CN117137500B - 智能麻醉深度监测仪器与反馈控制*** - Google Patents
智能麻醉深度监测仪器与反馈控制*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，该***主要包括数据采集单元、数据处理单元和反馈控制单元；数据采集单元用于从与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的目标大脑区域，以及与麻醉深度和意识水平关联性较低的非目标大脑区域或参考电极获取脑电波信号；数据处理单元通过潜意识神经响应指数（SNRI）算法来分析这些脑电波信号，该算法用于量化大脑波活动与麻醉深度的关系；反馈控制单元根据通过SNRI算法获得的潜意识神经响应指数，实时地更新调整麻醉剂剂量；通过这一集成的***，能够更精确和个性化地控制麻醉剂剂量，从而提高手术安全性和患者舒适度。
Description
技术领域
本发明涉及麻醉监测技术领域，尤其涉及一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***。
背景技术
麻醉在现代医学手术和一些诊疗程序中扮演着至关重要的角色。有效的麻醉管理能够确保患者在手术过程中的舒适度，降低患者感到疼痛和不适的风险，同时也能提高手术的整体安全性。然而，麻醉剂剂量的控制是一项非常复杂和微妙的任务，涉及多个生理参数和变量，包括但不限于患者的年龄、体重、健康状况，以及手术类型等。
传统的麻醉深度监测方法通常依赖于患者的生理指标（如心率、血压等）和临床观察。这些方法虽然在一定程度上有用，但并不总是能准确反映麻醉的实际效果或者患者的真实需要。尤其是在复杂和长时间的手术过程中，传统方法往往难以满足精确和个性化控制麻醉深度的需求。
近年来，虽然出现了一些基于脑电波（EEG）信号的麻醉深度监测技术，但这些技术通常需要专业的解释和操作，并且仍然存在准确性和可靠性的问题。例如，很多现有的***仅能提供有限的生理参数，缺乏对多因素的综合分析和评价，也没有实现麻醉剂剂量的实时、自适应调整。
因此，开发一种能够实现更为精确和个性化的麻醉深度监测与反馈控制***尤为迫切。
发明内容
本申请提供一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***及方法，以更精确和个性化地控制麻醉剂剂量。
本申请提供的智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，包括：
数据采集单元，用于从目标大脑区域和非目标大脑区域或参考电极获取脑电波信号；其中，所述目标大脑区域指的是与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的脑区，所述非目标大脑区域指的是与麻醉深度和意识水平关联性较低的脑区；
数据处理单元，通过使用潜意识神经响应指数SNRI算法来分析这些脑电波信号，其中该SNRI算法计算公式为：
；
其中，SNRI是潜意识神经响应指数，用于量化大脑波活动与麻醉深度的关系；和/>是据实验数据确定的权重；FFT 表示傅立叶变换；/>是从第i个目标大脑区域获取的脑电波信号；/>是从第j个目标大脑区域或者参考电极获取的脑电波信号；n是目标大脑区域的数量；m是目标大脑区域和参考电极的数量；
反馈控制单元，用于根据通过SNRI算法获得的潜意识神经响应指数，通过如下公式实时更新调整麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，是当前潜意识神经响应指数。
更进一步地，所述目标大脑区域包括前额叶、颞叶和顶叶；所述非目标大脑区域包括枕叶、小脑和基底节。
更进一步地，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，***不断获取患者的SNRI值，并与预定的目标SNRI值进行比较；
通过比较实际SNRI值和目标SNRI值的差异，使用贝叶斯优化来实时调整下一次麻醉剂的输送量，所述贝叶斯优化使用以下公式来更新预测：
。
更进一步地，所述的智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，还包括多模态传感器融合模块，该模块用于接收包括心电图ECG、血压BP、脉搏氧饱和度SpO2在内的生理参数，通过多元线性回归模型进一步校准SNRI算法，该多元线性回归模型的公式为：
