真实性，还评估场景对用户情绪的实际影响，通过分析用户在特定虚拟环境中的行为数据和生理数据来评估场景的情绪调节效果；
29、最后实施动态反馈优化机制，使用强化学习或在线学习策略，根据用户对场景的实时反馈调整生成器和判别器的参数，以此来优化gan模型。
30、进一步地，所述构建深度卷积生成网络dcgan包括：
31、首先设计多模态数据处理模块，采用深度神经网络dnn从语音、表情和生理信号中提取特征，通过高等函数：
32、
33、其中x,y,z分别代表从语音、表情和生理传感器获取的数据，a,b,c,α,β为调节参数；
34、然后调整深度卷积生成网络dcgan，使生成器接收情绪特征向量作为输入，并应用微积分公式：
35、
36、控制生成的虚拟场景内容，包括色调、纹理和光线，其中v表示情绪特征向量，λi,ωi表示不同特征的权重和频率系数；
37、最后实施实时情绪反馈系统，根据用户在虚拟环境中的行为和生理反应调整生成内容，使用自适应学习公式：
38、
39、其中θ为生成器的参数，γ,κ,ν为调整系数。
40、进一步地，所述自适应判别器网络开发结构包括：
41、s1、首先开发自适应判别器网络，验证生成场景的真实性，利用高等函数：
42、
43、分析用户在虚拟环境中的行为数据x和生理数据y，其中αi和βj为调节系数，用于评估场景对用户情绪的实际影响；
44、s2、接着集成用户行为反应和生理参数，包括心率、皮肤电反应、面部表情和眼动数据，应用数据融合算法：
45、
46、其中z表示从多种传感设备收集的数据，γk和δk为调节系数，提供情绪反应数据集；
47、s3、最后利用情绪调节效果的实时评估与反馈机制，采用微积分公式：
48、
49、其中θ表示判别器的参数，κ,ξ,ω为调整系数，使判别器能够基于用户的实时数据调整其评估标准和生成器的输出，从而构建虚拟环境的情绪响应性生成和实时适应调整。
50、进一步地，所述实施动态反馈优化机制包括以下步骤：
51、首先集成强化学习到gan模型中，通过定义奖励函数：
52、
53、其中g表示生成器输出的场景，x表示用户的行为和生理数据，θg和θd分别表示生成器和判别器的参数，ω表示所有情绪状态空间；所述奖励函数基于用户对生成场景的满意度，来指导生成器和判别器的训练过程，使gan模型在生成受用户喜欢的内容时获得更高的奖励；
54、接着实施实时数据反馈循环，应用在线学习公式用于实时更新模型参数，调整生成器和判别器的权重，其中积分是在用户互动时间窗t内进行：
55、
56、其中η是学习率，γ是时间衰减因子，r(t)是实际奖励，而是预测奖励。
57、进一步地，所述实时交互反馈系统包括以下三步骤构成：
58、s1、首先实现实时交互数据捕捉，采用高等函数：
59、
60、其中s＝{s1(t),s2(t),…,sn(t)}表示从传感器收集的一系列用户行为和生理数据，αi是调整参数，用于实时评估用户的情绪状态并调整虚拟场景；
61、s2、接着开发动态场景调整算法，应用微积分公式：
62、
63、其中x＝{x1(t),x2(t),…,xm(t)}代表动态调整的场景参数，包括光照和声音，γj和βj是调整系数；
64、s3、最后部署机器学习优化策略，使用函数：
65、
66、其中θ表示场景生成算法的参数，φ(t)表示从用户反馈中获取的权重函数，用于实时优化生成算法并提升用户体验。
67、本发明的有益效果：
68、1.个性化治疗提升：通过实时监测用户的行为和生理反应，gan能够动态调整虚拟环境，确保每个用户都能获得针对其特定情绪和心理状态的个性化治疗。这种个性化的方法可以提高治疗的相关性和效果，因为它更精确地符合用户的具体需求。
69、2.实时反馈和适应性调整：集成强化学习和在线学习策略使得系统能够基于用户的即时反馈实时调整其生成内容。这不仅提升了用户的体验，也使得治疗过程更加灵活，能够即时响应用户情绪的波动和变化。
70、3.增强的情绪识别与响应：通过高等函数和机器学习算法，系统可以精准识别用户的情绪状态并据此调整虚拟环境。这种精准的情绪识别和响应机制有助于提供更有效的情绪调节策略，从而在治疗诸如焦虑、抑郁等情绪障碍时更为有效。
71、4.提高用户的参与度和满意度：动态且响应式的虚拟环境可以更好地吸引用户参与治疗过程，提高其积极性。参与度的提升通常与更高的治疗遵从性和更好的治疗结果直接相关。
1.利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于包括以下步骤：首先根据精神卫生护理需求分析，确定虚拟场景模拟的类型及环境参数，包括焦虑缓解或抑郁症状管理所需的光照、颜色和声音；
2.根据权利要求1所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述确定虚拟场景模拟的类型及环境参数过程包括：
3.根据权利要求1所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述情绪感知模块由以下部分构成：
4.根据权利要求1所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述构建自适应gan模型的方法包括：
5.根据权利要求4所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述构建深度卷积生成网络dcgan包括：
6.根据权利要求4所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述自适应判别器网络开发结构包括：
7.根据权利要求4所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述实施动态反馈优化机制包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的利用生成对抗网络gan构建精神卫生护理虚拟场景的方法，其特征在于所述实时交互反馈系统包括以下三步骤构成：
