基于深度学习的新生儿胃动力智能监测与干预系统

本发明涉及医疗监测设备技术领域，具体涉及基于深度学习的新生儿胃动力智能监测与干预系统，包括：数据采集模块采用柔性电极阵列采集胃电图信号和声学传感器采集体表腹部声音信号；数据处理模块基于拓扑数据分析方法，构建包含拓扑特征提取单元、协同学习单元和时序预测单元的分析框架，将胃动力信号转换为高维特征空间中的点云数据，计算持久同调群，生成拓扑描述符，构建胃动力状态流形，并通过深度神经网络实现胃动力状态识别和预测；决策评估与干预模块基于预测结果生成个性化干预方案，本发明通过拓扑方法有效表征胃动力信号的内在结构特性，显著提高了胃动力异常检出率，实现了对胃动力异常的提前预测，为临床干预提供了科学依据。