【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及脊柱侧弯管理系统领域，具体是ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统。
技术介绍
1、脊柱侧弯是危害青少年和儿童的常见疾病，其发病率在全球范围内都相对较高。为了有效控制该疾病的发病率，提高公众的健康水平，全周期脊柱侧弯管理显得尤为重要。通过系统的预防、筛查、评估、干预和康复措施，可以及时发现并纠正脊柱侧弯，避免病情恶化，减少治疗成本，提高患者的生活质量。
2、全周期脊柱侧弯管理是一个综合性的健康管理策略，旨在从预防、筛查、评估、干预到康复的各个环节，对脊柱侧弯进行全方位的管理。随着可穿戴设备和医学影像技术的迅速发展，利用这些多模态数据进行智能医疗诊断已成为一个重要的研究方向。深度学习等人工智能技术在特征表示学习、多源信息融合以及可解释性建模等方面表现出了较强的优势，为实现智能化诊断提供了有力支撑。
3、但现有全周期脊柱侧弯管理系统存在如下问题：无法有效整合可穿戴设备传感数据和医学影像数据以充分发挥它们的互补优势，进而使得诊断准确性不高。因此，本领域技术人员提供了ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，能够有效整合可穿戴设备传感数据和医学影像数据以充分发挥它们的互补优势，进而提高诊断准确性，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，包括数据融合模块、
4、其中，所述数据融合模块用于将可穿戴设备的传感器数据和x光/ct医学影像数据进行深度融合，生成综合的融合预测数据；所述特征提取模块使用预训练的融合编码器，对融合预测数据进行特征提取和编码，生成潜在特征表示；所述文本处理模块采用预训练的文本编码器，对医生和患者提供的自由文本诊断信息进行编码，提取语义特征；所述诊断推断模块用于将融合特征和文本特征进行融合，通过掩码解码器生成基于文本的诊断和治疗建议；所述输出呈现模块以概率分布的形式输出诊断结果，增强可解释性和用户信任度。
5、作为本专利技术进一步的方案：所述数据融合模块包括信号提取模块、多模态融合模块以及弯曲预测模块，其中，所述信号提取模块从可穿戴设备的多种传感器中提取多模态数据并对其进行预处理与特征提取；所述多模态融合模块用于将不同模态的特征进行深度融合，从而得到一组综合的特征表示；所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测。
6、作为本专利技术再进一步的方案：所述信号提取模块对多模态数据进行预处理与特征提取的具体过程为：
7、接收传感器数据：收集来自可穿戴设备的多通道传感器数据，包括加速度、陀螺仪和压力传感器，形成原始的时域信号输入；
8、背景去除预处理：消除噪声干扰和背景信号，通过滤波或噪声去除算法来提升信号的质量；
9、fft变换：使用快速傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，以捕捉频率特征；
10、时域信号和频域信号获取：分别将时域信号和频域信号视为特征输入，以捕捉不同信号表现；
11、卷积层处理：卷积神经网络对时域信号和频域信号进行特征提取；
12、自注意力层增强特征：引入自注意力机制对提取的特征进行加权，以提升系统对关键特征的识别能力；
13、特征提取层生成特征向量：提取后的特征通过全连接层或降维技术进一步处理，生成了时域特征向量1和频域特征向量2。
14、作为本专利技术再进一步的方案：所述多模态融合模块将不同模态的特征进行深度融合的具体过程为：
15、多层感知器初步特征处理：多层感知器1和多层感知器2分别对时域特征向量1和频域特征向量2进行初步处理，作为特征转换的第一步；
16、残差连接和交叉连接的增强：利用残差连接和交叉连接来保持特征信息的完整性，增强特征传递能力；
17、卷积和最大池化层组合：多组卷积层与最大池化层的组合用于逐步压缩和提取特征，筛选出多模态特征中的关键信息；
18、交叉连接架构的多模态融合：复杂的交叉连接结构进一步实现不同模态特征的融合；
19、融合特征向量生成：将时域信号和频域信号经过融合后的第一特征向量和第二特征向量进行最终整合，得到融合特征向量。
20、作为本专利技术再进一步的方案：所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测的具体过程为：
21、长短时记忆网络序列建模：使用lstm对序列特征进行建模；
22、多层感知器进一步处理：lstm的输出通过多层感知器3进行处理，以进一步提取和转化特征，为预测提供更多层次的特征支持；
23、传感器预测数据的整合：将模型预测的传感器数据进行整合，确保不同来源和不同模态的特征在预测中得到全面表达。
24、激活函数的非线性转换：在输出层之前，应用relu激活函数对数据进行非线性变换，从而得到预测结果。
25、输出预测结果：最终输出的预测结果代表了可穿戴设备信号的弯曲预测值，完成了从数据采集、特征提取到最终预测的流程。
26、作为本专利技术再进一步的方案：所述特征提取模块是一个面向多模态医疗数据处理和预测的框架，旨在从不同时间点的静态影像和动态传感器数据中提取信息，以进行全面的医疗预测，其中，所述特征提取模块的框架包括输入数据层、潜在扩散阶段、潜在扩散模型与数据融合阶段；所述输入数据层为框架提供多模态输入数据，将时间线上的信息进行规范化处理，以便后续阶段的分析；所述潜在扩散阶段通过编码器对不同模态的数据进行编码和特征提取，生成时间上具有一致性的潜在表示；所述潜在扩散模型将多模态数据特征和噪声进行整合，从而捕捉多模态数据间的内在关系；所述数据融合阶段在生成的多模态特征基础上，通过预测器和融合函数来综合分析病患的侧弯状态。
