一种阿尔茨海默病闭环自适应神经调控方法及系统

本发明公开了一种阿尔茨海默病闭环自适应神经调控方法及系统，解决现有系统传感模态局限、缺乏疗效预测、控制策略简单、安全约束缺失及小样本适应性不足等问题。该方法包括：采集脑血氧信号；构建功能连接矩阵并提取特征向量；输入机器学习模型，输出经颅交流电刺激应答概率，将受试者分为高、中、低应答组；根据预测结果配置刺激参数；实时采集脑血氧信号并提取功能连接重塑指数；采用强化学习算法实时调整刺激参数。本发明以功能性近红外光谱替代脑电信号作为反馈源，结合治疗前个体化疗效预测与强化学习闭环控制，实现阿尔茨海默病神经调控的个体化与自适应优化。