基于深度学习的镇痛泵智能控制方法

本发明公开了一种基于深度学习的镇痛泵智能控制方法，包括如下步骤：S1、采集术后患者多模态原始信号并同步归一化；S2、剔除同步数据中的伪影与噪声，并插值补偿缺失数据；S3、基于河马优化算法对感知序列进行模态可靠性权重分配；S4、将节点集合输入PainNet关系统计网络，生成动态图拓扑结构；S5、预测未来患者疼痛评分，生成低剂量高频次微脉冲给药指令；S6、依据患者昼夜节律动态调整PainNet网络边权及给药间隔；S7、当疼痛评分波动超限时触发紧急模式，快速收敛至最保守参数组合并输出安全锁定指令。本发明提高术后镇痛控制精准性与安全性。