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申请/专利权人：中国人民解放军中部战区总医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的围术期麻醉深度监测方法及系统，涉及深度监测技术领域，该系统运行时，通过采集患者在脑肿瘤切除手术检查过程中的生理信号数据、呼吸监测数据和神经系统数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组，进行预处理传输至特征提取模块，并进行特征提取和解析，构建深度学习模型，利用已标记的数据对提取的特征和构建的深度学习模型进行训练，计算后获取：麻醉监测指数Mzsd，通过将训练好的深度学习模型应用到实际的脑肿瘤切除手术检查中，通过麻醉监测指数Mzsd与预设麻醉监测阈值Z和预设麻醉监测阈值X相匹配，对患者的生理信号数据进行实时监测和预测，获取等级策略方案，评估其麻醉深度和状态。
主权项：1.一种基于深度学习的围术期麻醉深度监测系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、深度学习模型构建模块和实时监测模块；所述数据采集模块用于负责采集患者的生理信号数据，实时监测患者的呼吸数据，采集与神经系统功能相关的数据，获取第一数据组、第二数据组和第三数据组；所述数据预处理模块用于通过对所述数据采集模块获取的数据进行预处理，包括去除噪声、滤波、信号放大和数据差值处理，再将经过预处理后的数据传输至所述特征提取模块；所述特征提取模块用于对接收到的预处理后的数据进行特征提取和解析，包括频域特征、时域特征和时频域特征；所述深度学习模型构建模块用于构建深度学习模型，包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM，利用已标记的数据对提取的特征和构建的深度学习模型进行训练，计算后获取：麻醉监测指数Mzsd；所述实时监测模块用于将训练好的深度学习模型应用到实际的脑肿瘤切除手术检查中，通过麻醉监测指数Mzsd与预设麻醉监测阈值Z和预设麻醉监测阈值X相匹配，对患者的生理信号数据进行实时监测和预测，获取等级策略方案，评估其麻醉深度和状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军中部战区总医院 一种基于深度学习的围术期麻醉深度监测方法及系统
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