；
其中，是校准后的潜意识神经响应指数；/>、/>和/>是通过机器学习算法自适应调整的权重。
更进一步地，所述的智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，还包括非线性优化算法模块，该模块用于处理当患者处于极端生理状态时的特殊情况，该模块使用一种基于支持向量机（SVM）的非线性优化算法来适应这些特殊条件，其计算公式为：
；
其中，是优化后的麻醉剂剂量；C是一个自适应调整的参数，用于控制优化算法对最终麻醉剂剂量的影响程度；SNRI、ECG、BP和SpO2 分别是潜意识神经响应指数、心电图、血压和脉搏氧饱和度。
更进一步地，该SVM算法通过结合病人特定的大脑电波模式和额外的生理参数，利用核函数将这些多维数据映射到更高维的特征空间，在这个特征空间内执行分类和回归操作以优化麻醉剂的剂量，该核函数计算公式为：
；
其中，和/>是高维特征向量；/>控制核函数的宽度，根据患者的SNRI值动态调整；、/>、/>、/>是由机器学习模型根据实时数据动态调整的权重，用于衡量SNRI、ECG、BP、SpO2对麻醉深度的影响。
更进一步地，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，构建一个由多维生理数据组成的时间窗口，所述多维生理数据包括脑电波信号、心电图和血压数据；
基于自组织映射的聚类方法对时间窗口内的多维生理数据进行分类，获得多个状态模式；
确定所述多个状态模式中的关键状态模式；
对所述关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，获得麻醉剂调整系数，并将该麻醉剂调整系数确认为所述需要根据历史数据进行自适应调整的系数。
更进一步地，对所述关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，获得麻醉剂调整系数，包括：
使用如下公式，对所述关键状态模式中每一类别生理参数进行累积加权平均，获得该类别生理参数对应的麻醉剂调整系数CEWA：
；
其中，是非线性函数；/>和/>分别是时间加权因子和累积效应因子；N是生理参数时间序列的长度；/>是第i个生理参数数据；
将获得的各个类别生理参数对应的麻醉剂调整系数CEWA进行加权计算，获得麻醉剂调整系数。
更进一步地，所述时间加权因子通过如下公式进行计算：
；
其中，i是生理参数时间序列中的第i个数据，是权重衰减率。
更进一步地，所述累积效应因子通过如下公式进行计算：
；
其中，i是生理参数时间序列中的第i个数据。
本申请提供的技术方案的有益效果包括：
（1）通过采集目标大脑区域与非目标大脑区域的脑电波信号，并应用潜意识神经响应指数（SNRI）算法，本***能以高度精确和实时的方式监测患者的麻醉深度、意识水平和感觉知觉。这比传统的麻醉监测方法更为准确，并能减少麻醉过度或不足的风险。
（2）反馈控制单元通过实时更新的SNRI算法和自适应调整系数，能够根据患者的具体情况，快速而精确地调整麻醉剂剂量。这为实施个性化的麻醉方案提供了可能。
（3）本***整合了数据采集、数据处理和反馈控制于一体，使得操作更为简便。同时，由于采用了经过实验验证的权重和傅立叶变换（FFT）等方法，其可靠性也得到了保证。
（4）由于本***能精确地量化大脑波活动与麻醉深度的关系，它不仅适用于常规的手术麻醉，还可用于诸如重症监护或长期麻醉管理等更为复杂的医疗场景。
（5）通过实时的反馈和调整，***能更好地匹配患者的生理需求，从而减少术后并发症和提高患者的整体安全与舒适度。
附图说明
图1是本申请第一实施例提供的一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***的示意图。
图2是本申请第一实施例涉及的神经网络的示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请。但是本申请能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施的限制。
