基于人工神经网络的诊疗一体化治疗效果预测方法与系统

本发明公开了一种基于人工神经网络的诊疗一体化治疗效果预测方法与系统，本方法通过人工神经网络模型对微泡空化信号进行深度学习处理，能够精确地预测不同超声参数组合下的治疗效果，还能根据预测结果实时调整超声参数，优化治疗方案，减少了对医生主观经验的依赖，大幅提升了预测的科学性和准确性；同时，通过动态控制超声特性和微泡特性，提高聚焦超声在治疗过程中的精度和疗效，最大程度降低对周围正常组织的损伤风险。本发明利用被动空化检测数据和ANN的自学习能力，系统能够不断积累治疗数据，自动更新和优化模型参数，从而适应不同患者个性化治疗需求，为患者提供定制化治疗，增强患者安全性与治疗效果。