摘要
本发明公开了一种帕金森吞咽障碍患者风险预测方法,涉及医疗健康技术领域。本发明包括S1:搭建多模态数据融合的框架,多模态数据融合的框架旨在将生物标记物、动态吞咽运动学特征及临床数据进行有效融合,述多模态数据融合的框架的核心包括特征对齐、模态间交互建模和融合决策,输出第一个风险预测概率。本发明通过多模态数据融合算法、动态吞咽功能量化技术及轻量化边缘部署方案,实现了帕金森吞咽障碍风险的高精度预测、早期预警与个性化干预,具有显著的临床价值、技术壁垒与市场竞争力,满足医疗产品化落地的核心需求。
技术关键词
吞咽障碍患者
风险预测方法
运动学特征
多模态数据融合
帕金森
生物标记物
miRNA表达谱
运动传感器信号
复合体
动态时间规整算法
医疗健康技术
模态特征
频率
模式
框架
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子模块
多模态数据融合
构建虚拟现实场景
生理
真空断路器
风险预测方法
电流瞬时值
风险预测系统
信号
多模态数据融合
多模态数据采集
可穿戴设备
模块
动态干预方法
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多通道特征
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多模态数据融合
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