【技术实现步骤摘要】
本申请涉及麻醉，具体涉及一种基于神经网络的麻醉深度监测方法。
技术介绍
1、基于神经网络的麻醉深度监测方法利用先进的机器学习技术，通过分析病人的生理信号（如心率、血压、脑电波等）来评估和监控手术过程中的麻醉深度，从而提高麻醉的安全性和有效性。然而，该方法在实际应用中面临一个主要问题，即在非平稳状态下的手术过程中，由于病人生理信号的复杂多变性，可能导致模型预测结果出现偏差，影响麻醉深度的准确判断。这主要是因为非平稳状态下，如术中的应激反应或药物效应的动态变化，会导致生理信号的模式快速变动，超出模型训练时的数据范围，进而影响其预测性能。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。
2、本申请提供了一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：
3、采集患者在手术过程中的生理信号数据；
4、预处理所述生理信号数据，以减少噪声和失真 的影响；
5、基于预处理后的生理信号数据，构建适...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述对选定的时间窗口内的生理信号进行小波变换，提取多尺度特征包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述利用动态递归神经网络进行模型构建包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述通过自适应学习率算法优化神经网络模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述对选定的时间窗口内的生理信号进行小波变换，提取多尺度特征包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述利用动态递归神经网络进行模型构建包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述通过自适应学习率算法优化神经网络模型的训练过程包括：
5.根据权利要...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾睿峰，马香爱，陈婷婷，钟天昊，方李洁，孙彪，蒋淼，潘介泽，吕怡雯，
申请(专利权)人：温州医科大学附属第二医院温州医科大学附属育英儿童医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。