基于多模态证据的新生儿疼痛分类方法及系统

本发明提供一种基于多模态证据的新生儿疼痛分类方法及系统，该方法包括：采集新生儿视频片段以及与视频同步的心电信号，构建包含疼痛标签的新生儿疼痛多模态数据集；构建基于多模态证据的新生儿疼痛分类模型，该模型包括数据处理模块、证据提取模块、类别置信度和分类不确定性估计模块以及决策融合模块；使用新生儿疼痛多模态数据集中的样本训练模型；利用训练后的模型对新输入的新生儿视频和心电信号进行疼痛分类。本发明通过结合Dirichlet分布与证据理论，分别对表情、姿态和心电模态的疼痛类别概率分布及分类不确定性进行预测，并将预测结果进行决策融合，在实现疼痛分类的同时提供分类不确定性评估，增强了模型的可靠性和可解释性。