本申请第一实施例提供一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***。请参看图1，该图为本申请第一实施例的示意图。以下结合图1对本申请第一实施例提供一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***进行详细说明。
如图1所示，所述智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***包括数据采集单元101，数据处理单元102以及反馈控制单元103。
数据采集单元101，用于从目标大脑区域和非目标大脑区域或参考电极获取脑电波信号；其中，所述目标大脑区域指的是与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的脑区，所述非目标大脑区域指的是与麻醉深度和意识水平关联性较低的脑区。
数据采集单元101，是用于从人体大脑的不同区域获取脑电波信号的关键组成部分。具体而言，这些脑电波信号来自目标大脑区域和非目标大脑区域，或者参考电极。这里，所述目标大脑区域是指与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的脑区，而所述非目标大脑区域是指与麻醉深度和意识水平关联性较低的脑区。
在脑电图测量中，参考电极扮演着非常重要的角色，它提供了一个电压基准点，以便更准确地测量大脑的电活动。这是因为脑电图是通过测量两个电极间的电位差来获取信息的，其中一个电极位于目标脑区，另一个则是参考电极。这样，所有的电活动数据都是相对于这个基准电位的。
参考电极的选择是脑电图测量中一个关键的步骤，因为它会影响到测量结果的解释和有效性。不同类型的参考电极有各自的优缺点，因此选择哪一种取决于测量目的、研究设计和特定的应用需求。
额极参考：
这是一种常用的参考方式，特别是在临床环境中。参考电极被放置在前额中线上，通常位于两眉之间。这种参考方式适用于多数常规的脑电图测量。
耳极参考：
在这种配置下，参考电极被放置在两耳附近。这样的设计通常用于脑电图研究，特别是那些涉及到听觉或语言处理的研究。
平均参考：
这里所有的电极都被用作参考，然后求平均值作为基准。这是一种在研究环境中比较常用的方法，因为它可以提供一个更全面的大脑活动概览。
链接耳参考：
这是一种特殊情况，其中两个耳朵上的电极被物理上或电学上连接起来，然后作为一个单一的参考点。
在传统的单通道或少数几个通道的脑电图测量中，通常只使用一个参考电极。然而，在多通道脑电图测量，特别是那些使用高密度电极帽的情况下，可能会使用多个参考电极或动态调整参考电极。
例如，在某些复杂的研究设计中，研究人员可能会使用多个参考电极来获得不同视角的大脑活动信息，或者使用数学算法在后处理阶段动态地改变参考电极。
总体而言，参考电极的选择和数量取决于具体的应用需求和研究目标。不同的选择会带来不同的测量结果，因此应该根据实验或诊断的具体需求来仔细选择。
为实现高精度的数据采集，数据采集单元采用高灵敏度的电极，这些电极经过特殊设计和优化，以便能够精确地捕捉到大脑电活动。这些电极通常是由生物医学工程材料制成，以确保在长时间使用中仍能保持高度的灵敏度和稳定性。
在具体实施例中，目标大脑区域被认为与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联，因此在监控和控制麻醉深度方面具有重要意义。相应地，电极可以被精确地放置在这些区域上，以获取最为准确的数据。
目标大脑区域具体包括以下几个部分：
前额叶: 与高级认知功能、决策和意识状态密切相关。
颞叶: 与听觉和语言处理有关，同时也涉及某些类型的记忆和情感处理。
顶叶: 主要与空间定位和感觉知觉有关。
扣带回: 与疼痛感知和情感反应有关，特别是在需要控制疼痛的手术中可能被考虑。
另一方面，非目标大脑区域被认为与麻醉深度和意识水平的关联性相对较低。然而，从这些区域获取的数据仍然可以作为一种参考或补充信息，用于进一步优化和调整数据处理算法。
非目标大脑区域具体包括：
枕叶: 主要与视觉处理有关，通常不直接涉及麻醉深度的评估。
小脑: 主要负责运动协调和平衡，通常不用于麻醉深度的评估。
基底节: 虽然与运动和某些认知功能有关，但通常不作为麻醉深度评估的目标。
除了电极的物理特性和放置位置外，数据采集单元还包括一套先进的信号处理和放大电路。这些电路用于对从电极获取的微弱脑电波信号进行初步的放大和过滤，以便后续的数据处理和分析。
