CN119964819B - 自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法 - Google Patents

Abstract

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。

Description

自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法

技术领域

本发明涉及个体化神经调控中的应用方法，具体的说是自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法。

背景技术

目前，自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法虽然取得了显著的进展，但在实际应用过程中依然面临诸多挑战和不足，尤其是在与现有技术，如中国发明专利2023110055781中提到的基于tDCS刺激响应模型的个体化神经调控参数优化方法的对比下，这些问题愈加明显。首先，在现有的自适应神经网络方法中，神经活动信号和心理状态数据的联合建模虽然能够反映出神经系统的个体差异，但在多源数据融合和深度耦合特征的提取上，往往会受到数据的异质性和多样性的限制。尤其是在处理如EEG、fMRI等复杂神经信号时，网络模型需要对这些信号的时空特征进行高效的编码和解码，这对算法的要求极高。然而，当前的神经网络架构尚未能够充分有效地整合这些信号并提取出准确的、具有生理学和心理学意义的特征。其次，自适应神经网络在神经调控路径的规划和优化上，也面临着局限性。传统的路径规划方法往往依赖大脑区域间的功能性连接性进行刺激分布的优化，而这要求对每个区域的功能状态进行精确建模。

然而，个体间的神经系统结构差异较大，使得基于通用大脑连接模型的路径规划无法完美适应所有个体。这就导致了神经调控方案的个性化不足，尤其在涉及不同患者的治疗时，无法有效应对神经系统的动态变化和神经功能的差异性。此外，现有的自适应调整机制，尤其是在动态调整神经刺激路径时，存在计算资源消耗大、实时性差的问题。虽然通过实时数据的反馈进行调整理论上能够提高治疗效果，但在实际应用中，神经活动的时空变化非常复杂，而现有的计算模型在实时处理和调整神经刺激方案时的效率和精度仍然不高，无法在短时间内准确捕捉到大脑活动的微小变化，导致神经刺激方案的调整滞后，进而影响治疗效果。与此不同，基于tDCS刺激响应模型的个体化神经调控方法能够通过有限元建模来模拟不同神经调控方案，并通过大尺度动力学模型对全脑神经活动的响应进行预测，从而有效地克服了伦理约束和神经调控方案的异质性问题。这种方法通过构建个体化的tDCS刺激响应模型，针对每个患者的个体差异，优化电流剂量参数，减少治疗中的不确定性，提高了治疗效果的一致性。相比之下，现有的自适应神经网络方法在面对复杂的生理、心理多源数据时，模型的优化过程过于依赖于模型的训练数据，无法完全消除样本间的异质性和个体差异，且无法进行大尺度模拟，从而使得治疗方案的适用性和精确性受到限制。此外，个体化神经调控在实际操作中还面临着伦理和安全性问题，尤其是在临床验证阶段。

现有的神经网络模型往往无法在没有充分验证的情况下进行广泛的临床应用，这不仅限制了其推广，还可能带来患者的安全隐患。而基于tDCS的个体化神经调控方法则通过模拟不同的神经调控方案并利用有限元建模进行验证，可以减少伦理约束所带来的影响，并在虚拟环境下进行安全验证，为后续的临床试验提供有力支持。再者，现有的自适应神经网络方法对于神经系统的调节往往依赖于个体的实时神经活动数据，但在很多情况下，患者的心理状态和情绪波动可能对神经活动产生深远的影响。虽然本发明尝试通过引入情绪波动、压力水平等心理学数据进行深度耦合建模，但由于情绪和心理状态的复杂性和变化性，如何准确地从这些非生理学信号中提取出与神经活动相匹配的特征依然是一个难题。

发明内容

本发明的目的是提供自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案包括以下步骤：

S1、个体化神经系统表征模型的构建：

S1.1、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；

S1.1、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；

S2、基于神经表征模型的自适应调控路径规划：

S2.1、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；

S2.2、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；

S3、神经系统的自适应激活机制与动态调节：

S3.1、引入基于神经反馈的自适应激活机制；所述自适应激活机制对个体神经活动的实时监测，通过神经活动的动态变化推算出神经网络中潜在的激活节点与连接；

S3.2、通过实时调节刺激参数，优化神经系统的激活模式，使得神经网络在不同时期自我调整并适应外部环境的变化；

S4、个体化神经调控与塑性机制的结合：

S4.1、利用自适应神经网络模型，对个体神经网络的可塑性进行实时评估，并结合神经系统的激活与反馈机制，设计出促进神经可塑性发展的调控策略；

S5、神经调控与个体心理状态的深度耦合：

S5.1、开发基于神经活动与心理状态耦合的动态调控方法；通过包括变换自编码器的深度学习模型将神经信号与包括情绪波动、压力水平的心理状态进行联合建模，并根据个体心理状态的实时变化调整神经调控方案。

进一步地，所述基于神经表征模型的自适应调控路径规划方法包括：

通过将包括EEG、fMRI、基因组学的多源生理数据与心理学评估数据相结合，构建出每个个体的神经活动特征模型；所述神经活动特征模型反映神经系统的结构，描述神经功能的动态变化，包括神经网络的连接性、同步性功能特性；个体化神经表征模型的表示为：

其中：

N_model(t)表示在时间t时刻，个体化神经表征模型的输出，表示个体神经活动的综合表现；f_i(t)是第i个输入特征，指的是从包括EEG信号、fMRI图像数据的不同生理数据源提取出的时间序列数据，反映神经活动的特征；w_i为第i个特征的权重系数，表示特征对神经表征模型输出的重要程度；b是偏置项，调整模型的基础输出；n为输入特征的总数，表示模型输入特征的维度。

进一步地，所述基于神经表征模型的自适应调控路径规划方法包括：

根据包括大脑皮层、基底节的神经系统不同区域的功能连接性进行刺激路径规划；每个区域对其他区域的功能性连接程度决定对整体神经活动的贡献，根据连接性来分配刺激路径；空间优化的公式为：

其中：

P_spatial表示优化后的刺激路径，反映在空间上的刺激分布；是大脑区域的空间范围，表示神经系统需要被刺激的区域集合；S_j(x,t)是神经活动在空间位置x和时间t的强度，反映特定区域的神经活动状态；a_j是第j个区域的权重系数，表示该区域在整体神经活动中的贡献权重；m是需要调控的神经区域数量，表示考虑的神经区域的数目；dx是空间积分变量，表示对大脑空间区域的积分过程。

