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龙图腾网获悉北京大学;北大医学部(泰州)医药健康产业创新中心申请的专利AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121648482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610162274.3，技术领域涉及：A61N5/06；该发明授权AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法、设备及存储介质是由伊鸣;万有;王佳昕;王婷;丛馨;邢苑薇;姜建阔设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法、设备及存储介质。所述方法包括获取经颅光生物调节装置使用者的多组静息状态数据和可控外部刺激的刺激状态数据；AI芯片利用时空卷积网络提取时间序列特征，采用多头注意力机制的Transformer结构对不同模态的时间序列特征进行交互建模，通过自注意力机制动态计算各融合后的特征向量的权重，映射得到生理特征图谱并存储为个性化基线模型；通过深度强化学习算法计算最优工作参数，执行最优工作参数后，根据个性化基线模型、利用深度强化学习算法动态调整最优工作参数。本公开了实现了个体化的、实时的调整刺激参数，无需群体平均阈值信息，调节控制的准确度高且效果好。

本发明授权AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.AI驱动的经颅光生物调节智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取经颅光生物调节装置使用者的多组静息状态数据，获取经颅光生物调节装置使用者的可控外部刺激的刺激状态数据； 步骤2，AI芯片对步骤1获取的状态数据进行预处理得到预处理后的模态数据，利用时空卷积网络提取所述预处理后的模态数据的时间序列特征，采用多头注意力机制的Transformer结构对不同模态的时间序列特征进行交互建模得到融合后的特征向量，通过自注意力机制动态计算各融合后的特征向量的权重，将融合后的特征向量映射到多维生理状态空间得到生理特征图谱；将生理特征图谱存储为个性化基线模型； 步骤3，AI芯片根据生理特征图谱、通过深度强化学习算法，计算所述使用者使用的经颅光生物调节装置的最优工作参数； 步骤4，经颅光生物调节装置执行最优工作参数，实时监测经颅光生物调节装置使用者的生理信号，AI芯片根据个性化基线模型、利用深度强化学习算法分析所述生理信号的偏离其正常范围的程度并据此动态调整最优工作参数； 所述深度强化学习算法的状态空间由融合后的特征向量构成，动作空间为工作参数的集合，奖励函数采用加权形式表示，奖励函数考虑经颅光生物调节装置使用者的症状缓解速度、经颅光生物调节装置使用者的舒服度、经颅光生物调节装置功耗、经颅光生物调节装置的温控； 所述静息状态数据包括静息状态下的脑电信号、静息状态下的心率变异性信号、静息状态下的皮肤表面电位变化信号；所述可控外部刺激的刺激状态数据包括：仅施加认知任务刺激下的脑电信号、仅施加认知任务刺激下的心率变异性信号、仅施加认知任务刺激下的皮肤表面电位变化信号、仅施加情绪诱发刺激下的脑电信号、仅施加情绪诱发刺激下的心率变异性信号、仅施加情绪诱发刺激下的皮肤表面电位变化信号、仅施加感官刺激下的脑电信号、仅施加感官刺激下的心率变异性信号、仅施加感官刺激下的皮肤表面电位变化信号； 所述AI芯片根据个性化基线模型、利用深度强化学习算法分析所述生理信号的偏离其正常范围的程度并据此动态调整最优工作参数具体为：所述AI芯片将所述生理信号与个性化基线模型进行相似度匹配以判断当前状态偏离正常范围的程度，AI芯片通过深度强化学习算法根据所述当前状态偏离正常范围的程度调整经颅光生物调节装置的最优工作参数，利于更新后的最优工作参数重新执行步骤4。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京大学;北大医学部(泰州)医药健康产业创新中心，其通讯地址为：100871 北京市海淀区颐和园路5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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