摘要
本发明是一种婴儿癫痫性痉挛综合征的辅助检测系统、装置和方法,系统包括:数据采集模块,即采集脑电信号、动作数据和生理参数;数据处理模块,包括对脑电信号的预处理和对动作数据的预处理;深度学习模块,即建立针对脑电信号、生理参数和动作数据的深度学习模型,将各项数据导入相对应的学习模型中并获得各项识别结果;综合识别分析模块,即根据多模态信息融合识别规则,将上述各项识别结果进行综合识别分析并得出结果;结果输出与储存模块,即将测得的各项数据储存,并将综合识别分析的结果输出至接收终端。通过本发明,解放了诊断流程中的人力,提高了数据记录的灵敏性和准确性,具有重要的临床价值。
技术关键词
辅助检测系统
婴儿
痉挛
多模态信息融合
生理
癫痫
肢体动作识别
主控计算机
参数
脑电信号采集装置
深度学习模型
关键点
辅助检测方法
数据处理模块
数据采集模块
深度学习分析
数据分类模型
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