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基于多模态数据的颅内动脉狭窄卒中风险评估方法
发明专利未知
8权利要求 · 1 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
张剑宁; 刘佳雨; 白云娟; 梁秀婷; 孙彩虹; 王禹心; 方丹东
申请日
Aug 4, 2026
公开日
Oct 16, 2026
IPC 分类
G16H 50/30 (2018.01)G16H 20/40 (2018.01)G06F 18/10 (2023.01)G06F 18/213 (2023.01)G06F 18/25 (2023.01)
本发明公开了基于多模态数据的颅内动脉狭窄卒中风险评估方法,属于风险评估技术领域,包括:获取目标对象的多模态数据,并对多模态数据进行预处理;提取多模态数据的多模态特征,并基于交叉注意力对多模态特征进行融合,得到初始多模态融合特征;采用主成分分析对初始多模态融合特征进行处理,得到最终多模态融合特征;将多模态融合特征输入构建好的卒中风险预测模型中,得到目标对象不同时段的卒中风险评估结果,并根据不同时段风险评估结果确定风险等级;根据卒中风险等级和预先构建的康复策略特异性预测模型,对不同康复方案进行筛选,得到目标对象最优决策方案。本发明采用上述方法,能够为ICAS患者提供精准的卒中风险评估与最优治疗方案。