【技术实现步骤摘要】
本申请涉及医疗，更具体地，涉及一种肌松预测方法及系统。
技术介绍
1、目前针对全身麻醉进行肌松监测，主要采用肌松检测仪监测手部拇内收肌的方式。常见肌松检测仪监护端包括三个连接头，正极端，负极端和加速传感器端。安装方法如下，患者手心朝上使用布巾宽松的固定于体侧（要求上肢与躯干稍微保持距离），负电极（黑色）粘贴于手腕皱襞近侧1cm处、尺侧腕屈肌的桡侧，正电极（红色）粘贴于负电极（黑色）近端2～3cm处，确保电刺激跨越尺神经，加速度传感器用胶布固定于大拇指掌侧表面。监测部位避免被手术铺巾压住，保证监测部位运动不受阻碍。通过设置所需测量模式、电流强度和间隔时间来进行肌松监测。
2、然而，目前的肌松监测仪的测量位置在手部，对于喉部肌松的反馈具有一定迟滞性，并且目前的肌松监测仪普及率低，设备要求高，临床应用受限。
技术实现思路
1、本申请提供一种肌松预测方法及系统，通过喉部视频数据提取喉部时空特征，结合患者的生命体征特征和静态信息，实现了术中肌松程度的评估和预测，肌松反馈延迟时间短，并且便
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1.一种肌松预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肌松预测方法，其特征在于，从所述喉部视频数据中提取喉部时空特征，包括：
3.根据权利要求2所述的肌松预测方法，其特征在于，所述时空特征包括喉部形变特征和喉部肌肉的张力和质地变化特征。
4.根据权利要求3所述的肌松预测方法，其特征在于，提取所述喉部形变特征包括：
5.根据权利要求1所述的肌松预测方法，其特征在于，通过多颗回归决策树的叠加来拟合所述肌松预测模型的输出值，利用肌松预测模型获得肌松预测结果，包括：
6.一种肌松预测系统，其特征在于，包括...
【技术特征摘要】
1.一种肌松预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的肌松预测方法，其特征在于，从所述喉部视频数据中提取喉部时空特征，包括：
3.根据权利要求2所述的肌松预测方法，其特征在于，所述时空特征包括喉部形变特征和喉部肌肉的张力和质地变化特征。
4.根据权利要求3所述的肌松预测方法，其特征在于，提取所述喉部形变特征包括：
5.根据权利要求1所述的肌松预测方法，其特征在于，通过多颗回归决策树的叠加来拟合所述肌松预测模型的输出值，利用肌松预测模型获得肌松预测结果，包括：
6.一种肌松预测系统，其特征在于，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：王古岩，雷桂玉，王陶然，吴黎黎，
申请(专利权)人：首都医科大学附属北京同仁医院，
类型：发明
国别省市：
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