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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统。包括：将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块，对三维矩阵块进行操作得到多模态数据；对多模态数据以及文本数据进行特征提取、对齐和融合，得到重加权的多模态数据；利用多模态数据和文本数据对GLM进行训练得到训练好的GLM，将重加权的多模态数据输入该模型得到信号语义特征；将信号语义特征和随机噪声输入扩散模型并训练得到训练好的扩散模型；利用训练好的扩散模型生成图像结果，结合文本预测结果协助用户进行阿尔兹海默病预测。本发明能够结合毫米波和多模态大模型的优势，提高模型的鲁棒性和泛化能力以及阿尔茨海默病早期预测能力。
主权项：1.一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法，其特征在于，所述方法包括：将毫米波雷达采集到的人体步态的原始数据重新组织得到一个三维矩阵块，对三维矩阵块进行操作得到多模态数据，包括距离速度谱、角度谱和点云数据；对所述多模态数据以及文本数据，包括描述速度谱的文本数据、描述角度谱的文本数据和描述点云的文本数据，进行特征提取、对齐和融合，得到重加权的多模态数据，包括重加权的速度谱特征、重加权的角度谱特征和重加权的点云特征；利用所述多模态数据和所述文本数据对开源的预训练大语言模型进行训练得到训练好的大语言模型，将所述重加权的多模态数据输入训练好的大语言模型得到信号语义特征，包括文本预测结果和信号语义单元；将所述信号语义特征和随机噪声输入扩散模型并训练，得到训练好的扩散模型；利用所述训练好的扩散模型生成肢体运动分析图、点云肢体数据二维图解，结合所述文本预测结果协助用户进行阿尔兹海默病预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于毫米波雷达的阿尔兹海默病预测方法与系统
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