【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及生物医学工程，特别涉及一种基于深度学习的神经血管功能评估方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能技术的迅速发展，深度学习凭借其在医学图像分析、生物标志物识别和疾病预测等领域的卓越性能受到了广泛关注。特别是在神经血管功能评估方面，深度学习算法通过其强大的特征提取能力从复杂的生理信号中提取目标特征，并利用先进的分类或回归网络实现精准的功能状态评估。借助于大数据训练，这些深度学习模型能够在实际临床应用中展现出高度的准确性。因此，将深度学习应用于神经血管功能评估，特别是在脑血管疾病的早期诊断和监测中，展现出了巨大的潜力和价值。
2、现有技术中脑血管疾病的早期诊断和监测方法，大多基于监督学习，均需要大量的标签数据进行训练，而且在特征提取和分类准确度方面存在限制，会影响评估结果的准确性和可靠性。尤其是在处理复杂的生理信号时，无法有效区分微妙的变化，导致评估结果不够精确。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种基于深度学习的神经血管功能评估方法及系统，旨在精确评估神经血管功能...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，所述生理参数包括受试者的连续血压、二氧化碳浓度、皮层血流、大动脉血流和脑血流速度数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，采用多模态集成学习模型对神经血管的关键功能进行预处理；其中，所述多模态集成学习模型包括融合模块以及与神经血管的关键功能一一对应的自编码器。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，所述基于多种生理参数，对神经血...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，所述生理参数包括受试者的连续血压、二氧化碳浓度、皮层血流、大动脉血流和脑血流速度数据。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，采用多模态集成学习模型对神经血管的关键功能进行预处理；其中，所述多模态集成学习模型包括融合模块以及与神经血管的关键功能一一对应的自编码器。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，所述基于多种生理参数，对神经血管的关键功能进行预处理，得到处理后的数据，包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在于，采用深度聚类算法对所述嵌入式表示特征进行深度训练，包括：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的神经血管功能评估方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘嘉，高峰，张攀登，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。