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本发明公开了一种基于脑机空间复杂度的术中疼痛检测方法，属于脑机接口以及麻醉控制领域，所述方法应用于脑机接口实时注意力监测系统，其特征在于：从脑机接口实时监测以及疼痛分类的角度去实时监测麻醉中的病人是否因疼痛而术中知晓，通过术前采集被试的疼痛数据与非疼痛数据，建立病人的疼痛模型，然后在术中通过小的滑窗以及调用疼痛模型来确定被试的实时状态；所述疼痛数据的处理方法包括给定多通道数据；根据多通道数据定义空间排列熵、空间近似熵、空间样本熵；计算空间权重矩阵；最后求得空间熵特征组合。本发明从空间复杂度的角度去量化疼痛，能有效提高术中知晓的准确性，减少病人的术后心理并发症，改善医患关系。

本发明公开了基于脑机接口的用户特征模型建立方法、系统及存储介质，所述方法包括：对运动想象脑电信号进行采集，对采集的运动想象脑电信号进行预处理；对经过预处理的运动想象脑电信号进行傅里叶变换得到频谱，同时对预处理的运动想象脑电信号进行希尔伯特黄变换得到瞬时振幅和瞬时相位，对频谱、瞬时振幅和瞬时相位进行特征提取；利用遗传算法对提取的特征进行特征筛选，利用筛选的特征对分类器进行训练；将训练好的分类器作为用户特征模型输出。从而提高模型的准确率和稳定性；不同用户脑电信号差异性较大，针对特定的用户，确定脑电信号最优特征的模型。