在时间优化方面，设计基于个体神经活动时间序列的刺激时间窗口；通过对神经活动的时序特征加权求和并最大化和，在动态的时间窗口内选择的刺激时机；时间优化的公式为：

其中：

P_temporal(t)为在时间t时刻的最优刺激路径，表示针对当前时间段优化后的刺激方案；E_i(t)是第i个神经活动的时间序列特征，表示神经活动在时间t时刻的波动情况；r_i是第i个神经活动特征的权重系数，表示该特征对时间优化路径的影响程度；n是参与调控的神经活动数，表示考虑的时间序列数据的维度。

进一步地，所述基于神经表征模型的自适应调控路径规划方法包括：

采用实时监控与动态调整机制；设计基于实时数据的自适应调整机制，根据神经活动的变化动态调整刺激路径；实时调整公式为：

其中：ΔP(t)表示在时间t时刻的刺激路径调整量，指示需要调整的刺激方向和幅度；γ是调整系数，控制调整量的灵敏度；N_model(t)是通过个体化神经表征模型预测的神经活动值，表示期望的神经系统活动状态；N_current(t)是通过实时监控设备获得的当前神经活动值，表示实际的神经系统活动状态；是梯度运算符，表示对差异N_model(t)N_current(t)的变化进行梯度计算。

进一步地，所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

首先神经活动信号和心理状态数据通过深度学习模型的编码器部分进行预处理；编码器部分通过非线性映射，将多模态数据融合成低维表示，形成神经活动与心理状态的耦合特征；然后耦合特征通过解码器部分进行还原，生成与神经活动相应的调控输出信号，并根据当前的心理状态调整神经刺激方案；变换自编码器的耦合映射表达公式为：

其中：Z_N为表示神经活动与心理状态的低维耦合表示；通过变换自编码器模型的编码器部分，神经活动信号和心理状态数据被映射到共享的低维特征空间，形成神经与心理状态的耦合表示；X_N为输入包括EEG、fMRI的神经活动信号；X_P为输入的心理状态数据；所述状态数据通过生理或心理学评估获取；Θ_E为编码器网络的权重和偏置，是网络学习过程中调整的参数；为非线性映射函数，用于将神经活动和心理状态信号转化为低维耦合表示。

进一步地，所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

通过引入变换自编码器将神经活动和心理状态联合建模，在深度学习框架下自适应地学习和识别二者的交互作用；变换自编码器的结构包括编码器、解码器以及联合层；编码器通过非线性激活函数将输入的神经活动信号和心理状态数据映射为低维表示；神经活动与心理状态在隐空间中的特征被学习和融合；而联合建模与解码映射表达式为：

Z_N＝W_N·X_N+W_P·X_P+b

其中，Z_N为神经活动与心理状态的低维耦合表示；经过编码器层的计算，低维表示包含神经活动和心理状态的综合特征，作为输入传递到后续的解码器部分；W_N为神经活动信号的权重矩阵，控制神经活动信号的影响程度；W_P为心理状态数据的权重矩阵，控制心理状态数据在模型中的贡献程度；X_N为输入的神经活动信号；X_P为输入的心理状态数据；b为偏置项，用于平移输出。

进一步地，所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

引入实时心理状态监测，并结合变换自编码器提取的神经活动和心理状态的耦合特征，动态调整神经调控方案；而实时心理状态监测包括情绪波动、压力水平数据的实时采集；数据被输入到深度学习模型中，结合神经活动信号的变化趋势，生成神经刺激调整方案：

其中，ΔS(t)为时间t时刻神经刺激方案的调整量；表示根据当前的神经活动和心理状态对神经调控方案的实时调整；S₀为初始神经刺激方案，在开始治疗时设定，包括刺激的频率、强度；P(t)为时间t时刻的心理状态数据，包括情绪波动、压力水平；Θ_A为调控模型的参数，通过深度学习模型的训练进行优化，控制刺激方案的调整方式；为非线性调控函数，用于根据神经活动和心理状态的耦合特征来调整神经刺激方案。

本发明的自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法具有以下有益效果：

通过结合多种生理数据(如EEG、fMRI、基因组学数据)与心理状态评估数据，构建出每个个体独特的神经活动特征模型，能够准确地表征每个患者的神经系统结构和功能。基于这些个体化模型，神经调控路径可以根据具体的神经活动模式、心理状态和环境变化进行动态调整，从而实现精准治疗。

引入了基于实时神经活动和心理状态数据的自适应调控机制。通过实时监测神经活动的变化趋势以及情绪波动、压力水平等心理状态变化，能够及时调整神经刺激的路径、频率、强度等参数，从而更好地应对个体神经系统和心理状态的动态变化。这种实时响应能力提高了治疗的灵活性和适应性，显著优化了治疗效果。

通过自适应神经网络对神经系统的激活机制和动态调节进行优化，可以有效促进神经系统的可塑性，使大脑在不同时期能够自我调整并适应外部环境变化。这对于康复治疗、认知功能改善、神经损伤修复等具有重要的临床意义，能够帮助患者逐步恢复和增强神经功能。

附图说明

图1为本发明自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法流程图。

图2为本发明基于神经表征模型的自适应调控路径规划方法流程图。

图3为本发明神经调控与个体心理状态的深度耦合方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。

结合图1的流程图，自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法首先从构建个体化神经系统表征模型开始，该模型的核心是将多源数据进行融合，从而精准描绘每个个体独特的神经系统特性。个体化神经系统表征模型的构建依赖于不同类型的生理和心理数据，尤其是脑电图(EEG)、功能性磁共振成像(fMRI)、遗传信息以及心理学评估数据。EEG能够捕捉到大脑的电活动信号，反映大脑皮层的神经活动特征；fMRI则能够通过测量大脑血氧水平变化，提供大脑活动的空间分布信息，帮助描绘不同脑区的功能联结和协同工作模式；遗传信息提供了个体在神经活动上的潜在遗传基础，这对于理解个体神经功能的差异具有重要作用；而心理学评估则帮助收集个体在情绪、认知、行为等方面的心理状态数据。这些数据从多个维度综合反映个体的神经特性和心理状态，从而为后续的个体化神经调控提供了精准的输入信息。

