多模态生理信号驱动的经络状态预测方法及针灸仪

本发明公开了一种多模态生理信号驱动的经络状态预测方法及针灸仪，本发明采集多个患者与经络状态相关的多个生理信号以及经络状态；提取每个生理信号的单模态特征，基于注意力机制的深度学习模型对各单模态特征进行注意力加权融合，得到全局融合特征，根据全局融合特征和经络状态构成训练数据集，利用训练数据集对神经网络模型进行训练，得到经络状态预测模型；将患者的当前时段下的当前全局融合特征输入至经络状态预测模型，得到患者的经络状态预测初值，在判断经络状态预测初值不满足预设的经络辨证规则的情况下，则对当前全局融合特征进行修正，得到患者的经络状态预测结果，提高了早期经络功能异常的识别灵敏度。