摘要
本发明涉及智能预警技术领域,揭露了一种多模态颅内压智能预警方法及系统,所述方法包括:同步采集颅内压波形信号、脑电图信号和经颅多普勒血流速度信号,得到多模态生理数据集;提取预处理后多模态生理数据集的时域特征、频域特征和非线性特征,得到标准化特征参数集合;根据标准化特征参数集合的特征模态种类为标准化特征参数集合中的特征分配动态权重,得到融合特征向量;根据非线性变换后的融合特征向量对患者进行颅内压预测,得到颅内压变化序列;根据颅内压变化序列与临床预设安全阈值的偏差情况,输出颅内压预警信号;本发明可以提高颅内压预警的准确度。