摘要
本发明的一种用于精神分裂症早期检测和风险预测系统,包括特征提取模块对多模态原始信号执行并行处理;融合预测模块通过跨模态注意力加权机制对语音特征信号、行为特征信号及临床特征信号进行融合,生成融合特征向量,并基于该向量通过机器学习分类器输出初始风险预测信号;动态更新模块接收用户新增采集数据触发的增量特征信号,通过增量学习生成更新风险预测信号并反馈至融合预测模块以优化分类器权重;可视化输出模块将更新风险预测信号转化为动态风险轨迹图及可解释性特征贡献热力图。本发明的一种用于精神分裂症早期检测和风险预测系统可以解决精神分裂症早期筛查滞后与动态风险评估缺失的问题。