本发明公开了一种基于多模态异步数据的运动功能康复预测方法及相关设备，所述方法包括：获取患者的生物电信号和脑电成像数据，对生物电信号和脑电成像数据进行预处理得到目标生物电信号和目标脑电成像数据；之后进行特征提取得到第一特征向量、第二特征向量、第三特征向量和第四特征向量，进行特征融合得到目标特征向量，并将目标特征向量输入至已训练好的康复评估预测模型，输出目标运动功能康复评估预测结果。本发明基于多模态数据融合特征及患者运动功能评分来训练时序预测模型，使训练好的模型能基于异步采集的脑电信号、肌电信号、功能性磁共振成像和近红外光谱脑功能成像来评估预测患者的运动功能康复，以提高人体运动功能预测的准确率。