在神经系统表征模型的构建过程中，核心技术是利用图神经网络(GraphNeuralNetworks，GNN)进行个体神经系统的特征提取。图神经网络是一种特殊类型的深度学习模型，能够处理图结构数据，广泛应用于社会网络、推荐系统等领域。在本技术中，个体的神经活动数据被转化为图结构，其中图的节点代表大脑的不同区域(如大脑皮层、基底节、丘脑等)，边则表示这些区域之间的功能连接关系。通过图神经网络的多层传播机制，可以有效地挖掘出这些神经区域间的连接模式和互动关系，从而构建出个体大脑的神经连接网络。每个神经区域的节点特征不仅包含了该区域的神经活动强度，还包括了该区域与其他区域的协同活动模式。在训练过程中，图神经网络通过学习不同脑区间的相互作用，能够提取出神经活动的同步性、功能耦合性以及动态变化模式等关键信息，进而构建出个体神经活动的基础图谱。

这个图谱并非是固定的，而是动态调整的，因为神经活动具有显著的个体差异。通过集成EEG、fMRI等多源数据，图神经网络能够充分考虑个体的神经活动在空间和时间上的差异性，并生成一个高精度、个性化的神经系统表征模型。该模型将为神经调控方案的优化提供精准的神经基础图谱，避免了传统方法中使用“一刀切”模型的弊端。

根据前期构建的个体化神经表征模型来设计和调节神经刺激路径，从而实现个体神经活动的精确动态调控。首先，神经表征模型为每个个体提供了个性化的大脑神经活动图谱，包括不同脑区的神经连接模式、同步性和交互作用等重要信息。基于这一模型，可以进一步分析个体神经活动在空间和时间上的变化趋势，即在特定时间点和空间位置上，大脑不同区域的活动如何随个体的心理状态或环境变化而波动。通过这种方式，神经调控路径规划能够灵活适应个体的大脑活动变化，进行精准的调节。具体来说，路径规划的核心在于刺激路径的设计，这一设计不仅涉及大脑不同功能区之间的连接性，还要考虑到刺激的时效性、强度以及频率等多个因素。首先，根据个体化神经表征模型提供的神经活动数据，分析大脑各功能区之间的连接性，识别出不同区域的协同作用模式。

不同脑区之间的连接性不同，有的区域是主要的信号处理中心，而其他区域则起到辅助作用。基于这些连接模式，可以计算出神经系统在不同空间区域上的刺激路径，这些路径决定了刺激信号的传递路线和力度，确保刺激信号能够有效地作用于目标区域，并通过大脑区域之间的协同作用发挥出最大的调控效果。其次，刺激路径不仅是空间上的规划，还包括对刺激的时间窗口、强度和频率的规划。时间窗口决定了刺激信号的施加时机和持续时间，而强度和频率则直接影响刺激效果的强弱与持续性。例如，某些神经调控方法需要在大脑特定的活动周期内施加刺激，以最大化其效果，这要求调控路径能够灵活应对神经活动的时间波动。因此，在自适应调控路径规划中，系统会根据实时的神经活动变化调整刺激时间窗口，确保刺激信号在最合适的时机对大脑区域进行干预。此外，强度和频率的调整则依据大脑的活动强度及调控目标的需求动态变化。

通过实时监测个体的神经活动并根据其动态变化对神经系统进行精准干预。该方法首先引入基于神经反馈的自适应激活机制，旨在通过持续监控个体神经活动的变化情况，动态推算出神经网络中潜在的激活节点和连接。神经活动的动态变化包括了脑电信号、功能性磁共振成像(fMRI)信号等数据，能够实时反映大脑在特定时间点和情境下的活动状态。通过这些数据的实时反馈，系统能够识别出神经网络中关键区域的活动变化和潜在的激活节点。神经网络中的“激活节点”是指在某一时刻表现出显著神经活动的区域，这些节点往往在特定的认知任务或情绪状态下被激活，且它们的活动对于个体的整体神经功能起到了至关重要的作用。

这些节点及其连接能够对外部环境或内部刺激做出迅速的响应，从而改变神经网络的整体状态。通过实时调节刺激参数，如频率、强度、持续时间等，系统可以精准优化神经系统的激活模式，确保神经网络在面临不同需求和环境变化时能够进行高效、自适应的调整。例如，当个体的情绪状态发生变化时，系统可以通过调节特定脑区的激活程度来缓解或增强特定的神经功能，优化个体的情绪调节或认知功能。同时，系统也能够对大脑的空间分布进行调整，优化大脑不同区域之间的协调作用，使得整个神经系统的激活模式更加合理和高效。激活模式的优化和动态调节是一个自适应的过程，意味着神经系统能够在不同时期、不同情境下对外部刺激和内部需求作出灵活调整。

通过实时评估个体神经网络的可塑性，结合神经系统的激活与反馈机制，设计出促进神经可塑性发展的调控策略。在这一过程中，首先需要了解神经可塑性是指大脑在经历外部刺激或内部需求变化后，能够改变其结构和功能的能力，包括突触可塑性、神经回路的重组以及神经元之间连接的变化等。传统的神经调控方法往往侧重于症状缓解或短期效果，缺乏对神经系统长期可塑性及其自我调整机制的考虑。

自适应神经网络模型的引入，使得神经调控不再局限于短期干预，而能够考虑神经系统的长期适应性和可塑性发展。具体来说，模型通过实时监测神经系统的活动状态，识别出神经回路中需要进行调整的区域，并根据这些区域的神经活动模式设计适合的刺激策略。通过对神经网络的动态反馈，系统能够识别神经活动的潜在可塑性，并在适当的时机调整刺激参数，促进神经系统的长效性塑性变化。此过程不仅是对当前神经活动的干预，还要通过系统的反馈机制，引导神经网络在经历一定时间的刺激后产生结构性和功能性的适应性变化。例如，通过调节特定脑区的激活模式，刺激突触的加强或重组，从而使神经系统形成新的信息处理路径。这些调整不仅提高了短期的神经调控效果，还能促进神经系统的长期健康调节。

