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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本申请提供了一种老年人认知功能退化智能预警系统及方法，涉及智能数据分析领域，其采用基于深度学习的数据分析技术来对被分析老年对象的生理测量数据和蒙特利尔认知量表数据中的各个数据项进行嵌入编码和语义关联，以此根据生理测量数据的生理状态语义特征和认知量表数据的认知状态语义特征之间的基于主成分查询匹配的显著融合表示特征来自动地判断是否产生认知退化预警提示。这样，能够更准确地捕捉和表示生理和认知之间的语义关系，有助于增强模型对认知退化特征的识别能力，进而提高对认知障碍的预测准确性。
主权项：1.一种老年人认知功能退化智能预警系统，其特征在于，包括：老年对象相关状态数据采集模块，用于获取被分析老年对象的生理测量数据和蒙特利尔认知量表数据；老年对象生理状态语义编码模块，用于对所述生理测量数据中的各个数据项进行嵌入编码以得到生理测量数据项嵌入编码向量的序列后输入生理状态语义关联编码器以得到老年对象生理状态语义编码特征向量；老年对象认知状态语义编码模块，用于对所述蒙特利尔认知量表数据中的各个数据项进行嵌入编码以得到认知数据项嵌入编码向量的序列后输入认知状态语义关联编码器以得到老年对象认知状态语义编码特征向量；老年人对象认知-生理状态融合模块，用于将所述老年对象认知状态语义编码特征向量和所述老年对象生理状态语义编码特征向量输入基于特征主成分查询匹配的显著融合网络以得到老年人对象认知-生理状态稀疏显著融合表示向量；分析结果生成模块，用于基于所述老年人对象认知-生理状态稀疏显著融合表示向量，得到分析结果，所述分析结果用于表示是否产生认知退化预警提示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 老年人认知功能退化智能预警系统及方法
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