一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统

本发明涉及病程趋势建模技术领域，具体为一种融合多源数据的蛛网膜下腔出血病程趋势建模系统。本发明同步采集监测对象颅内压、血流速度、脑脊液压力和脑电四类信号，通过希尔伯特变换提取瞬时相位，根据个体脑血管传导延迟特性自适应调整时间窗口，计算三对信号间相位锁定指数。建立多元耦合振子模型，提取相位轨迹拓扑不变量特征，通过张量融合生成综合趋势指标。建立个体化四维相位熵基线模式，采用双层预警机制：三个相位锁定指数全部出现二阶导数连续符号翻转时直接预警，任意两个翻转时需综合趋势指标确认。基于支持向量回归模型预测状态等级、趋势等级和预期演化轨迹。本发明实现病程精准预测和早期预警，为临床决策提供依据。