27、作为本专利技术再进一步的方案：所述文本处理模块包括概念生成模块和特征融合与预测模块，其中，所述概念生成模块通过医学影像与文本描述的结合，生成脊柱侧弯诊断的核心概念嵌入向量，为后续特征融合与预测提供支持；所述特征融合与预测模块利用图像与文本概念的融合特征来预测脊柱侧弯类型，提供最终的诊断结果。
28、作为本专利技术再进一步的方案：所述特征融合与预测模块预测脊柱侧弯类型的具体过程为：
29、s1：数据预处理；
30、s101：接收融合预测数据，系统将x光、ct图像与文本嵌入向量结合，作为多模态融合数据输入到预测模型中；
31、s102：通过训练融合编码器处理，即系统通过训练好的融合编码器对图像与文本数据进行联合处理，提取出对脊柱侧弯诊断有意义的特征；
32、s2：特征提取；
33、s201：生成特征图，即融合编码器将输入数据转化为特征图，代表了不同区域的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.AI驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，包括数据融合模块、特征提取模块、文本处理模块、诊断推断模块以及输出呈现模块；
2.根据权利要求1所述的AI驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述数据融合模块包括信号提取模块、多模态融合模块以及弯曲预测模块，其中，所述信号提取模块从可穿戴设备的多种传感器中提取多模态数据并对其进行预处理与特征提取；所述多模态融合模块用于将不同模态的特征进行深度融合，从而得到一组综合的特征表示；所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测。
3.根据权利要求2所述的AI驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述信号提取模块对多模态数据进行预处理与特征提取的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的AI驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述多模态融合模块将不同模态的特征进行深度融合的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的AI驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测的具体过程为：<...
【技术特征摘要】
1.ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，包括数据融合模块、特征提取模块、文本处理模块、诊断推断模块以及输出呈现模块；
2.根据权利要求1所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述数据融合模块包括信号提取模块、多模态融合模块以及弯曲预测模块，其中，所述信号提取模块从可穿戴设备的多种传感器中提取多模态数据并对其进行预处理与特征提取；所述多模态融合模块用于将不同模态的特征进行深度融合，从而得到一组综合的特征表示；所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测。
3.根据权利要求2所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述信号提取模块对多模态数据进行预处理与特征提取的具体过程为：
4.根据权利要求3所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述多模态融合模块将不同模态的特征进行深度融合的具体过程为：
5.根据权利要求4所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述弯曲预测模块基于融合特征向量对可穿戴设备的数据进行序列建模和最终的弯曲预测的具体过程为：
6.根据权利要求5所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征在于，所述特征提取模块是一个面向多模态医疗数据处理和预测的框架，旨在从不同时间点的静态影像和动态传感器数据中提取信息，以进行全面的医疗预测，其中，所述特征提取模块的框架包括输入数据层、潜在扩散阶段、潜在扩散模型与数据融合阶段；所述输入数据层为框架提供多模态输入数据，将时间线上的信息进行规范化处理，以便后续阶段的分析；所述潜在扩散阶段通过编码器对不同模态的数据进行编码和特征提取，生成时间上具有一致性的潜在表示；所述潜在扩散模型将多模态数据特征和噪声进行整合，从而捕捉多模态数据间的内在关系；所述数据融合阶段在生成的多模态特征基础上，通过预测器和融合函数来综合分析病患的侧弯状态。
7.根据权利要求6所述的ai驱动的全周期脊柱侧弯管理系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘启平，
申请(专利权)人：深圳市北清医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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