文件名称：基于深度图像和脑电图的老年痴呆患者交互式护理系统
文件大小：2.39MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-05-20 09:48:03
研究论文
由于老年痴呆症的身体运动和功能衰退的局限性，他们很难像普通人一样通过语言和手势语言与护士进行有效的沟通。 为了提高医疗保健交流的效率，本文提出了一种基于多模式深度神经网络（DNN）的智能交互式护理系统。 DNN的输入向量包括运动和心理特征，分别从分别由Kinect和OpenBCI采集的深度图像和脑电图中提取。 实验结果表明，该算法简化了识别过程，改组后的数据集的准确率和召回率分别达到96.5％和96.4％，连续数据集分别达到90.9％和92.6％。