摘要
本发明公开了一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统。包括:将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块,对三维矩阵块进行操作得到多模态数据;对多模态数据以及文本数据进行特征提取、对齐和融合,得到重加权的多模态数据;利用多模态数据和文本数据对GLM进行训练得到训练好的GLM,将重加权的多模态数据输入该模型得到信号语义特征;将信号语义特征和随机噪声输入扩散模型并训练得到训练好的扩散模型;利用训练好的扩散模型生成图像结果,结合文本预测结果协助用户进行阿尔兹海默病预测。本发明能够结合毫米波和多模态大模型的优势,提高模型的鲁棒性和泛化能力以及阿尔茨海默病早期预测能力。
技术关键词
语义特征
点云特征
多模态
随机噪声
雷达
大语言模型
人体步态
阿尔兹海默病
矩阵
软融合策略
预测系统
线性调频波
中频信号
数据融合算法
文本编码器
图像编码器
系统为您推荐了相关专利信息
相位优化方法
天线安装误差
误差模型
系统误差
射频电缆
证件图像
伪装检测方法
光学字符识别
多模态特征
视觉特征提取
监测系统
卫星合成孔径雷达
一体化数据采集
无线通信链路
5G传输技术
清扫方法
抹布
激光雷达
恢复正常工作模式
扫地机器人装置
训练特征
光伏发电功率预测
强化学习策略
多源时序数据
动态时间规整算法