通过包括变换自编码器的深度学习模型，神经信号与个体的心理状态(例如情绪波动、压力水平等)进行联合建模，旨在捕捉神经活动和心理状态之间复杂的相互关系。在这一过程中，神经信号(如脑电图EEG、功能性磁共振成像fMRI等)和心理状态数据(如情绪波动、压力水平、情感标签等)被输入到深度学习模型中，通过模型的训练，自动提取出神经活动与心理状态的内在关联。变换自编码器的作用在于通过学习一个低维的潜在空间，将原始的复杂数据(神经信号和心理状态数据)转换为一个高度压缩、具代表性的特征空间，从而实现神经活动和心理状态的深度耦合。

这种耦合模型能够精确捕捉到神经活动如何受到个体心理状态变化的影响，并且能够反过来揭示心理状态是如何通过神经活动的变化表现出来的。例如，当个体经历情绪波动时，神经活动的变化会反映在大脑的特定区域，如情绪调节区域的活动增强或减弱，进而影响整个神经系统的功能状态。通过这种深度耦合的建模方法，不仅能够全面了解神经活动和心理状态之间的相互作用，还能够为神经调控提供更加个性化的输入。基于这一耦合模型，系统能够实时监测个体的心理状态变化，并根据心理状态的实时数据调整神经调控方案。具体来说，当个体的情绪波动或压力水平发生变化时，系统会自动根据神经-心理耦合的特征调整刺激参数。这种调整不仅包括刺激的时间窗口、强度、频率等，还会涉及刺激的目标区域和刺激模式的变化。

实施例1：

结合图2的流程图，某名患者，名为小张，他经历着压力较大的工作环境，并且有轻度的焦虑和情绪波动问题。为了改善他的神经系统功能并缓解情绪波动，设计了基于自适应神经网络的个体化神经调控方案。此方案的核心在于通过构建个体化神经表征模型，来精确描绘他的神经活动特征，并基于此实施自适应调控路径规划。

首先，通过多源生理数据对小张的神经系统进行全面评估。具体来说，收集了他的脑电图(EEG)、功能性磁共振成像(fMRI)和基因组学数据。此外，还对小张进行了心理学评估，量化了他的压力水平和情绪波动情况。所有这些数据一起，帮助构建了个体化的神经表征模型。该模型的目标是结合神经系统的结构特征以及其动态变化，从而反映神经系统的连接性、同步性等功能特性。

接下来，使用以下公式来构建小张的个体化神经表征模型：

其中：N_model(t)表示在时间t时刻，个体化神经表征模型的输出，反映小张神经活动的综合表现。f_i(t)是第i个输入特征，它代表从EEG、fMRI等生理数据源提取出的时间序列数据，反映神经活动的特征。例如，EEG信号中的特定频段(如α波、β波等)能够指示小张的情绪和认知状态，而fMRI图像数据则揭示了特定脑区的激活情况。

w_i是第i个特征的权重系数，表示该特征对神经表征模型输出的重要性。假设经过数据训练后，得到了这些特征的权重系数。例如，EEG的w₁为0.4，fMRI的w₂为0.3，基因组学数据的w₃为0.2，心理学评估数据的w₄为0.1。b是偏置项，用于调整模型的基础输出，以适应小张个体的基线神经活动特征。n为输入特征的总数，这个数值由数据的维度决定。在小张的案例中，假设使用了4种主要的输入特征(EEG信号、fMRI数据、基因组学数据和心理学评估数据)，那么n＝4。

模型输出的计算示例：

假设在时间t时刻，小张的EEG信号表现出一定的波动，fMRI图像显示特定区域(如前额叶)的激活，基因组学数据中与情绪调节相关的基因表现较为活跃，心理学评估显示他当前处于中等压力水平。基于以上特征，模型输出的计算过程如下：

N_model(t)＝w₁·f₁(t)+w₂·f₂(t)+w₃·f₃(t)+w₄·f₄(t)+b

假设获得以下数值：

f₁(t)＝0.8(EEG信号的特征值，反映神经活动的波动)

f₂(t)＝1.2(fMRI数据，显示前额叶的激活强度)

f₃(t)＝0.5(基因组学数据的特征，相关基因的活跃度)

f₄(t)＝0.7(心理学评估结果，压力水平评分)

代入上述数值和权重系数，假设b＝0.1：

N_model(t)＝0.4·0.8+0.3·1.2+0.2·0.5+0.1·0.7+0.1

N_model(t)＝0.32+0.36+0.1+0.07+0.1＝0.95

因此，基于这个输出结果，模型得出了小张当前的神经活动特征为0.95。这个数值反映小张在当前状态下的神经活动表现，为后续的调控路径规划提供了依据。

接下来，根据这个神经活动特征，利用自适应调控路径规划方法来设计个性化的神经调控方案。根据神经活动的时空变化趋势和大脑功能区之间的连接性相互作用，计算出适合小张的刺激路径。假设在此时，模型预测出小张的情绪波动较大，前额叶的激活度较高，需要对该区域进行调节。

具体的调控步骤如下：

时间窗口：根据小张的神经活动时序特征，假设选择在情绪波动较大的时间段(例如：情绪波动峰值前后10分钟内)进行神经调控，时间窗口为10分钟。

刺激频率：通过对小张的神经活动频谱分析，选择一个适合的刺激频率，例如10Hz，来干预前额叶区域的活动，帮助缓解焦虑。

刺激强度：刺激强度根据神经活动的幅度设定，例如通过计算EEG信号的振幅，选择适中的刺激强度值(假设为2mA)，确保刺激不会对神经系统造成负面影响。

在小张的案例中，由于他表现出一定的情绪波动和焦虑反应，尤其在特定脑区(如前额叶皮层)活动较强，因此需要根据大脑皮层和基底节等不同区域的功能连接性来规划刺激路径，并且通过时间优化选择适合的刺激时机。这些步骤将使得神经调控方案更加高效，并且能够动态适应小张的神经活动状态。

空间优化路径规划：

首先，考虑神经活动在不同脑区的空间分布，特别是大脑皮层和基底节之间的连接性。假设通过之前的EEG和fMRI数据，已经获得了这些脑区的神经活动特征。在空间优化中，采用以下公式来进行刺激路径的规划：

