面向脑卒中预警的手势交互技术研究的任务书.docx

面向脑卒中预警的手势交互技术研究的任务书
任务书
一、题目
面向脑卒中预警的手势交互技术研究
二、研究背景
脑卒中是一种较为常见的疾病，给患者和家庭带来了极大的负担。针对这种情况，如何提前发现脑卒中的早期预警信号至关重要。手势交互是一种新兴的技术，可以对人类行为进行实时的监测和分析，为医疗提供更加精准和高效的处理方式。因此，开展面向脑卒中预警的手势交互技术研究，将有助于提高脑卒中患者的生存质量，降低社会医疗保健负担，具有非常重要的意义。
三、研究目标
本研究的主要目标如下：
1.设计并开发一款适合脑卒中预警的手势交互系统。
2.基于该系统进行手势交互的实时监测和分析，提取脑卒中患者的早期预警信号。
3.建立相应的算法和技术，对手势交互数据进行有效的处理和分析，发现隐藏在数据背后的有用信息。
4.根据研究结果，提高脑卒中患者的预警能力，提供更为准确和高效的医疗服务。
四、研究内容
1.系统需求分析：对面向脑卒中预警的手势交互系统的需求进行分析和总结，从系统功能、用户交互、系统性能等方面出发，明确系统应具备的基本功能和技术指标。
2.系统设计与开发：根据系统需求分析的结果，设计并开发系统。包括界面设计、交互控制器开发、模型建立、算法实现、数据库设计等。
3.性能测试与验证：对系统的性能指标进行测试和验证，同时对用户交互、功能完整性和稳定性进行评估。确保系统能够满足脑卒中预警的要求。
4.建立早期脑卒中诊断模型：基于手势交互数据，结合机器学习和数据挖掘技术，提取脑卒中患者的早期预警特征，建立高准确率的脑卒中诊断模型。
5.系统优化与改进：根据研究结果，不断优化和改进系统。提升脑卒中预警的准确性和实时性。
五、预期结果
1.完整的面向脑卒中预警的手势交互系统，能够实时监测脑卒中患者的健康状况，提供有效的预警信息。
2.建立高准确率的脑卒中诊断模型，为医疗提供更加精准的诊断服务。
3.能够提高脑卒中患者的预警和自我监测能力，提高医疗效率和准确性。
六、研究计划
1.需求分析与系统设计：2个月。
2.系统开发与测试：6个月。
3.数据处理与模型建立：4个月。
4.系统优化与改进：2个月。
5.论文写作与答辩准备：6个月。
七、参考文献
1.R.G.Mark,etal.,IEEESignalProcessingMagazine,2016.
2.Z.Wang,etal.,JournalofIntelligentInformationSystems,2018.
3.J.Zhang,etal.,IEEETransactionsonInformationTechnologyinBiomedicine,2017.
4.S.Xu,etal.,IEEEJournalofBiomedicalandHealthInformatics,2015.
5.B.Li,etal.,BMCMedicalInformaticsandDecisionMaking,2018.