基于超声图像和肌电信号多模态的吞咽障碍智能分类系统及方法

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基于超声图像和肌电信号多模态的吞咽障碍智能分类系统及方法
申请号:CN202411935652
申请日期:2024-12-26
公开号:CN119357783B
公开日期:2025-03-14
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于超声图像和肌电信号多模态的吞咽障碍智能分类系统及方法,该方法包括获取原始超声图像序列和原始肌电信号序列,进行时序对齐和自适应噪声抑制处理;对去噪数据进行多维信号质量评分和自适应增强处理;从增强数据中提取时域、频域和时频域特征并组合;基于特征相关性和质量评分计算特征权重,进行多层融合;利用分层分类器进行特征分类并评估可靠性;对分类性能进行综合评估并优化系统参数。本发明通过多模态数据融合和自适应处理机制,提高了吞咽障碍诊断的准确性和可靠性,具有良好的临床应用价值。
技术关键词
智能分类方法 电信号 智能分类系统 信噪比数据 多模态 矩阵 图像 序列 连续性 生成特征 频域特征 多尺度特征金字塔 分层特征 降维特征 指标 小波包能量熵 树形结构组织 轨迹特征 分类器