其中：P_spatial表示优化后的刺激路径，反映神经系统在空间上的刺激分布。是大脑区域的空间范围，表示神经系统需要被刺激的区域集合。在小张的案例中，假设需要刺激大脑皮层的前额叶区域和基底节区域，那么就是这两个区域的集合。S_j(x,t)是神经活动在空间位置x和时间t的强度，反映特定区域的神经活动状态。通过EEG和fMRI数据得到这些强度值，例如，小张的前额叶区域在某一时刻的神经活动强度为0.8，而基底节区域的神经活动强度为0.6。

a_j是第j个区域的权重系数，表示该区域在整体神经活动中的贡献权重。假设根据空间连接性分析，得出前额叶区域的权重a₁＝0.7，基底节区域的权重a₂＝0.3。m是需要调控的神经区域数量，假设只考虑前额叶和基底节两个区域，因此m＝2。dx是空间积分变量，表示对大脑空间区域的积分过程。

为了进一步具体化，可以将上述公式应用到小张的案例中。假设前额叶区域的神经活动强度为0.8，基底节区域的神经活动强度为0.6，且已知的权重系数分别为0.7和0.3。通过上述公式计算优化后的刺激路径时，考虑到每个区域的贡献和神经活动强度。

这个计算结果表明，优化后的刺激路径将在前额叶和基底节区域之间进行平衡，反映出前额叶区域对整体神经活动的较高贡献。

时间优化路径规划：

除了空间优化，还需要考虑神经活动的时间序列特征，特别是刺激的时机。在小张的案例中，他的情绪波动会随着时间变化，因此需要根据神经活动的时序特征来优化刺激的时间窗口。使用以下公式进行时间优化：

其中：

P_temporal(t)为在时间t时刻的最优刺激路径，表示针对当前时间段优化后的刺激方案。E_i(t)是第i个神经活动的时间序列特征，表示神经活动在时间t时刻的波动情况。假设通过EEG和fMRI的联合分析，得出前额叶区域的时间序列特征E₁(t)＝0.7和基底节区域的时间序列特征E₂(t)＝0.5，反映小张当前情绪波动的波动强度。r_i是第i个神经活动特征的权重系数，表示该特征对时间优化路径的影响程度。假设根据前额叶和基底节的连接性，前额叶区域的权重系数r₁＝0.6，基底节区域的权重系数r₂＝0.4。n是参与调控的神经活动数，表示考虑的时间序列数据的维度。假设只考虑前额叶和基底节两个区域，因此n＝2。

将上述公式应用于小张的案例，计算最优的刺激时间路径。首先，代入已知的时间序列特征和权重系数：

通过最大化这个加权求和结果，确定了刺激的最佳时间窗口。这意味着在这个时间段内，刺激将对小张的前额叶区域施加较高的权重，从而缓解他的情绪波动。

通过上述空间和时间优化的计算，得出了一个个性化的神经调控路径，这个路径不仅针对小张的神经活动特征进行了空间分配，还根据其情绪波动和神经活动的时间序列特征进行了动态调整。最终，基于这些计算结果，神经调控系统能够精准地调节刺激时机和刺激区域，以达到最佳的神经调控效果。

本实施例中由于小张的神经系统在治疗过程中会发生波动，特别是情绪波动较大的时候，需要设计基于实时数据的自适应调整机制，以便根据神经活动的变化动态调整刺激路径。这个过程依赖于公式：

其中：

ΔP(t)表示在时间t时刻的刺激路径调整量，指示需要调整的刺激方向和幅度。通过实时监控和调节，可以微调刺激参数，确保小张的神经活动保持在一个理想的水平。γ是调整系数，控制调整量的灵敏度。假设在小张的个性化调控方案中，取γ＝0.8，表示希望在一定范围内进行较为灵敏的调整，以应对小张在情绪波动时产生的神经活动变化。N_model(t)是通过个体化神经表征模型预测的神经活动值，表示期望的神经系统活动状态。假设模型预测小张在某一时刻的期望神经活动值为N_model(t)＝0.75，代表期望状态下，前额叶区域的神经活动强度。

N_current(t)是通过实时监控设备获得的当前神经活动值，表示实际的神经系统活动状态。根据小张的实时EEG监测数据，假设得知当前神经活动值为N_current(t)＝0.6，说明当前神经活动强度低于期望状态。是梯度运算符，表示对差异N_model(t)N_current(t)的变化进行梯度计算，衡量神经活动状态偏离预期的程度。

在小张的案例中，假设在某一时刻(例如治疗过程中的第10分钟)获得了实时数据。根据实时监控，当前神经活动值为N_current(10)＝0.6，而根据个体化神经表征模型的预测，期望的神经活动值为N_model(10)＝0.75。

计算差异：

ΔN＝N_model(10)N_current(10)＝0.750.6＝0.15

接下来，计算这个差异的梯度：

假设在这一时间窗口内，差异ΔN的变化速率是相对稳定的，且假定梯度近似为1(即单位时间内的变化率为常数)。

根据公式：

这意味着，在第10分钟时，需要对刺激路径进行调整，调整量为ΔP(10)＝0.12，即调整刺激强度或时间窗口，以弥补神经活动与预期之间的差距。

动态调整刺激路径：根据上述计算，调整量ΔP(10)＝0.12表示需要提高刺激的强度或延长刺激的持续时间，以使得小张的神经活动更接近期望状态。假设刺激的基本强度为0.5，在实时调整后，可以将刺激强度提升到：

新刺激强度＝0.5+0.12＝0.62

此外，刺激时间窗口也会相应延长。假设刺激的时间窗口原本为10分钟，调整后将时间窗口延长到11分钟，以便更好地调整神经活动。

在整个治疗过程中，将不断监测小张的实时神经活动，并根据上述公式动态调整刺激路径。例如，在接下来的几分钟内，如果小张的神经活动继续低于期望状态，将继续使用相同的调整机制，实时更新刺激强度和时间窗口。每次调整后，刺激参数会不断接近最佳值，从而确保神经调控的长期效果。

