自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法

本发明涉及自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法；基于包括脑电图EEG、功能性磁共振成像fMRI、遗传信息及心理学评估的多源数据，构建个体的神经系统表征模型；通过包括图神经网络的机器学习技术挖掘个体神经系统中包括神经连接模式、同步性的关键特征，构建针对每个个体的神经活动基础图谱；根据构建的个体化神经表征模型，引入自适应调控路径规划方法；利用个体神经活动数据在空间和时间上的变化趋势，计算出对神经系统产生调控效应的刺激路径；路径规划是对神经信号的刺激，基于大脑各功能区的连接性相互作用，计算出刺激的时间窗口、强度和频率，实现个体神经活动的动态调节；引入基于神经反馈的自适应激活机制。