公开(公告)号：CN119181501A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411313294.3

申请日：2024-09-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘辉 ,  王路路 ,  李燕飞 ,  刘子俊

IPC: G16H50/30 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06T5/73 ,  G06T3/4053 ,  G06F17/14 ,  G06F18/25 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的帕金森病风险预测方法、电子设备及介质，本发明通过整合来自不同源的医疗数据，通过CNN从手绘螺旋线图像中提取视觉特征，通过LSTM从运动传感数据和语音数据捕捉运动和语音中的动态变化，能够综合分析多种数据源；通过注意力机制来加权不同源特征的重要性，从而实现更为动态和自适应的特征融合；本发明能够捕捉不同数据类型之间的复杂关系和相互作用，识别出帕金森病的微妙且复杂的病理特征，提高了帕金森病风险预测的准确性和效率。