为了实现更为全面和准确的数据采集，数据采集单元还可以与其他生理监测设备（如心电图机、血压计等）进行接口连接，以获取更多的相关生理参数。这不仅可以提供更为丰富和全面的数据支持，还有助于实现麻醉深度的精确和个性化控制。
综上所述，数据采集单元101通过精心设计和优化，不仅能够从与麻醉深度直接相关的目标大脑区域获取高质量的脑电波信号，还可以从其他非目标大脑区域或参考电极获取补充数据。这些功能和特性使其成为一个高度灵活和可靠的数据采集平台，极大地提高了麻醉深度监测和控制的准确性和可靠性。
数据处理单元102，通过使用潜意识神经响应指数SNRI算法来分析这些脑电波信号，其中该SNRI算法计算公式为：
；
其中，SNRI是潜意识神经响应指数，用于量化大脑波活动与麻醉深度的关系；和/>是据实验数据确定的权重；FFT 表示傅立叶变换；/>是从第i个目标大脑区域获取的脑电波信号；/>是从第j个目标大脑区域或者参考电极获取的脑电波信号；n是目标大脑区域的数量；m是目标大脑区域和参考电极的数量；
在本实施例提供的智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***中，数据处理单元102是一个关键组件，专门负责分析从数据采集单元101获取的脑电波信号。该单元的核心是一个高度复杂和先进的算法，即潜意识神经响应指数（Subconscious Neural ResponseIndex，简称SNRI）算法。
SNRI算法的主要功能是量化大脑波活动与麻醉深度的关系。其计算公式为：
；
和/>是据实验数据确定的权重；FFT 表示傅立叶变换；/>是从第i个目标大脑区域获取的脑电波信号；/>是从第j个目标大脑区域或者参考电极获取的脑电波信号。
为了实现这一算法，数据处理单元102配备了一系列高性能的处理器和内存模块。这些处理器不仅具有极高的计算速度和处理能力，而且经过特殊的优化和调整，以确保能够实时处理大量的输入数据。此外，内存模块具有足够的存储容量和读写速度，以便快速访问和存储中间计算结果。
算法的实现还涉及多层的数据预处理步骤。这些预处理步骤包括但不限于：去噪、滤波、归一化和特征提取。这些步骤的目的是提高脑电波信号的质量和准确性，从而确保最终计算出的SNRI值具有高度的可靠性和准确性。
为了进一步提高***的灵活性和应用范围，数据处理单元还包括了一套用于参数调整和优化的用户界面。通过这个界面，医务人员可以根据特定应用或患者条件来自定义和/>等参数，从而实现更为个性化的麻醉控制。
该单元还具备与其他***模块，如反馈控制单元，无缝集成的能力。这是通过先进的通信协议和接口实现的，确保了数据的高速、准确和安全传输。
从软件架构的角度看，数据处理单元102采用了模块化和可扩展的设计。这使得可以方便地添加新的算法或更新现有的算法，以适应未来的需求和技术进步。
总之，数据处理单元102是一个高度先进和集成的***模块，为实现智能麻醉深度的精确监测和控制提供了强有力的算法和计算支持。
反馈控制单元103，用于根据通过SNRI算法获得的潜意识神经响应指数，通过如下公式实时更新调整麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，是当前潜意识神经响应指数。
反馈控制单元是一项至关重要的组成部分。这一单元旨在根据通过潜意识神经响应指数（SNRI）算法获得的数据，实时更新并调整麻醉剂剂量。
反馈控制单元运用的核心算法基于以下公式来实时更新麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，是当前潜意识神经响应指数。
为了实现这一高度复杂的算法，反馈控制单元103由一组高性能微处理器组成，与高速数据总线和存储元件相连接。这样不仅确保了数据处理的高速性和准确性，还提供了足够的存储空间以存储历史数据和临时计算结果。
该单元的软件部分采用模块化设计，从而可以容易地进行升级或功能拓展。这些模块包括数据接收模块，算法处理模块，和数据发送模块。数据接收模块负责从数据处理单元接收SNRI值，算法处理模块执行上述的剂量调整算法，而数据发送模块则将计算得出的新剂量传输到下游的麻醉剂注射设备。
为了进一步提高***的准确性和可靠性，反馈控制单元103还配备了一系列参数调整和优化功能。例如，K 系数的自适应调整算法是根据患者的历史反应数据来进行的，从而使得***可以自动适应不同患者的需要。
