一种基于混合效应的个体化疼痛预测方法及系统

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一种基于混合效应的个体化疼痛预测方法及系统
申请号:CN202411623039
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119581017A
公开日期:2025-03-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于混合效应的个体化疼痛预测方法及系统,采集若干位健康个体接收疼痛刺激时的疼痛评分及对应的中枢神经系统数据;对所得中枢神经系统数据进行数据处理,得到对应个体接收疼痛刺激的中枢神经系统生理信号;结合所得中枢神经系统生理信号和对应疼痛评分,构建混合效应模型;利用所构建的混合效应模型对个体疼痛状态进行预测;所采用的系统包括疼痛刺激装置、中枢神经检测系统、数据采集模块、数据分析模块、预测模型构建模块和疼痛识别模块;本发明所构建的混合效应模型兼顾了个体化模型和群体模型的特点,不仅可以迁移到新的个体,还考虑了个体差异性,充分利用了数据的层次特性,可有效提升疼痛评分预测效力。
技术关键词
混合效应模型 中枢神经系统 功能磁共振数据 疼痛刺激装置 外周神经系统 神经检测系统 数据分析模块 生理 期望最大化算法 数据采集模块 协方差矩阵 预测系统 识别模块 信号 广义 误差 校正
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