一种基于多模态数据分析的神经内科患者康复护理方法

本发明公开了一种基于多模态数据分析的神经内科患者康复护理方法，涉及医疗健康技术领域，包括通过多模态数据融合算法，提取神经功能特征并采用加权融合和统计分析方法进行计算，得到神经可塑性指标向量；将神经可塑性指标向量与统一多模态特征表示结合，进行多模态异常模式识别分析，得到康复风险预警信号及个性化干预建议，并生成个体化康复方案；利用反馈循环机制对个体化康复方案进行动态优化与自适应调整，生成优化后的个体化康复方案；实时采集基于优化后的个体化康复方案进行个体化康复训练中的生理信号，并进行预处理，生成标准化生理响应数据序列。本发明提升调控的科学性、及时性与个体适应性，从而加速神经功能重塑和降低康复风险。