一种基于多模态融合的术后脑功能状态评估方法及系统

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一种基于多模态融合的术后脑功能状态评估方法及系统
申请号:CN202511493848
申请日期:2025-10-20
公开号:CN120959693A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于多模态融合的术后脑功能状态评估方法及系统,涉及术后脑功能状态评估技术领域,包括获取术后患者的多源原始数据,得到标准化多源数据并建立术后即刻脑功能基线;形成多模态特征子集,进而获得术后‑术前功能偏移量;经由融合处理生成融合特征向量及隐匿性抑制指数,得到隐匿性抑制指数;通过分类处理与干预处理输出脑功能状态初步分类结果和干预后新生脑响应特征,驱动声光电闭环干预;最终得到术后脑功能状态评估结果,重新进行迭代计算直至得到与临床诊断一致且基线匹配通过的最终评估结果为止。本发明的有益效果为实现术后脑功能状态的快速、精准评估与个体化干预,进而提升术后脑功能管理的效率与质量。
技术关键词
状态评估方法 基线 深度神经网络模型 唤醒策略 状态评估系统 多模态特征 指数 静息态功能磁共振成像 训练深度神经网络 分支 数据 Softmax函数 饱和度 脑网络分析 轻度认知障碍 患者 血流 声光电 测地线距离