实施例2：

结合图3的流程图，小张在进行神经调控治疗时，不仅需要考虑其神经活动状态，还需要关注其情绪、压力等心理状态。传统神经调控方法通常将神经活动和心理状态作为两个独立的系统处理，但本实施例方法通过耦合这两者，能够更精确地针对个体的变化提供定制化的调控。

首先，神经活动信号和心理状态数据通过深度学习模型的编码器部分进行预处理。在小张的案例中，神经活动信号包括EEG信号和fMRI图像数据，而心理状态数据则通过生理或心理学评估获取，例如情绪波动、压力水平、焦虑感等。

假设小张的EEG信号在治疗过程中显示出前额叶区域的神经活动波动，且同时根据心理学评估，得知他的压力水平为5/10(中等压力)。这些信号将被输入变换自编码器的编码器部分，进行非线性映射，融合为低维表示。这个过程通过以下公式进行表示：

其中：

Z_N是神经活动与心理状态的低维耦合表示，反映了神经活动与心理状态的综合特征。通过编码器部分，神经信号和心理状态数据被映射到一个共享的低维特征空间中，形成耦合表示。X_N是输入的神经活动信号，包含EEG和fMRI信号。例如，小张的EEG数据显示出前额叶区域的波动，其中X_N的一个示例值为[0.65,0.72,0.68,0.71](反映不同时间点的前额叶神经活动)。X_P是输入的心理状态数据，例如小张的情绪状态为焦虑，压力水平为5，情绪波动为3/10。假设X_P的值为[0.5,0.6,0.4](代表情绪、压力和焦虑感)。Θ_E是编码器网络的权重和偏置，它们在模型训练过程中被优化，用于映射神经活动和心理状态信号到低维耦合空间。假设Θ_E的初始值为随机设定，经过训练后，模型将自动优化这些参数。

低维耦合表示生成：

通过变换自编码器的编码器部分，神经活动信号X_N和心理状态数据X_P被映射到低维空间，形成耦合表示Z_N。这个耦合表示反映了神经系统在特定时刻的状态，同时结合了个体的心理状态。例如，经过深度学习模型处理后，小张的耦合表示Z_N为一个四维向量：

Z_N＝[0.78,0.65,0.80,0.72]

这个向量表征了神经活动(如前额叶波动)与心理状态(如压力、焦虑)的耦合特征。

解码与刺激调控输出：

接下来，耦合特征Z_N通过变换自编码器的解码器部分进行还原，生成与神经活动相应的调控输出信号。解码器部分的目标是根据低维耦合表示Z_N生成相应的刺激方案，以便对神经系统进行有效的调节。假设通过解码器输出的调控信号为：

其中：

S_stimulus是解码器输出的刺激信号，表示需要施加的神经刺激的强度、频率和时间等参数。假设解码器输出的刺激信号为S_stimulus＝[0.6,1.2,0.5]，其中第一个值表示刺激强度，第二个值表示刺激频率，第三个值表示刺激持续时间。

是解码器的非线性映射函数，它根据耦合表示Z_N和解码器的权重Θ_D将低维表示映射回到刺激信号空间。假设Θ_D在训练过程中被优化，能够准确地将低维表示映射为刺激信号。S_stimulus的每个分量反映了对小张神经活动的不同调节。例如，刺激强度为0.6，意味着刺激的电流强度较为适中，频率为1.2Hz，表示施加的神经刺激信号的频率为1.2Hz，持续时间为0.5秒。

根据当前的心理状态(例如情绪波动、压力等)，系统会进一步调整神经刺激方案。假设小张的压力水平在治疗过程中上升至7/10，情绪波动增大，系统会基于实时的心理状态调整刺激参数。通过将实时数据输入到变换自编码器模型中，神经活动与心理状态的耦合特征将被更新，从而调整输出的刺激方案。例如，当心理状态变化时，输出的刺激强度、频率和持续时间会发生相应调整，以更好地适应小张当前的生理和心理状态。

本实施例在小张的个性化神经调控治疗过程中，深入探讨了如何通过深度学习框架下的变换自编码器来联合建模神经活动信号与心理状态数据，以实现精确的个体化调控。在这一过程中，小张的神经活动和心理状态会通过深度神经网络的编码器部分进行映射，并通过联合建模在低维空间中学习和融合这些数据，从而实现动态的神经调控。

首先，通过引入变换自编码器，将小张的神经活动和心理状态数据进行联合建模。编码器部分通过非线性激活函数将输入的神经活动信号X_N和心理状态数据X_P映射为低维表示Z_N。这种低维表示不仅包含了神经活动的特征，还融合了心理状态的特征，反映了这两者之间的交互作用。假设在小张的治疗过程中，输入的神经活动信号包括其EEG波形数据和fMRI图像数据，而心理状态数据则通过心理学评估获得。例如，小张的情绪波动评分为6/10，焦虑水平为4/10，压力为7/10，这些数据将与神经活动信号一同输入编码器进行联合建模。

变换自编码器的联合建模过程通过以下公式进行表达：

Z_N＝W_N·X_N+W_P·X_P+b

其中：

Z_N为神经活动与心理状态的低维耦合表示，它是神经活动和心理状态的综合特征，表示了神经系统的状态，同时考虑了个体的心理状态。W_N是神经活动信号的权重矩阵，控制神经活动信号在低维表示中的影响程度。假设W_N的取值范围为[0.5,1.0]，代表神经活动信号在模型中的重要性。W_P是心理状态数据的权重矩阵，控制心理状态数据在低维表示中的贡献程度。假设W_P的取值范围为[0.3,0.7]，代表心理状态数据对神经调控模型的影响程度。X_N为输入的神经活动信号，假设在某一时刻小张的EEG信号X_N＝[0.65,0.72,0.68,0.70]，反映了前额叶区域的神经活动。X_P为输入的心理状态数据，假设小张的心理状态数据为X_P＝[0.6,0.5,0.7]，分别代表情绪、压力和焦虑水平。b为偏置项，用于调整输出的基础值，假设b＝0.1。

通过这些输入，变换自编码器模型能够学习并输出低维耦合表示Z_N，从而将小张的神经活动和心理状态融合成一个综合特征。

根据上述公式，计算出小张的低维耦合表示Z_N。假设神经活动信号的权重矩阵W_N＝[0.6,0.8,0.7,0.75]和心理状态数据的权重矩阵W_P＝[0.5,0.6,0.7]，可以计算出每一维的贡献：Z_N＝[0.6·0.65+0.8·0.72+0.7·0.68+0.75·0.70]+[0.5·0.6+0.6·0.5+0.7·0.7]+0.1经过计算，得到：

