介绍卒中后情绪障碍的发病率、对患者生活质量的影响及当前识别和干预手段的局限性。
明确本文旨在探讨基于多模态人工智能的卒中后情绪障碍动态识别和精准干预的方法和技术。
强调研究对于提高卒中后情绪障碍患者的治疗效果和生活质量的重要性。
详细描述本文的研究对象、研究范围和主要研究内容。
阐述研究的整体思路和逻辑框架，包括如何结合多模态数据和人工智能技术进行研究。
概述本文所采用的数据采集、模型训练、算法设计等具体研究方法。
介绍本文各章节的内容安排，帮助读者了解论文的整体结构。
总结本文在方法论和应用方面的创新之处。
详细介绍卒中后情绪障碍的临床定义及其在心理学和神经学中的分类。
描述卒中后情绪障碍的各种临床症状和体征。
分析卒中后情绪障碍的发病率、分布特点和风险因素。
评价目前常用的卒中后情绪障碍识别方法，指出其不足之处。
详细介绍功能磁共振、功能性近红外光谱成像（fNIRS）、微表情识别、语音情感分析和可穿戴生理监测等方法在卒中后情绪障碍识别中的应用现状
详细介绍多模态技术在卒中后情绪障碍治疗中的应用现状
讨论多模态数据（如影像、功能性近红外光谱成像、生理信号、行为数据）在卒中后情绪障碍识别中的潜在优势。
详细描述多模态数据采集系统的组成和工作流程。
介绍影像数据的采集方法、处理步骤和常用工具。
介绍功能性近红外光谱成像数据的采集、分析方法和常用软件
描述生理信号的采集方法、预处理和标准化流程。
说明行为数据的采集方法、分析技术和常用软件。
提出确保数据质量和处理异常值的具体措施。
解释多模态数据融合的基本概念和重要性。
探讨适合卒中后情绪障碍识别的融合方法及其优化策略。
描述融合模型的构建过程和训练步骤。
介绍评估融合模型性能的方法，并提出优化建议。
详细描述基于影像数据的情绪障碍识别算法的设计思路和步骤。
描述基于功能近红外的情绪障碍识别算法的设计思路和步骤。
介绍基于生理信号的情绪障碍识别算法的设计思路和步骤。
描述基于行为数据的情绪障碍识别算法的设计思路和步骤。
讨论多模态数据融合的情绪障碍识别算法的设计思路和步骤。
描述算法实现的具体步骤和性能测试的结果。
详细介绍实验平台的构成和搭建过程。
描述实验设计的具体步骤和数据采集的过程。
针对不同类型的卒中后情绪障碍，设计具体的实验方案。
展示算法在实际设备上的应用案例，分析其效果。
分析实验结果，验证算法的有效性和准确性。
阐述精准干预在卒中后情绪障碍治疗中的重要性和必要性。
详细介绍基于人工智能的精准干预策略和实施方案。
讨论如何评估干预效果，并提出优化干预策略的建议。
设计个性化的干预方案，以满足不同患者的需求。
描述干预方案的实施步骤和效果跟踪方法。
总结本文的主要研究成果和发现。
指出本文研究中存在的问题和不足之处。
展望未来研究的方向和可能的发展趋势。
提出进一步研究和改进的具体建议。