反馈控制单元103还具备多项安全机制，包括错误检测和冗余控制。例如，若算法检测到剂量超出预定范围，会立即触发安全锁定机制，停止麻醉剂的注射。此外，该单元还具有故障备份功能，以防硬件或软件发生故障。
更进一步地，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，***不断获取患者的SNRI值，并与预定的目标SNRI值进行比较；
通过比较实际SNRI值和目标SNRI值的差异，使用贝叶斯优化来实时调整下一次麻醉剂的输送量，所述贝叶斯优化使用以下公式来更新预测：
。
首先，在***的初始阶段，该反馈控制单元将考虑患者的体重和年龄等基本信息。这些信息会通过预先设定的算法进行处理，从而得出一个初始的麻醉剂量推荐。这一初始剂量是经过精密计算和多次模拟得出的，以确保它能为接下来的麻醉过程提供一个相对稳定和安全的起点。
进入麻醉过程后，该单元将不断获取患者的SNRI值。这一值是通过数据处理单元使用潜意识神经响应指数SNRI算法从脑电波信号中分析得出的。获取到SNRI值之后，反馈控制单元会与预设的目标SNRI值进行比较。目标SNRI值通常是根据患者的具体情况和手术需求提前设定的。
重要的是，该单元采用贝叶斯优化算法来实时调整下一次麻醉剂的输送量。贝叶斯优化算法在这里起到一个自适应的作用，能够根据实际SNRI值与目标SNRI值之间的差异，通过一定的数学模型来计算出最优的新麻醉剂剂量。具体来说，该算法使用以下公式来更新预测的麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，是当前潜意识神经响应指数。
更进一步地，所述智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，还包括多模态传感器融合模块，该模块用于接收包括心电图ECG、血压BP、脉搏氧饱和度SpO2在内的生理参数，通过多元线性回归模型进一步校准SNRI算法，该多元线性回归模型的公式为：
；
其中，是校准后的潜意识神经响应指数；/>、/>和/>是通过机器学习算法自适应调整的权重。
该模块旨在接收并整合不同类型的生理参数，以更为准确地校准潜意识神经响应指数（SNRI）。这些生理参数包括但不限于心电图（ECG）、血压（BP）和脉搏氧饱和度（SpO2）。这一特性的主要目的是通过融合多个生理参数来提高SNRI算法在监测和调整麻醉深度方面的准确性和可靠性。
该多模态传感器融合模块的核心组成部分是一个多元线性回归模型。在这个模型中，原始的SNRI值与其他生理参数（ECG、BP、SpO2）经过权重调整和加权求和，以产生一个校准后的SNRI值，记作 。数学表达式如下：
；
该模块与数据处理单元102和反馈控制单元103紧密地集成在一起。多模态传感器融合模块接收从各个传感器（心电图、血压计和脉搏氧饱和度计）输出的生理参数，并将这些数据传输至多元线性回归模型进行处理。
生理参数首先通过预处理环节，以去除噪声和可能的异常值。接着，这些参数被输入到多元线性回归模型中。该模型经过大量的训练和验证，确保其能够准确地进行SNRI的校准。
在实际运行过程中，、/>和/>这三个权重将会根据实时数据进行自适应调整。具体而言，这些权重是通过使用机器学习算法，通常是梯度下降或其他优化方法，基于当前和历史数据来动态更新的。
一旦获得了校准后的SNRI值，该值将被传递给反馈控制单元103。反馈控制单元将利用这个校准后的SNRI值来更准确地调整麻醉剂的剂量，从而优化麻醉过程。
多模态传感器融合模块具有多重校验机制，以确保数据的完整性和准确性。此外，该模块还通过了一系列严格的质量控制和安全测试，以满足医疗设备的相关标准和规定。
更进一步地，所述智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，还包括非线性优化算法模块，该模块用于处理当患者处于极端生理状态时的特殊情况，该模块使用一种基于支持向量机（SVM）的非线性优化算法来适应这些特殊条件，其计算公式为：
；
其中，是优化后的麻醉剂剂量；C是一个自适应调整的参数，用于控制优化算法的影响程度；SNRI、ECG、BP和SpO2 分别是潜意识神经响应指数、心电图、血压和脉搏氧饱和度。
该模块为智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***提供了一种重要的功能：适应特殊或极端的生理状态。特别是当患者体验到生理或心理应激时，传统的线性模型可能无法提供准确和实时的麻醉剂剂量调整。