Z_N＝[0.39+0.576+0.476+0.525]+[0.3+0.3+0.49]+0.1＝[1.966]+[1.09]+0.1

＝3.156

因此，低维耦合表示Z_N为3.156，表示小张的神经活动和心理状态在该时刻的综合状态。一旦得到低维表示Z_N，该表示将作为输入传递到变换自编码器的解码器部分。解码器的任务是根据低维表示输出相应的神经刺激方案，以调节小张的神经活动。解码器会根据Z_N生成刺激强度、频率和时间等调控信号。假设解码器的输出为：

其中，S_stimulus是解码器生成的刺激信号，表示需要施加的神经刺激的强度、频率和持续时间。例如，解码器输出的刺激信号为：

S_stimulus＝[0.65,1.0,0.8]

其中：

0.65表示刺激强度；1.0表示刺激频率(Hz)；0.8表示刺激持续时间(秒)。

通过这种方式，系统能够根据小张当前的神经活动和心理状态生成精确的神经调控方案。

在治疗过程中，小张的神经活动和心理状态会不断变化，系统需要基于实时数据动态调整神经刺激方案。例如，假设在治疗过程中，小张的情绪波动和压力水平有所变化，压力水平从7/10上升到8/10，情绪波动从6/10下降到5/10。此时，系统会重新输入新的心理状态数据，并根据实时的神经活动调整刺激方案。

假设通过实时监控获得的心理状态数据为：

X_P＝[0.65,0.75,0.8]

这时系统会再次计算低维耦合表示Z_N，并根据新的Z_N输出调整后的刺激信号S_stimulus，确保神经调控始终适应小张的实际需求。通过变换自编码器将神经活动和心理状态联合建模，并在此基础上生成低维耦合表示，能够精准地根据小张的神经和心理状态提供个性化的神经刺激方案。这一方法不仅提高了神经调控的准确性，还能够根据实时变化的心理状态进行自适应调整，确保治疗效果的最大化。

本实施例引入了实时心理状态监测，并结合深度学习模型对神经活动和心理状态的耦合特征进行动态调整。在治疗过程中，小张的情绪波动、压力水平等心理状态数据会被实时采集，并输入到深度学习模型中，同时结合神经活动信号的变化趋势，生成神经刺激的实时调整方案。这个动态调整过程通过公式进行计算，并在每个时刻优化神经刺激方案，从而最大限度地提升治疗效果。

首先，通过实时心理状态监测设备(例如情绪监测手环、压力传感器等)采集小张的情绪波动和压力水平数据。假设在某一时刻，小张的情绪波动为6/10，压力水平为7/10。这些数据会与神经活动信号(例如EEG数据)结合，作为输入传递给深度学习模型。通过该模型，能够提取神经活动与心理状态的耦合特征，并根据这些特征对神经调控方案进行实时调整。

在这个过程中，神经刺激方案的调整量ΔS(t)通过以下公式计算：

其中：

ΔS(t)表示在时间t时刻神经刺激方案的调整量，它指示了根据当前的神经活动和心理状态数据，需要对初始刺激方案S₀进行怎样的调整。Z_N(t)是神经活动与心理状态的耦合特征，表示通过变换自编码器提取的低维表示，它结合了小张的神经活动和心理状态的交互作用。S₀是初始神经刺激方案，通常在治疗开始时设定，包含刺激的频率、强度等参数。假设初始方案S₀＝[0.7,1.0,0.5]，其中：

0.7表示刺激强度(单位：mA)；

1.0表示刺激频率(单位：Hz)；

0.5表示刺激持续时间(单位：秒)。

P(t)是在时间t时刻的心理状态数据，包括情绪波动和压力水平。假设在某一时刻，小张的心理状态数据为P(t)＝[0.6,0.7]，分别表示情绪波动和压力水平。Θ_A是调控模型的参数，它是通过深度学习训练过程优化得到的，控制神经刺激方案的调整方式。假设Θ_A包含若干个权重参数，控制不同输入特征(神经活动与心理状态数据)对刺激调整的影响。

经过实时心理状态监测，小张当前的心理状态数据为P(t)＝[0.6,0.7]，情绪波动与压力水平分别为6/10和7/10。此时，小张的神经活动信号通过EEG设备采集，假设X_N(t)＝[0.72,0.68,0.75,0.70]，代表前额叶等区域的神经活动。这些数据通过变换自编码器进行处理，得到低维耦合表示Z_N(t)。

假设从变换自编码器模型中提取出的耦合表示为：

Z_N(t)＝W_N·X_N+W_P·P(t)+b

假设W_N＝[0.6,0.7,0.8,0.9]，W_P＝[0.5,0.6]，b＝0.2，可以计算出耦合表示Z_N(t)：

Z_N(t)＝[0.6·0.72+0.7·0.68+0.8·0.75+0.9·0.70]+[0.5·0.6+0.6·0.7]+0.2

计算得：

Z_N(t)＝[0.432+0.476+0.6+0.63]+[0.3+0.42]+0.2＝2.138

这就是当前时刻的低维耦合表示Z_N(t)＝2.138。

结合计算出的低维耦合表示Z_N(t)，将其输入到调控函数中进行实时调整：

假设调控函数根据深度学习模型的训练得到的参数Θ_A＝[1.2,0.9,1.1]进行调整，生成的刺激调整量为：

ΔS(t)＝[1.2·2.138+0.9·0.7+1.1·0.6]＝[2.5656+0.63+0.66]＝3.8556

通过对刺激方案的调整量ΔS(t)进行计算后，可以得到新的神经刺激方案：

S_new(t)＝S₀+ΔS(t)

其中S₀＝[0.7,1.0,0.5]为初始刺激方案，因此新的刺激方案为：

S_new(t)＝[0.7+3.8556,1.0+3.8556,0.5+3.8556]＝[4.5556,4.8556,4.3556]

