一种基于多模态数据的医疗健康监测方法

本发明公开了一种基于多模态数据的医疗健康监测方法，涉及健康监测技术领域，包括，采集多模态数据，分析不同模态数据点对的差异，定义匹配代价并计算累积代价矩阵，进行时间序列动态对齐，采用孤立森林算法进行孤立评分并进行异常值剔除，根据多模态数据的模态数、时间点数以及模态特征构建观测张量。本发明所述方法通过观测张量构建实现模态特征的多维扩展，将多模态数据从时间序列扩展至张量空间，不仅整合了单模态的时间特征，还同时保留了模态之间的交互性，通过交互权重的迭代更新，优化校正模态特征的整体交互贡献，模态交互权重通过迭代传播更新，不仅考虑了自身初始权重，还结合了其他模态与其的交互强度。