一种基于生物电阻抗数据与机器学习算法的疼痛管理方法

本发明公开了一种基于生物电阻抗数据与机器学习算法的疼痛管理方法，涉及医疗健康技术领域，包括，对阻抗相位谱矩阵进行相位延迟分析，计算各频点相位角随时间的变化率，并获取最大相位滞后时间；根据温度场序列和最大相位滞后时间，通过多模态数据融合法与对应区域的阻抗模量变化进行时空配准，生成疼痛生物标志物特征库；通过双向LSTM与交叉注意力融合法，对滑动窗口提取的生物电信号特征和历史疼痛数据进行时序建模和跨模态关联分析，捕捉了疼痛发展的动态演变规律，生成了包含疼痛强度、干预响应和预后评估的疼痛管理三元组，为个性化治疗提供了量化依据。