用于盆底康复的评估系统及方法
摘要文本
本申请公开了一种用于盆底康复的评估系统及方法,涉及盆底康复领域。其首先获取被检测患者在不同姿势下的盆底压力信号的序列,接着,将所述被检测患者在不同姿势下的盆底压力信号的序列分别按照样本维度进行排列以得到盆底压力信号输入向量的序列,然后,通过基于深度神经网络模型的盆底压力信号特征提取器分别对各个盆底压力信号输入向量进行特征提取以得到盆底压力信号特征向量的序列,接着,使用联合分析模块对所述盆底压力信号特征向量的序列进行联合分析以得到盆底压力信号特征向量矩阵作为盆底压力信号特征,最后,基于所述盆底压力信号特征,确定盆底功能状况等级标签。这样,可以及时反馈患者的盆底功能状况。
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130012 吉林省长春市前进大街2699号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 用于盆底康复的评估系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410173412.9 |
| 申请日 | 2024/2/7 |
| 公告号 | CN117717342A |
| 公开日 | 2024/3/19 |
| IPC主分类号 | A61B5/22 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 张青 |
| 地址 | 吉林省长春市前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.一种用于盆底康复的评估方法,其特征在于,包括:获取被检测患者在不同姿势下的盆底压力信号的序列;将所述被检测患者在不同姿势下的盆底压力信号的序列分别按照样本维度进行排列以得到盆底压力信号输入向量的序列;通过基于深度神经网络模型的盆底压力信号特征提取器分别对所述盆底压力信号输入向量的序列中的各个盆底压力信号输入向量进行特征提取以得到盆底压力信号特征向量的序列;使用联合分析模块对所述盆底压力信号特征向量的序列进行联合分析以得到盆底压力信号特征向量矩阵作为盆底压力信号特征;基于所述盆底压力信号特征,确定盆底功能状况等级标签;其中,使用联合分析模块对所述盆底压力信号特征向量的序列进行联合分析以得到盆底压力信号特征向量矩阵作为盆底压力信号特征,包括:构造所述盆底压力信号特征向量的序列的邻接矩阵和度矩阵;基于所述邻接矩阵和所述度矩阵,计算拉普拉斯矩阵;对所述拉普拉斯矩阵进行标准化处理以得到标准化后拉普拉斯矩阵;将所述标准化后拉普拉斯矩阵的各个特征值从大到小进行排列,并提取前K个特征值计算所述前K个特征值的特征向量;标准化所述前K个特征值的特征向量并将标准化后的前K个特征值的特征向量组成特征向量矩阵以得到所述盆底压力信号特征向量矩阵;其中,构造所述盆底压力信号特征向量的序列的邻接矩阵和度矩阵,包括:以如下权重公式计算所述盆底压力信号特征向量的序列中各个盆底压力信号特征向量之间的关联权重值以得到所述邻接矩阵;其中,所述权重公式为:
;其中,和/>分别为所述盆底压力信号特征向量的序列中第/>个和第/>个盆底压力信号特征向量,/>为所述第/>个盆底压力信号特征向量和所述第/>个盆底压力信号特征向量之间的方差,/>为指数运算,/>为所述邻接矩阵中第/>位置的特征值。