多模态脑肌电融合的脑卒中康复评估模型评估方法

本发明属于康复评估技术领域，提出一种基于多模态脑肌电融合的脑卒中康复评估方法及系统。该方法通过预处理59通道脑电与14通道肌电信号，计算通道间互信息构建相关性矩阵，结合卷积神经网络（CNN）与Transformer自注意力机制提取时空特征，实现康复等级分类。本发明采用互信息量化脑电/肌电通道间相干性，构建59×59与14×14维特征矩阵；设计CNN‑Transformer混合模型优化特征融合，提升分类精度；引入梯度加权类激活映射（Grad‑CAM）分析特征显著性，揭示脑电通道与病灶关联；开发可视化评估系统，实时展示多模态数据与历史趋势。系统通过MySQL数据库存储患者信息与评估结果，支持医患在线交互。相比传统量表评估，本方法利用多模态客观数据提升评估客观性，结合可解释性分析增强模型可信度，为个性化康复方案制定提供技术支持。