【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及麻醉深度预测的，更具体地，涉及一种基于表示学习的麻醉深度预测方法。
技术介绍
1、在现代医学中，麻醉深度监测对于确保患者在手术过程中的安全和舒适至关重要。麻醉深度过浅可能导致患者在手术过程中感到疼痛和不适，甚至记忆手术过程；麻醉深度过深则可能导致严重的并发症，如呼吸抑制和心血管系统抑制。因此，精确预测和控制麻醉深度对于麻醉医师来说具有重要意义。
2、传统的药代动力学-药效动力学(pk-pd)模型在麻醉深度预测中得到广泛应用。pk-pd模型通过建立药物剂量、血浆浓度和药效之间的关系，来实现对麻醉深度的预测和控制。然而，这些模型通常基于简单的数学关系，如线性模型、emax模型和sigmoid emax模型，无法充分考虑药物在效应部位的分布和作用机制，以及个体差异和药物的动态变化。尽管有学者提出了一些改进的模型，如机制性pk-pd模型和整合性pk-pd模型，但这些模型仍然存在一些不足，如传统pk-pd模型主要依赖经验数据，缺乏对药物在效应部位的分布和作用机制的详细解释。其次，不同患者对药物的吸收、分布、代谢和排泄存在...
【技术保护点】
1.一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，在利用所述麻醉深度预测模型对待麻醉对象的麻醉深度指标值进行预测之前，采集训练集，对所述训练集进行预处理，并利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练；
3.根据权利要求2所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述基于...
【技术特征摘要】
1.一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，在利用所述麻醉深度预测模型对待麻醉对象的麻醉深度指标值进行预测之前，采集训练集，对所述训练集进行预处理，并利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练；
3.根据权利要求2所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤包括：
4.根据权利要求3所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，对所述训练集进行预处理的步骤还包括：
5.根据权利要求4所述基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，利用预处理后的训练集对所述麻醉深度预测模型进行训练的步骤包括：
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