摘要
本申请提供一种基于多模态传感的压力性损伤动态风险评估方法,本申请通过MEMS压阻阵列、近红外光谱传感器及柔性电容式湿度传感器实时采集多物理场数据,结合LSTM神经网络与动态阈值调整,实现了早期精准预警与自动化分级干预。该方法将压力性损伤预警时间提前4‑6小时,使临床误判率从38%降至<15%,解决现有技术中传统肉眼观察不能准确识别皮下组织血液循环不良的情况,目前采取的预防措施的滞后性和临床精准判断错误率较高,从而无法精准判断压力性损伤的发生的风险和受压程度的问题,该方法通过“多模态传感、动态建模结合智能闭环”的三层架构,实现从“被动发现”到“主动预防”的转变,构建了更全面的组织缺血评估体系。
技术关键词
动态风险评估方法
近红外光谱传感器
LSTM神经网络
多模态
风险评分模型
MEMS压阻
压力
时序特征
局部降温功能
高风险
组织氧饱和度
因子
时间滑动窗口
数据
积分特征
生理
系统为您推荐了相关专利信息
生物标记物
早期风险评估
深度学习分析
分析系统
多模态数据融合
拟合系统
动态
深度神经网络架构
图谱
知识蒸馏技术
人工智能技术
编辑
存储模块
大数据技术
建模技术