本发明提供了一种基于手机传感器的肢体乏力判断方法及系统，包括：在手机应用前端，展示指导视频；应用内置传感器实时捕捉完成的原始动作数据；将原始动作数据进行预处理，提取时间序列特征数据；处理时间序列特征数据，获得动作幅度、方向变化、动作的持...

本发明提供了一种基于图像信息的共济失调判断方法及系统，包括：在小程序前端显示指导视频，引导动作；上传按照指导视频录制的指鼻动作视频；分帧处理指鼻动作视频，提取出每一帧图片；对每一帧图片定位关键点信息并分析，得到位置关系；根据位置关系，判...

本发明提供了一种自动多标签心电图处理系统及方法，包括：预处理模块：对原始单导联ECG数据进行标准化处理，生成统一长度的信号片段；特征提取模块：基于统一长度的信号片段使用卷积层和残差块提取空间和短期时间特征；时间特征捕捉模块：通过混合RN...

本发明提供了一种基于心电图信息的异常生物标志物预测方法及系统，包括：步骤S1：服务器接收客户端发送的待分析心电数据；步骤S2：对待分析的心电数据进行预处理，得到预处理后的待分析心电数据；步骤S3：服务器利用训练后的任务自适应卷积变压器网...

本发明提供了一种基于差异化知识蒸馏的心电图诊断模型个性化方法及系统，包括：步骤S1：根据学生模型和教师模型构建差异化数据集，进行数据集随机抽样以及个体心电数据替换；步骤S2：根据差异化数据集进行个体化知识提取，包括知识蒸馏过程和以及温度...

本发明提供了一种基于语音、图像、运动数据及心电图数据的中风预警系统，包括：语言障碍判断模块用于基于用户语音对用户语音清晰度和流畅度进行分析；共济失调判断模块用于基于视频流对用户指鼻动作的准确性、连贯性进行分析；嘴角歪斜判断模块用于基于图...

本发明提供了一种对比增强融合的心电大模型训练部署方法及系统，包括步骤S1：采集心电数据以及询问信息；步骤S2：对心电数据进行预处理，得到预处理后的心电数据；步骤S3：从预处理后的心电数据中提取结构化文本标签，构建增强心电数据集；步骤S4...

本发明提供了一种评估心律失常的自监督学习方法及系统，方法包括：步骤S1：将不同设备采集的心电图信号重采样至预定数量的采样点；步骤S2：使用卷积神经网络对不同维度的输入和输出进行残差块配置；步骤S3：使用特征提取器自动提取心电图信号的隐藏...

本发明提供了一种同步分析长程血压和心电的方法及系统，方法包括：步骤S1：对不同设备采集到的信号值进行预处理；步骤S2：使用训练完毕的深度学习模型自动识别提取心电信号的隐藏特征，得到心电信号的分析结果；步骤S3：根据血压信号计算各类血压参...

本发明提供了一种基于语音信息的语言障碍分析方法、系统、介质及设备，其中方法包括以下步骤：S1，语音采集得到用户语音；S2，对用户语音进行语音清晰度分析得到错词率；S3，若错词率低于预设阈值，则语音清晰度正常，对用户语音进行语音特征提取准...

本发明提供了一种基于深度学习的多任务心电图分析方法、系统及介质，方法包括以下步骤：步骤S1，接收客户端发送的待分析心电数据，并对待分析心电数据进行预处理，得到预处理后的待分析心电数据；步骤S2，利用训练完成的多任务心电检测模型对预处理后...