一种基于人工智能的经颅聚焦超声刺激模型优化系统

本公开提供了一种基于人工智能的经颅聚焦超声刺激模型优化系统，涉及人工智能与机器学习领域。该系统包括：脑部三维仿真建模模块，基于MRI数据和CT数据构建个体化脑组织结构与声学特性模型；超声刺激参数优化模块，通过时空语义图卷积神经网络与强化学习算法，生成最优刺激参数，生物反馈实时调控模块，用于构建实时调控机制动态调整经颅聚焦超声刺激的关键参数；多模态刺激效应预测与个性化适配模块，通过多策略融合框架提取多模态特征，利用Dempster‑Shafer证据理论处理模态间不确定性，结合自适应加权机制构建刺激效应预测模型，输出高可信度的个性化刺激方案。以此方式，提高了经颅超声神经调控的精准性和个性化程度。