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龍圖騰網(wǎng)獲悉哈爾濱工業(yè)大學(xué)(深圳)(哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳科技創(chuàng)新研究院);上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院申請(qǐng)的專利基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120203570B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510697724.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/11；該發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)是由劉洪海;潘惠娟;馮思雨;盛譯萱;曠棋;曹銳凱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及康復(fù)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開了基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)，所述方法包括：獲取目標(biāo)用戶的腦電信號(hào)、肌電信號(hào)和功能性近紅外光譜信號(hào)，并進(jìn)行預(yù)處理得到目標(biāo)腦電信號(hào)、目標(biāo)肌電信號(hào)和目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)；分別進(jìn)行特征提取得到三種時(shí)頻特征，并對(duì)目標(biāo)腦電信號(hào)和目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)進(jìn)行源定位處理得到腦源強(qiáng)度；將三種時(shí)頻特征進(jìn)行融合得到目標(biāo)時(shí)頻特征，并將目標(biāo)時(shí)頻特征和腦源強(qiáng)度輸入至多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)預(yù)測(cè)模型，輸出運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)結(jié)果。本發(fā)明通過在時(shí)序上建模目標(biāo)用戶的三種信號(hào)與其運(yùn)動(dòng)功能的關(guān)系，以快速評(píng)估運(yùn)動(dòng)功能在時(shí)序上的長(zhǎng)期演變，從而提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、終端及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)方法包括： 獲取目標(biāo)用戶的腦電信號(hào)、肌電信號(hào)和功能性近紅外光譜信號(hào)，對(duì)所述腦電信號(hào)、所述肌電信號(hào)和所述功能性近紅外光譜信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到目標(biāo)腦電信號(hào)、目標(biāo)肌電信號(hào)和目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)； 對(duì)所述目標(biāo)腦電信號(hào)、所述目標(biāo)肌電信號(hào)和所述目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)分別進(jìn)行特征提取，得到第一時(shí)頻特征、第二時(shí)頻特征和第三時(shí)頻特征，并對(duì)所述目標(biāo)腦電信號(hào)和所述目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)進(jìn)行源定位處理，得到腦源強(qiáng)度； 所述對(duì)所述目標(biāo)腦電信號(hào)和所述目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)進(jìn)行源定位處理，得到腦源強(qiáng)度，具體包括： 對(duì)所述目標(biāo)腦電信號(hào)進(jìn)行電流估計(jì)，得到似然函數(shù)，并根據(jù)所述目標(biāo)功能性近紅外光譜信號(hào)確定腦電流源逆方差均值參數(shù)； 獲取逆方差參數(shù)，根據(jù)所述腦電流源逆方差均值參數(shù)設(shè)置所述逆方差參數(shù)的先驗(yàn)概率分布，并根據(jù)所述逆方差參數(shù)的先驗(yàn)概率分布確定源電流的先驗(yàn)概率分布； 根據(jù)源電流的先驗(yàn)概率分布和所述似然函數(shù)得到后驗(yàn)分布，并對(duì)所述后驗(yàn)分布變分推斷處理，得到變分分布； 將所述變分分布的下界進(jìn)行最大化處理，得到目標(biāo)下界，并根據(jù)所述目標(biāo)下界對(duì)所述變分分布進(jìn)行數(shù)據(jù)定位，得到腦源強(qiáng)度； 將所述第一時(shí)頻特征、所述第二時(shí)頻特征和所述第三時(shí)頻特征進(jìn)行特征融合，得到目標(biāo)時(shí)頻特征，并將所述目標(biāo)時(shí)頻特征和所述腦源強(qiáng)度輸入至已訓(xùn)練好的多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)預(yù)測(cè)模型，輸出所述目標(biāo)用戶的運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)預(yù)測(cè)結(jié)果； 所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練過程，具體包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，其中，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括多組訓(xùn)練樣本，每組所述訓(xùn)練樣本均包括歷史腦電信號(hào)的時(shí)頻特征、歷史肌電信號(hào)的時(shí)頻特征、歷史功能性近紅外光譜信號(hào)的時(shí)頻特征和歷史腦源強(qiáng)度； 創(chuàng)建多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)訓(xùn)練模型，將一組訓(xùn)練樣本輸入至所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)訓(xùn)練模型，對(duì)所述訓(xùn)練樣本進(jìn)行嵌入處理，得到目標(biāo)訓(xùn)練樣本； 對(duì)所述目標(biāo)訓(xùn)練樣本進(jìn)行線性變換，得到查詢向量、鍵向量和值向量，對(duì)所述查詢向量和鍵向量進(jìn)行點(diǎn)積計(jì)算，得到第一點(diǎn)積和第二點(diǎn)積，并對(duì)所述第一點(diǎn)積和所述第二點(diǎn)積進(jìn)行歸一化處理，得到概率分布； 根據(jù)所述值向量對(duì)所述概率分布進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，得到目標(biāo)權(quán)重和，根據(jù)所述目標(biāo)權(quán)重和得到運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，并根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果和所述訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽序列進(jìn)行損失計(jì)算，得到損失值，并根據(jù)所述損失值對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)訓(xùn)練模型的內(nèi)部參數(shù)進(jìn)行修正； 將下一組訓(xùn)練樣本輸入至所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)訓(xùn)練模型，直至所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練情況滿足預(yù)設(shè)條件，得到所述多模態(tài)數(shù)據(jù)康復(fù)預(yù)測(cè)模型； 所述損失值的計(jì)算公式為： ； 其中，為損失值，為輸入信號(hào)的總周期數(shù)，為周期次數(shù)，為運(yùn)動(dòng)功能康復(fù)評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果，為訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的真實(shí)標(biāo)簽序列。

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