摘要
本发明公开了一种神经疾病检测分析方法及系统,经获取手环采集信号、血压计采集信号、运动行为影像及行为测试数据,通过多频段分解对手环采集信号提取震颤强度特征、步态对称性特征和自主神经节律特征;分析运动行为影像和标准化动作测试获取运动功能评分;进行心率变异性分析识别神经功能异常模式;构建神经功能状态图谱并计算特征权重;结合历历史监测数据预测疾病进展趋势;通过后续反馈修正信息动态调整预测结果。本发明通过短时密集监测与长期间歇采集相结合的方式,实现了基于初期数据的长期趋势预测及动态修正,显著提升了居家场景下神经疾病风险评估的可靠性和实用性。
技术关键词
对称性特征
检测分析方法
震颤
心率变异性分析
历史监测数据
眼动轨迹
卡尔曼滤波修正
血压计
密度聚类算法
伪迹抑制
信号
波动特征
长短期记忆网络
疾病风险评估
节点特征
注意力机制
手环
运动
深度学习模型
系统为您推荐了相关专利信息
疲劳监测装置
压力传感器
疲劳监测方法
服务器
座椅
风电塔
方差贡献率
结构状态监测系统
实时监测数据
历史监测数据
性能检测分析方法
清洗设备
监控数据处理
清洗剂
监控设备
远程状态监控方法
历史监测数据
参数
节点更新
远程状态监控系统
监测管理系统
建筑物
数据收集系统
地下水传感器
历史监测数据