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申请/专利权人：清华大学
申请日：2024-03-27
公开（公告）日：2024-06-11
公开（公告）号：CN118173268A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H10/20;G16H10/60;G06N3/045;G06N3/0985;G06F18/243;G06F18/27;G06F18/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开
摘要：本申请提出了一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法，该方法包括：提取面向BCI康复的卒中患者的多模态临床医学数据，多模态临床医学数据包括人口统计学特征、临床量表特征与生物力学特征；根据多模态临床医学数据计算卒中患者的恢复比例，并为不同恢复比例的卒中患者划分标签；对多模态临床医学数据进行标准化处理，将标准化后的多模态临床医学数据分别输入训练好的弹性网络模型Elasticnet与人工神经网络模型ANN，得到第一预后评估结果与第二预后评估结果；基于划分标签后的真实结果，根据第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elasticnet与ANN的预测能力，确定最优模型；基于最优模型，对面向BCI康复的卒中患者进行预后评估。
主权项：1.一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法，包括：提取面向BCI康复的卒中患者的多模态临床医学数据，所述多模态临床医学数据包括人口统计学特征、临床量表特征与生物力学特征；根据所述多模态临床医学数据计算卒中患者的恢复比例，并为不同恢复比例的卒中患者划分标签；对所述多模态临床医学数据进行标准化处理，并将标准化后的所述多模态临床医学数据分别输入训练好的弹性网络模型Elasticnet与人工神经网络模型ANN，得到第一预后评估结果与第二预后评估结果；基于划分标签后的真实结果，根据所述第一预后评估结果与第二预后评估结果对比Elasticnet与ANN的预测能力，确定最优模型；基于所述最优模型，对面向BCI康复的卒中患者进行预后评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种面向脑机接口康复的卒中患者下肢预后评估方法
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