【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种麻醉深度监测电数据处理方法及系统。
技术介绍
1、麻醉深度监测是在手术过程中对患者的麻醉深度进行实时监测和评估，以确保患者在手 术过程中保持适当的麻醉状态。目前，常用的麻醉深度监测方法包括脑电图（eeg）监测、熵值监测、脉搏波形分析等。然而，这些监测方法在数据处理和存储方面存在一些问题，例 如数据量大、处理复杂、存储成本高等，为了解决这一问题，数据压缩技术被引入到麻醉深度监测电数据智慧处理系统中。通过使用数据压缩技术，可以优化存储空间，提高数据传输 效率和提高数据的可用性，从而实现对麻醉深度监测电数据的智慧管理和利用。传统霍夫曼编码是根据数据出现的频率来对麻醉深度监测电数据进行压缩，但麻醉深度监测数据例如脑电图（eeg）监测数据，数据类型多，在对其进行压缩时，压缩效果一般，不足以达到高效传输与存储的目的。
技术实现思路
1、针对以上问题，本专利技术通过对麻醉深度监测电数据进行差分处理，通过自适应差分步长，并对不同位置 的麻醉深度监测电数据进行不同程度...
【技术保护点】
1.一种麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中根据麻醉深度监测电数据的平均值获取麻醉深度监测电数据子段，包括的步骤为：
3.根据权利要求2所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中根据数据子段上最大值点之间的距离序列与数据子段上最小值点之间的距离序列间的平均值获取分组阈值的备选区间，包括的步骤为：
4.根据权利要求3所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中根据分组阈值的备选区间获取每个分组阈值下麻醉深...
【技术特征摘要】
1.一种麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2中根据麻醉深度监测电数据的平均值获取麻醉深度监测电数据子段，包括的步骤为：
3.根据权利要求2所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2中根据数据子段上最大值点之间的距离序列与数据子段上最小值点之间的距离序列间的平均值获取分组阈值的备选区间，包括的步骤为：
4.根据权利要求3所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2中根据分组阈值的备选区间获取每个分组阈值下麻醉深度监测电数据中的若干组子序列，包括的步骤为：
5.根据权利要求4所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2中根据备选区间中每个分组阈值以及每个分组阈值下麻醉深度监测电数据中相邻子序列间的差异获取每个分组阈值下麻醉深度监测电数据中相邻子序列的序列相似度，包括的步骤为：
6.根据权利要求1所述的麻醉深度监测电数据处理方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆涛，图拉妮萨·喀迪尔，陈榕，刘慧敏，曾滋，
申请(专利权)人：武汉大学人民医院湖北省人民医院，
类型：发明
国别省市：
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