【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及康复数据预测，尤其涉及一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、人体运动功能评估是康复医学和运动科学领域的重要课题，目前脑卒中运动功能评估主要有以下方法：临床评估，主要依赖于医生的经验和观察，可能会受到主观因素的影响，且难以定量评估患者的运动功能；神经电生理评估，虽然可以提供客观的数据，但可能对患者的舒适度和安全性有一定的要求；运动功能评估量表，虽然可以提供详细的运动功能评分，但可能难以全面评估患者的所有运动功能方面；机器人辅助评估，可以提供精确的运动轨迹和肌肉活动的测量，但可能成本较高，且对患者和操作员的要求较高；以上的评估方法中临床评估、量表评估和自我评估都属于定性评估，容易受到医师或者患者的主观状态影响，出现评估不准；而神经电生理评估和机器人辅助评估虽然是定量评估，但是存在模态单一、不包含神经通路信息的缺陷。
2、因此，现有的评估预测方法对于拥有不同采样率的不同模态信号，很难做到在相同的时序上进行同步采集，从而缺少对多模态异步数据进行融合的应用，同时，现有技术对于...
【技术保护点】
1.一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对所述生物电信号和所述脑电成像数据进行预处理，得到目标生物电信号和目标脑电成像数据，之前还包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对所述生物电信号和所述脑电成像数据进行预处理，得到目标生物电信号和目标脑电成像数据，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对所述生物电信号和所述脑电成像数据进行预处理，得到目标生物电信号和目标脑电成像数据，之前还包括：
3.根据权利要求2所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对所述生物电信号和所述脑电成像数据进行预处理，得到目标生物电信号和目标脑电成像数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述对所述目标生物电信号进行特征提取，得到第一特征向量和第二特征向量，对所述目标脑电成像数据进行特征提取，得到第三特征向量和第四特征向量，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法，其特征在于，所述将所述第一特征向量、所述第二特征向量、所述第三特征向量和所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：董安琴，刘洪海，王伟，盛译萱，王志永，常辉，曹锐凯，
申请(专利权)人：郑州大学第五附属医院，
类型：发明
国别省市：
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