多模态学习的喉部康复动作量化评估系统及其方法

AITNT
正文
推荐专利
多模态学习的喉部康复动作量化评估系统及其方法
申请号:CN202511323776
申请日期:2025-09-17
公开号:CN120827371B
公开日期:2025-12-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及医疗康复技术领域,具体涉及利用多模态学习技术对喉部康复动作进行量化评估的系统及方法,本系统包括毫米波雷达模组、标准麦克风和深度学习模型,用于评估喉部康复动作,毫米波雷达采集喉部三维点云数据,麦克风获取音频信号,深度学习模型包含点云处理、声学处理和多模态融合模块,点云模块提取软骨运动参数,声学模块提取音频特征,融合模块通过拓扑感知映射、自注意力机制和概率场重构,实现多模态特征融合,输出量化评估结果,本发明实现了对喉部康复动作的客观量化评估,提高了评估的精确性和全面性。
技术关键词
康复动作 量化评估系统 深度学习神经网络模型 声学信号处理 三维运动参数 点云数据流 声学特征 动作特征 多模态 三维点云数据 放松训练 权重机制 康复方法 重构系统 模块 矩阵 深度学习模型 注意力 关键点检测算法
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种脑磁信号预处理方法、装置及设备
融合滤波 非线性滤波 模态特征 非线性系统滤波 滤波方式
2
三维建筑物间的开敞空间量化评估方法、系统、智能终端及存储介质
量化评估方法 三维建筑物模型 智能终端 指数 量化评估系统
3
多模态传感结合AI分析的药食同源发酵远程监测系统
远程监测系统 发酵设备 药食同源原料 多模态 远程监控模块
4
神经反射运动特征提取与量化评估方法及系统
量化评估方法 分层规则 数据 早产儿 传感器阵列
5
北斗电离层随机误差自相关模型建立及修正方法、设备
模型建立方法 深度学习神经网络模型 修正方法 支持高精度定位 注意力机制
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号