一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用

本发明公开了一种跨域帕金森震颤评估模型的构建方法及应用，属于人工智能技术领域；通过最小化总震颤分类损失，且最大化总域分类损失，同时对特征提取模块、震颤分类器、域分类器和权重分配器进行训练；训练完成后，构建包括级联的特征提取模块和震颤分类器的跨域帕金森震颤评估模型；其中，总域分类损失为源域和目标域的域分类损失之和，在计算不同域的域分类损失时，通过权重分配器为每一个域下的各训练样本分配权重后，对基于域分类器得到的各训练样本的域分类损失在样本层面上进行加权处理，充分利用了帕金森震颤传感器数据之间的不同，促进源域和目标域特征空间的对齐，使得所构建的模型能够准确地对帕金森震颤进行评估。