摘要
本申请公开了一种面向卧床评估场景的卒中患者上肢运动评分系统、方法及设备,涉及NIHSS评分领域,系统包括:多模态数据获取模块采集视频光流数据及惯性运动数据;特征提取模块进行特征提取得到视觉模态表征向量及动作模态表征向量;特征融合模块采用CrossAttention注意力机制进行交叉计算注意力,以得到融合视觉特征及融合动作特征;评分与不确定性预测模块结合Evidential Deep Learning框架与Dempster‑Shafer证据融合理论,确定上肢运动评分值及对应的置信区间。本申请有效融合视觉与惯性运动数据,克服单一模态的局限性,实现卧床场景下上肢运动功能的精准评估。
技术关键词
融合视觉特征
评分系统
动作特征
卧床
子模块
运动评分方法
三维卷积神经网络
特征提取模块
注意力机制
场景
数据获取模块
视频
患者
三轴加速度
多模态
上肢运动功能
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能耗分析方法
能耗预测模型
能耗分析装置
高速无线通信技术
数据处理单元
光伏并网变换器
模型预测控制方法
优化神经网络
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仿真平台
融合特征
音频特征
矩阵
视频分类方法
多模态特征融合
页面
应用程序测试方法
入口
大语言模型
应用程序测试装置