该非线性优化算法模块基于支持向量机（SVM）算法，是一种被广泛应用于分类和回归问题的机器学习算法。在本实施例提供的***中，SVM算法被用于优化麻醉剂的剂量调整，以更准确地反映患者的实际需要。
该模块的运行方式可以用计算公式：
；
其中，是优化后的麻醉剂剂量；C是一个自适应调整的参数，用于控制优化算法的影响程度，其可以通过实验数据获取，SVM是一个训练好的支持向量机的表达函数。
支持向量机（SVM）模型的构建是一个多步骤的过程，以下是一种常见的实现方式：
首先，收集一个足够大的数据集，包括多个特征（在本例中为SNRI、ECG、BP和SpO2）和对应的标签（在本例中为优化后的麻醉剂剂量）。数据集中的每一条记录都应当包含所有这些特征和标签。然后，对这些数据进行预处理，包括填充缺失值、去除异常值和进行标准化（减去均值并除以标准差）。
SVM模型使用核函数将数据映射到一个更高维的空间。常用的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核等。在本例中，由于涉及多维特征和非线性关系，使用径向基函数（RBF）核可能是一个好的选择。
使用收集和预处理后的数据集进行SVM模型的训练。在训练过程中，需要调整一些超参数，例如正则化参数（常用的符号为C）和核函数的参数（例如，RBF核的γ值）。这些超参数可以通过交叉验证的方法来确定最优值。
在模型训练完成后，使用独立的验证数据集对其进行评估，以确认模型的准确性和泛化能力。
一旦模型训练和验证完成，便可将其集成到智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***中。实时输入特征值（SNRI、ECG、BP和SpO2）到模型中，模型将输出一个预测值。使用该预测值和前面的实施例中描述的算法，即可实时调整麻醉剂的输送量。
更进一步地，该SVM算法通过结合病人特定的大脑电波模式和额外的生理参数，利用核函数将这些多维数据映射到更高维的特征空间，在这个特征空间内执行分类和回归操作以优化麻醉剂的剂量，该核函数计算公式为：
；
其中，和/>是高维特征向量；/>控制核函数的宽度，根据患者的SNRI值动态调整；、/>、/>、/>是由机器学习模型根据实时数据动态调整的权重，用于衡量SNRI、ECG、BP、SpO2对麻醉深度的影响。
在这个算法中，核心目标是通过结合病人特定的大脑电波模式和其他生理参数（如SNRI、ECG、BP、SpO2等），以提高麻醉剂剂量调整的准确性和有效性。
在这里， SVM算法应用一个特定的核函数，该核函数用于将多维数据映射到一个更高维的特征空间。核函数的计算公式为：
；
其中，和/>是高维特征向量；/>控制核函数的宽度，根据患者的SNRI值动态调整；、/>、/>、/>是由机器学习模型根据实时数据动态调整的权重，用于衡量SNRI、ECG、BP、SpO2对麻醉深度的影响。
该核函数通过映射将原始特征空间的数据转换到更高维的特征空间，在该特征空间中进行分类和回归操作。这样做的好处是，高维特征空间往往能够更准确地捕捉数据的内在结构和关联性，从而更精确地预测和调整麻醉剂剂量。
模型首先应当接收来自不同生理参数（如SNRI、ECG、BP、SpO2等）的实时数据，并通过核函数将这些数据映射到一个更高维的特征空间。然后，在该特征空间中进行分类和回归操作，以预测麻醉剂的最优剂量。最后，这个预测值将被用来实时调整麻醉剂的输送量。
更进一步地，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，构建一个由多维生理数据组成的时间窗口，所述多维生理数据包括脑电波信号、心电图和血压数据；
基于自组织映射的聚类方法对时间窗口内的多维生理数据进行分类，获得多个状态模式；
确定所述多个状态模式中的关键状态模式；
对所述关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，获得麻醉剂调整系数，并将该麻醉剂调整系数确认为所述需要根据历史数据进行自适应调整的系数。
首先，在麻醉的初始阶段，算法会依据患者的体重和年龄等基本信息，进行一次初始的麻醉剂量推荐。这一过程的精确性依赖于患者的个体差异和历史医疗数据，以确保麻醉剂量的安全性和有效性。
