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龙图腾网恭喜南通大学附属医院申请的专利基于机器学习的麻醉深度检测方法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：CN119097281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411245909.3，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于机器学习的麻醉深度检测方法是由王春光;王可豪;秦毅彬;蒋茂荣设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的麻醉深度检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的麻醉深度检测方法，包括：获取患者对应的若干个脑电数据序列以及脑电数据序列的期望信号，获取脑电数据序列的功率谱三维图，从而得到每一时刻的标准肌电信号频率、肌电信号强度、标准脑电信号频率以及脑电信号强度，再得到每一时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度，由此得到脑电数据序列的学习率，根据脑电数据序列的学习率和期望信号，得到患者的麻醉深度检测结果。本发明通过自适应学习率，使用LMS滤波器对脑电数据进行滤波处理，得到准确可信的滤波后的脑电数据序列，从而提高了患者的麻醉深度检测结果的准确性。

本发明授权基于机器学习的麻醉深度检测方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的麻醉深度检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取患者对应的若干个脑电数据序列；将任意一个脑电数据序列，记为目标序列；对目标序列进行滤波运算，得到目标序列的期望信号；获取目标序列的功率谱三维图，根据功率谱三维图中同一时刻上不同频率区间内功率的大小，分别得到每一时刻的标准肌电信号频率、肌电信号强度、标准脑电信号频率以及脑电信号强度；所述功率谱三维图的横轴表示时间、纵轴表示频率以及竖轴表示功率；根据功率谱三维图中每一时刻的肌电信号强度、脑电信号强度以及标准脑电信号频率到标准肌电信号频率之间功率的大小，得到每一时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度；根据功率谱三维图中所有时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度，得到目标序列的学习率；根据目标序列的学习率和期望信号，得到患者的麻醉深度检测结果；所述根据功率谱三维图中每一时刻的肌电信号强度、脑电信号强度以及标准脑电信号频率到标准肌电信号频率之间功率的大小，得到每一时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度，包括的具体步骤如下：获取功率谱三维图中的第k时刻上频率属于区间[MAGk,MAMk]内的每个频率对应的拟合功率；在功率谱三维图中的第k时刻上，根据肌电信号强度、脑电信号强度以及频率属于区间[MAGk,MAMk]内的每个频率对应的功率和拟合功率之间的差异，得到第k时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度；其中，MAMk为第k时刻的标准肌电信号频率，MAGk为第k时刻的标准脑电信号频率；所述在功率谱三维图中的第k时刻上，根据肌电信号强度、脑电信号强度以及频率属于区间[MAGk,MAMk]内的每个频率对应的功率和拟合功率之间的差异，得到第k时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度对应的具体计算公式为： 其中，Ok为第k时刻的肌电信号和脑电信号之间的混叠程度，SoMk为第k时刻的肌电信号强度，SoGk为第k时刻的脑电信号强度，P′k,j为功率谱三维图中第k时刻上频率为j时对应的功率，P″k,j为功率谱三维图中第k时刻上频率为j时对应的拟合功率，||为绝对值函数，exp为以自然常数为底的指数函数。

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