监测脑血流自动调节功能、训练模型的方法及装置
成果类型:: 发明专利
发布时间: 2023-10-30 15:20:41
本申请公开了一种监测脑血流自动调节功能、训练模型的方法及装置,属于智能医学技术领域。所述方法包括:基于目标个体的动脉血压信号和脑血流信号,确定用于表示目标个体的脑血流自动调节CA功能当前状态的第一传递函数分析TFA变量,第一TFA变量包括频域特征和时域特征。基于频域特征和时域特征,通过目标多尺度融合感知模型,确定目标个体的CA功能是否损伤,目标多尺度融合感知模型能够基于任意个体的CA功能对应的频域特征和时域特征确定任意个体的CA功能是否损伤。本申请可以提高检测结果的准确性。
监测脑血流自动调节功能:这可能指的是一种技术或装置,用于监测人体大脑的血流调节机制。这种机制通常与神经系统的功能紧密相关,可以影响大脑对氧气和营养物质的需求。
训练模型的方法:这可能涉及使用收集到的脑血流自动调节功能的数据,对模型进行训练。这可以包括机器学习、人工智能或其他技术,以了解脑血流自动调节的模式、规律或异常情况。
装置:可能涉及用于监测脑血流的传感器、数据采集设备,以及用于模型训练的计算设备或软件工具。
监测脑血流自动调节功能:这可能指的是一种技术或装置,用于监测人体大脑的血流调节机制。这种机制通常与神经系统的功能紧密相关,可以影响大脑对氧气和营养物质的需求。
训练模型的方法:这可能涉及使用收集到的脑血流自动调节功能的数据,对模型进行训练。这可以包括机器学习、人工智能或其他技术,以了解脑血流自动调节的模式、规律或异常情况。
装置:可能涉及用于监测脑血流的传感器、数据采集设备,以及用于模型训练的计算设备或软件工具。
技术转让
旨在帮助科学家、医生或研究人员更好地理解脑血流自动调节功能的特征,以及相关的疾病、异常或个体差异。通过收集和分析数据,然后训练模型,可以增进对这一生理过程的认识,并在医疗诊断、治疗或健康监测方面提供更多见解。