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摘要：本发明提供了一种脑卒中后肢体痉挛的预测方法、装置、系统及存储介质，涉及脑卒中预后评估技术领域，所述方法包括：采集待测人员的静息状态下的静态脑电信号数据和静态核磁共振成像数据并得到静息态特征向量；采集运动任务状态下的动态脑电信号数据和动态肌电图，并得到任务态特征向量；整合拼接并通过多层感知器获得状态评分得出预测结果。本申发明通过结合静态和动态数据捕捉患者的全面神经生理状态，利用多层感知器从复杂数据中提取关键特征，构建精准的预测模型，不仅提高了预测的准确性和可靠性，还能够为临床提供快速、准确的痉挛风险评估。
主权项：1.一种脑卒中后肢体痉挛的预测方法，其特征在于，包括：采集待测人员的静息状态下的静态脑电信号数据和静态核磁共振成像数据，并基于所述静态脑电信号数据和所述静态核磁共振成像数据得到静息态特征向量；采集所述待测人员的运动任务状态下的动态脑电信号数据和动态肌电图，并根据所述动态脑电信号数据和所述动态肌电图得到任务态特征向量；将所述静息态特征向量和所述任务态特征向量整合拼接，并通过多层感知器获得状态评分，通过所述状态评分得出所述待测人员的预测结果。
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百度查询： 中山大学附属第三医院 脑卒中后肢体痉挛的预测方法、装置、系统及存储介质
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