【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能监测领域，且更为具体地，涉及一种基于人工智能的麻醉深度监测系统及方法。
技术介绍
1、麻醉是为了在手术过程中使患者处于无痛、无意识和稳定的状态，以确保手术的安全和成功进行。麻醉深度是指患者在麻醉过程中对外界刺激的反应程度，是评价麻醉效果的重要指标。
2、麻醉深度监测是在麻醉过程中对患者的麻醉状态进行监测和评估的过程，其目的是确保患者在手术期间处于适当的麻醉深度，既不会出现疼痛和意识恢复，也不会出现过度麻醉导致的并发症。然而，传统的麻醉深度监测主要是依赖于临床医生的临床观察和经验判断，缺乏客观和量化的标准，容易导致麻醉过浅或过深的风险。
3、因此，期望一种优化的基于人工智能的麻醉深度监测方案。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。
2、根据本申请的一个方面，提供了一种基于人工智能的麻醉深度监测系统及方法，其包括：
3、患者生理数据监测采集模块，用于获取被麻醉患者在被麻醉后的预定时间段的心电图和所述预定时间段内多个...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述血压局部时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述麻醉深度等级检测模块，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述特征分布优化单元，包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述血压局部时序特征分析模块，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述麻醉深度等级检测模块，包括：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，所述特征分布优化单元，包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的麻醉深度监...
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