基于心脑行为智慧融合的戒毒人员复吸风险监测预警方法

本发明公开了一种基于心脑行为智慧融合的复吸风险监测预警方法，属于禁毒与健康监护技术领域。通过可穿戴设备无刺激采集戒毒人员的HRV样本熵(心电)、前额叶θ波相干性(脑电)及运动分形维数(行为)三模态数据；采用动作驱动的级联滤波技术(峰度检测+自适应带阻滤波)抑制运动干扰；将数据输入时空图卷积‑联邦学习混合模型(ST‑FedGCN)，输出复吸风险等级(1‑5级)及预期复吸时间；当复吸风险概率值R>0.82或风险等级≥4级时，自动触发便携式tDCS设备，对右侧背外侧前额叶施加1.5mA调控电流。本发明突破实验室依赖，实现社区动态监测，预测准确率＞90％，降低复吸率，为禁毒工作提供有力支持。