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司基于近红外影像数据的恢复期活跃识别方本发明公开一种基于近红外影像数据的恢恢复期活跃识别模型，输出恢复期活跃识别结获取近红外影像样本数据并根据近红外影像样否为真峰；在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时间2将获取的近红外影像数据输入训练后的恢复期活跃识别模型获取近红外影像数据，所述近红外影像数据包括原始光强，对获逐一判断每一波形图上的各个峰是否为真峰的方式，包括：在当前在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时间大记录具有恢复期活跃特征的波形并输出恢复期第二主模块，用于将获取的近红外影像数据输入训练后的获取近红外影像数据，所述近红外影像数据包括原始光强，对获逐一判断每一波形图上的各个峰是否为真峰的方式，包括：在当前3在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时间大记录具有恢复期活跃特征的波形并输出恢复期处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的基于近红外影像数据的恢复期活跃识别4这些研究大量集中在探索和寻找各疾病基于其神经究的过程中，研究者发现采用fNIRS_VFT范式测量精神分裂症患者的前额叶脑血流活动模获取近红外影像样本数据并根据近红外影像样本数据形在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时记录具有恢复期活跃特征的波形并输出恢复期5第二主模块，用于将获取的近红外影像数据输入训练后的恢复期活跃识别模型，获取近红外影像样本数据并根据近红外影像样本数据形在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时记录具有恢复期活跃特征的波形并输出恢复期测是否具有恢复期活跃特征，可以辅助识别患者的大脑功能活动是否呈现出恢复期活跃，6[0016]图1为本发明实施例提供的基于近红外影像数据的恢复期活跃识别方法的流程示[0021]图6为本发明实施例提供的基于近红外影像数据的恢复期活跃识别装置的结构示物标记和影像特征进行了大量研究，其中有研究者发现采用fNIRS_VFT范式测量精神分裂7移动平均及旋转平移。该处理流程将光强的变化转化成大脑神经活动时氧合血红蛋白[0038]在得到各脑区的波形图后，将各个波形依次输入训练后[0041]本发明实施例先对训练集进行学习整理，整合训练集数8[0046]作为一种优选的实施例，逐一判断每一波形图上的各个峰是否为真峰的流程可9[0062]本发明各个实施例的实现基础是通过具有处理器功能的设备进行程序化的处理将获取的近红外影像数据输入训练后的恢复期活跃识别模型，输出恢复期活跃识别结果；各个峰是否为真峰；在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的式易出错或是因依靠行为观察和医生经验导致无法及早开展有效治疗等问题，采用图6中获取近红外影像样本数据并根据近红外影像样本数据形在其中任一真峰的正向T重心的时间大于等于第一阈值且当前真峰的峰值出现时记录具有恢复期活跃特征的波形并输出恢复期

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