一种基于物理量化与因果推断的呼吸困难多标签鉴别方法

本发明提供了一种基于物理量化与因果推断的呼吸困难多标签鉴别方法，涉及人工智能医疗技术领域。包括：采集并清洗标准化多模态数据，完成时间对齐与表征编码，生成统一特征与时间序列；由心血流动力学估计湍流耗散率，计算多尺度心脏湍流指数；结合生理信号与影像估计呼吸系统动态阻抗谱；对两者联合建模得到物理量化特征，并与关键生命体征跨模态融合形成融合向量；构建心肺知识图谱并标注因果、互斥与共现先验，对齐生成因果约束输入；以融合向量与因果约束驱动条件随机场，输出心源性与呼吸相关后验概率；结合物理量化特征计算心肺耦合强度，执行一致性校验并形成一致性分数；依据该分数输出多标签鉴别结果，提升准确性、稳健性与可解释性。