肺功能锻炼智能反馈方法及系统

本申请公开了一种肺功能锻炼智能反馈方法及系统，其首先获取实时的多维同步数据，并基于个体化的规范模式进行偏差评估，生成精细的偏差时序；随后，运用循环神经网络对这些时序数据进行共享特征编码，以捕捉肺状态的动态变化；进而通过双通道联合分析，从编码特征序列中提取出包含丰富时空信息的任务上下文向量，从而能够有效克服现有技术中信息解离与静态融合的局限；随后利用多任务解码器，从该上下文向量中识别出偏差的根本原因、具体焦点区域及其严重性，为后续反馈提供坚实依据。通过这样的方式，显著提升了偏差归因的准确性与精细度。