【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光疗调整，具体涉及一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法。
技术介绍
1、在现代医疗领域，光疗作为一种重要的治疗手段，广泛应用于皮肤疾病治疗、伤口愈合促进、缓解炎症。然而，传统光疗在参数设置上往往缺乏精准性和动态调整能力，难以满足不同患者个体差异以及治疗过程中病情动态变化的需求。如在治疗皮肤疾病时，不同患者的皮肤类型、病情严重程度、对光的敏感程度各不相同，如果采用统一的光疗参数，导致部分患者治疗效果不佳，甚至出现不良反应，延误治疗时机。这不仅降低了光疗的有效性，还给患者带来额外的痛苦和经济负担。
2、传统的光疗技术方案通常是依据医生的经验和临床常规标准来设定光疗参数，如固定的波长、功率和照射时间。这种方式虽然操作简单，在一定程度上对部分患者有治疗效果，但存在诸多弊端。一方面，医生经验存在主观性和局限性，不同医生的判断差异较大，难以保证每次治疗都能达到最佳效果。另一方面，它无法实时监测患者在光疗过程中的生理变化，不能根据患者的即时反应对参数进行调整。例如，在治疗过程中患者出现疼痛阈值变化、皮肤温度异常等情...
【技术保护点】
1.一种基于AI的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于AI的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，所述生物传感器组包括热敏传感器、血流传感器和皮肤电反应传感器；热敏传感器用于监测皮肤温度变化；血流传感器监测局部血流速度及变化；皮肤电反应传感器用于感知皮肤电活动以反映疼痛阈值变化，通过获取的原始传感器数据值进行预处理，形成多源生物反馈数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于AI的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，所述对采集到的原始数据进行预处理，具体为：
4.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，所述生物传感器组包括热敏传感器、血流传感器和皮肤电反应传感器；热敏传感器用于监测皮肤温度变化；血流传感器监测局部血流速度及变化；皮肤电反应传感器用于感知皮肤电活动以反映疼痛阈值变化，通过获取的原始传感器数据值进行预处理，形成多源生物反馈数据集。
3.根据权利要求2所述的一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，所述对采集到的原始数据进行预处理，具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，所述s2中的ai算法模型为卷积神经网络和长短时记忆网络融合构建，通过对经过预处理的多源生物反馈数据集进行模态分离，将皮肤温度、血流数据及反映疼痛阈值的皮肤电反应数据分别映射到不同的子空间；在每个子空间中，利用卷积神经网络提取局部空间特征，将卷积神经网络提取局部空间特征输入长短时记忆网络，利用记忆单元和门控机制，分析不同时刻特征之间的依赖关系，学习时间序列上的长期趋势和短期波动，综合各子空间的时间序列特征，输出人体生理状态变化趋势。
5.根据权利要求4所述的一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，在每个子空间中，利用卷积神经网络提取局部空间特征时，对于输入的子空间数据x，在第l层卷积层进行卷积操作，公式为：其中表示第l层卷积层输出特征图在(i,j)位置的值，是第l层卷积核在(a,b)位置的权重，bl为偏置项，p、q为卷积核尺寸；根据不同子空间数据特性动态调整卷积核权重，公式为:其中σ为波动范围自适应调整值，通过注意力机制计算各位置特征的重要性得分，公式为：其中ωl为可学习参数，根据得分对卷积输出结果进行加权，突出关键局部空间特征。
6.根据权利要求4所述的一种基于ai的实时反馈与自适应光疗参数调整方法，其特征在于，在每个子空间中，将卷积神经网络提取的局部空间特征按时间序列顺序依次输入长短时记忆网络，对于输入的特征长短时记忆网络的输入门it控制当前输入特征中需要加入到记忆单元的部分，遗忘门ft决定上一时刻记忆单元ct-1中需要保留的信息，输出门ot控制记忆单元中的信息用于生成当前时刻的隐藏状态ht，公式为：ht＝ot...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐子斐，朱晓倩，杨照馨，靖倩倩，王思雨，李阳渤，李蔚萌，苏欣茹，史浩然，
申请(专利权)人：山东中医药大学，
类型：发明
国别省市：
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