发明专利已授权

一种基于深度学习的实时麻醉深度监测系统

📄 申请号：CN202210760283.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-06-29

公开号

CN115040140B

公开日

2024-08-02

申请人

燕山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_374 , A61B5_00 , G06N3_04 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

监测系统人工智能算法生物电信号处理智能医疗监测设备深度学习监测系统

应用场景

麻醉深度监测, 围手术期监护, 手术室患者监测, 智能医疗器械, 临床麻醉管理

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的实时麻醉深度监测系统，属于医疗麻醉技术领域，包括初始化模块、脑电采集模块、数据预处理模块、特征提取模块和多任务神经网络模块；初始化模块用于生成记录信息所需的空白表格，并记录所用麻醉药物和麻醉药物作用下的患者的生理特征信息；脑电采集模块用于采集患者临床手术中的脑电数据；数据预处理模块用于对采集到的脑电数据进行预处理；状态标记模块用于临床医生对脑电数据进行麻醉状态的标记；特征提取模块用于计算脑电特征；多任务神经网络模块用于存储用于临床预测麻醉深度和麻醉状态的多任务深度神经网络模型。本发明能够同时麻醉深度指标和麻醉状态估计，并能应用于不同年龄段人群和不同的药物。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于改进的YOLOv5s的塑料表面缺陷检测方法

当前第 / 件

基于改进蜜獾算法结合近红外光谱的阻燃塑料分类方法

同领域国内专利 · IPC: (A61B5_369)

A61B5_00 A61B5_01 A61B5_02 A61B5_0205 A61B5_021 A61B5_022 A61B5_0225 A61B5_023 A61B5_024 A61B5_0245 A61B5_026 A61B5_0265 A61B5_029 A61B5_03 A61B5_0402 A61B5_0408 A61B5_044 A61B5_0444 A61B5_0452 A61B5_046 A61B5_0476 A61B5_0484 A61B5_0488 A61B5_0492 A61B5_05 A61B5_0507 A61B5_0515 A61B5_0522 A61B5_053 A61B5_0532 A61B5_0536 A61B5_055 A61B5_06 A61B5_08 A61B5_083 A61B5_087 A61B5_091 A61B5_097 A61B5_103 A61B5_107 A61B5_11 A61B5_117 A61B5_1172 A61B5_1174 A61B5_12 A61B5_145 A61B5_1455 A61B5_1477 A61B5_15 A61B5_151 A61B5_153 A61B5_154 A61B5_16 A61B5_18 A61B5_22 A61B5_24 A61B5_243 A61B5_245 A61B5_252 A61B5_256 A61B5_257 A61B5_282 A61B5_291 A61B5_302 A61B5_308 A61B5_316 A61B5_318 A61B5_321 A61B5_344 A61B5_346 A61B5_349 A61B5_352 A61B5_369 A61B5_37 A61B5_372 A61B5_374 A61B5_377 A61B5_378 A61B5_38 A61B5_386 A61B5_389 A61B5_397 A61B50_10 A61B50_13 A61B50_18 A61B50_20 A61B50_22 A61B50_24 A61B50_28 A61B50_30 A61B50_31 A61B50_33 A61B50_36 A61B50_39 覆盖94个领域

议价

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