这个新的刺激方案将被应用于小张的治疗中，确保神经调控能够动态适应他的心理状态变化。通过引入实时心理状态监测并结合变换自编码器提取的神经活动与心理状态的耦合特征，能够实时调整神经刺激方案，以优化小张的治疗效果。在这个过程中，深度学习模型的动态调整机制有效地响应了小张情绪波动和压力水平的变化，确保了个体化神经调控的精确性和适应性。

Claims (3)

1.自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法，其特征在于包括以下步骤：

S1、个体化神经系统表征模型的构建：

S1.1、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；

S1.1、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；

S2、基于神经表征模型的自适应调控路径规划：

S2.1、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；

S2.2、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；

S3、神经系统的自适应激活机制与动态调节：

S3.1、引入基于神经反馈的自适应激活机制；所述自适应激活机制对个体神经活动的实时监测，通过神经活动的动态变化推算出神经网络中潜在的激活节点与连接；

S3.2、通过实时调节刺激参数，优化神经系统的激活模式，使得神经网络在不同时期自我调整并适应外部环境的变化；

S4、个体化神经调控与塑性机制的结合：

S4.1、利用自适应神经网络模型，对个体神经网络的可塑性进行实时评估，并结合神经系统的激活与反馈机制，设计出促进神经可塑性发展的调控策略；

S5、神经调控与个体心理状态的深度耦合：

S5.1、开发基于神经活动与心理状态耦合的动态调控方法；通过包括变换自编码器的深度学习模型将神经信号与包括情绪波动、压力水平的心理状态进行联合建模，并根据个体心理状态的实时变化调整神经调控方案；

所述基于神经表征模型的自适应调控路径规划方法包括：

通过将包括EEG、fMRI、基因组学的多源生理数据与心理学评估数据相结合，构建出每个个体的神经活动特征模型；所述神经活动特征模型反映神经系统的结构，描述神经功能的动态变化，包括神经网络的连接性、同步性功能特性；个体化神经表征模型的表示为：

其中：

表示在时间时刻，个体化神经表征模型的输出，表示个体神经活动的综合表现；是第个输入特征，指的是从包括EEG信号、fMRI图像数据的不同生理数据源提取出的时间序列数据，反映神经活动的特征；为第个特征的权重系数，表示特征对神经表征模型输出的重要程度；是偏置项，调整模型的基础输出；为输入特征的总数，表示模型输入特征的维度；

根据包括大脑皮层、基底节的神经系统不同区域的功能连接性进行刺激路径规划；每个区域对其他区域的功能性连接程度决定对整体神经活动的贡献，根据连接性来分配刺激路径；空间优化的公式为：

其中：表示优化后的刺激路径，反映在空间上的刺激分布；是大脑区域的空间范围，表示神经系统需要被刺激的区域集合；是神经活动在空间位置和时间的强度，反映特定区域的神经活动状态；是第个区域的权重系数，表示该区域在整体神经活动中的贡献权重；是需要调控的神经区域数量，表示考虑的神经区域的数目；是空间积分变量，表示对大脑空间区域的积分过程；

在时间优化方面，设计基于个体神经活动时间序列的刺激时间窗口；通过对神经活动的时序特征加权求和并最大化和，在动态的时间窗口内选择的刺激时机；时间优化的公式为：

其中：

为在时间时刻的最优刺激路径，表示针对当前时间段优化后的刺激方案；是第个神经活动的时间序列特征，表示神经活动在时间时刻的波动情况；是第个神经活动特征的权重系数，表示该特征对时间优化路径的影响程度；是参与调控的神经活动数，表示考虑的时间序列数据的维度；

采用实时监控与动态调整机制；设计基于实时数据的自适应调整机制，根据神经活动的变化动态调整刺激路径；实时调整公式为：

其中：表示在时间时刻的刺激路径调整量，指示需要调整的刺激方向和幅度；是调整系数，控制调整量的灵敏度；是通过个体化神经表征模型预测的神经活动值，表示期望的神经系统活动状态；是通过实时监控设备获得的当前神经活动值，表示实际的神经系统活动状态；是梯度运算符，表示对差异的变化进行梯度计算；

所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

首先神经活动信号和心理状态数据通过深度学习模型的编码器部分进行预处理；编码器部分通过非线性映射，将多模态数据融合成低维表示，形成神经活动与心理状态的耦合特征；然后耦合特征通过解码器部分进行还原，生成与神经活动相应的调控输出信号，并根据当前的心理状态调整神经刺激方案；变换自编码器的耦合映射表达公式为：

其中：为表示神经活动与心理状态的低维耦合表示；通过变换自编码器模型的编码器部分，神经活动信号和心理状态数据被映射到共享的低维特征空间，形成神经与心理状态的耦合表示；为输入包括EEG、fMRI的神经活动信号；为输入的心理状态数据；所述状态数据通过生理或心理学评估获取；为编码器网络的权重和偏置，是网络学习过程中调整的参数；为非线性映射函数，用于将神经活动和心理状态信号转化为低维耦合表示。

2.根据权利要求1所述的自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法，其特征在于所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

通过引入变换自编码器将神经活动和心理状态联合建模；变换自编码器的结构包括编码器、解码器以及联合层；编码器通过非线性激活函数将输入的神经活动信号和心理状态数据映射为低维表示；神经活动与心理状态在隐空间中的特征被学习和融合。

3.根据权利要求2所述的自适应神经网络在个体化神经调控中的应用方法，其特征在于所述神经调控与个体心理状态的深度耦合方法包括：

引入实时心理状态监测，并结合变换自编码器提取的神经活动和心理状态的耦合特征，动态调整神经调控方案；而实时心理状态监测包括情绪波动、压力水平数据的实时采集；数据被输入到深度学习模型中，结合神经活动信号的变化趋势，生成神经刺激调整方案：

其中，为时间时刻神经刺激方案的调整量；表示根据当前的神经活动和心理状态对神经调控方案的实时调整；为初始神经刺激方案，在开始治疗时设定，包括刺激的频率、强度；为时间时刻的心理状态数据，包括情绪波动、压力水平；为调控模型的参数，通过深度学习模型的训练进行优化，控制刺激方案的调整方式；为非线性调控函数，用于根据神经活动和心理状态的耦合特征来调整神经刺激方案。