[发明专利]一种基于统计学习的患者行为多模态分析与预测系统有效
| 申请号： | 202010740444.4 | 申请日： | 2020-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN111920420B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 张立华;杨鼎康;邝昊鹏;林野 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | A61B5/11 | 分类号： | A61B5/11;A61B5/16;G06F18/25;G06F18/241 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 赵继明 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于统计学习的患者行为多模态分析与预测系统，包括多模态采集模块、基于姿态的患者行为识别模块、基于生理信号的患者行为识别模块、基于情感信号的患者行为识别模块、基于语音信号的患者行为识别模块和基于多核学习的融合模块；基于多核学习的融合模块包括多核分类器，其训练过程具体为，对各个核函数分别进行训练并组合后，进行整体训练，得到每个核函数的权重系数。与现有技术相比，本发明所运用的多模态数据更接近云计算和大数据背景下患者信息流真实的形态，具有综合性和复杂性，利用多特征多核学习方法，在面对复杂的非线性多模态信息处理时减少了大量信息的损耗，且在处理模态跨度较大的数据时表现较好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 统计 学习 患者 行为 多模态 分析 预测 系统 | ||
【主权项】：
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