接下来，反馈控制单元在麻醉过程中会构建一个由多维生理数据组成的时间窗口。这些多维生理数据不仅包括脑电波信号，还包括心电图和血压数据。这种多维数据的集成意味着***不仅仅关注大脑的活动状态，还会考虑心脏和循环***的状态，以获得更全面的患者健康信息。
假设有一个反馈控制单元，该单元是麻醉管理***的一部分，负责实时接收和处理来自不同传感器的生理数据。这些传感器可能包括EEG（脑电图）仪器、ECG（心电图）仪器和血压监测器。
在麻醉过程开始后，反馈控制单元会开始构建一个时间窗口。假设这个时间窗口为10分钟。在这10分钟内，控制单元会持续地从各个传感器接收数据。
例如，从EEG仪器中每秒获取一次脑电波信号，从ECG仪器中每秒获取一次心电图，以及从血压监测器中每五秒获取一次血压数据。
这些数据被视为多维生理数据，因为它们从不同的生理***（神经***、心脏***和循环***）中获取。通过集成这些多维数据，反馈控制单元可以更全面地了解患者的生理状态。例如，如果脑电波信号显示患者处于深度麻醉状态，但心电图显示心率异常增加，而血压也处于高水平，那么这可能是一个警告信号，表明需要调整麻醉剂的剂量或考虑其他医疗干预。
这样的数据集成能提供更全面的信息，不仅仅是大脑的活动状态，还包括心脏和循环***的状态。例如，在上述情况下，单纯从脑电波信号来看，一切似乎正常，但当结合心电图和血压数据后，就可以明确识别出存在的问题，并做出相应的调整。
这种多维数据的集成意味着***能够在更多层面上进行综合分析，从而实现更精确和个性化的麻醉管理。这不仅能提高患者的舒适度，还能减少由于麻醉过度或不足带来的风险。
为了进一步优化数据分析，反馈控制单元还运用基于自组织映射的聚类方法，对这些时间窗口内的多维生理数据进行分类。这一步能够识别出多个状态模式，并确定其中的关键状态模式。通过这种方式，***可以更精确地了解患者在麻醉过程中的生理状态变化，从而更有效地进行麻醉剂量的实时调整。
假设有一个时间窗口内收集的多维生理数据，包括12个数据点，每个数据点都由脑电波信号、心电图（ECG）和血压构成。这些数据点可能如下：
数据点1: 脑电波1,心电图1,血压1脑电波1,心电图1,血压1；
数据点2: 脑电波2,心电图2,血压2脑电波2,心电图2,血压2；
...
数据点12: 脑电波12,心电图12,血压12脑电波12,心电图12,血压12；
这些数据点作为输入送入SOM网络，该网络可能包括一系列节点，在本例中假设有三个：状态A，状态B，状态C。
在无监督学习的过程中，SOM网络将根据相似度把每个数据点分配给最近的节点（也就是“状态”）。假设在这个例子中，数据点1、3、5、7被分类为状态A; 数据点2、4、6被分类为状态B; 数据点8、9、10、11、12被分类为状态C。
状态A: 假设这一状态对应的数据显示患者的心率在60-70bpm，血压为110/70mmHg，脑电波信号表现出alpha波的主导。这一状态通常指示患者处于平稳的深度麻醉阶段。
状态B: 在这一状态下，患者的心率可能在80-90bpm，血压为130/80 mmHg，脑电波呈现beta波。这种状态可能暗示患者处于中度麻醉状态。
状态C: 在这一状态中，患者的心率可能高于100bpm，血压可能超过140/90 mmHg，并且脑电波显示大量的gamma波。这种状态可能是患者处于高度紧张或觉醒状态。
假设已经使用自组织映射的聚类方法对多维生理数据进行了分类，并获得了多个状态模式。这些状态模式可能包括“轻度麻醉”、“深度麻醉”、“正常心率”、“心律不齐”等。接下来的任务是从这些状态模式中确定哪些是关键的。
（1）频率分析: 首先，***可以统计每一种状态模式在给定时间窗口内出现的频率。如果某一状态模式出现的频率特别高，那么该模式可能具有更高的重要性。
（2）风险评估: 其次，***可以对每一种状态模式进行风险评估。例如，如果有一个状态模式与心律不齐有关，那么该模式可能比与深度麻醉有关的模式更为关键，因为它可能涉及到患者的生命安全。
（3）历史数据对比: 另外，***还可以使用历史数据进行对比。如果某一状态模式在过去的类似手术中曾导致不良事件，那么该模式将被视为更为关键。
（4）专家输入: 在某些情况下，***还可能需要医生或其他医疗专家的输入来确定哪些状态模式是关键的。这些专家可以根据他们的经验和专业知识，对***识别出的状态模式进行进一步的评估和优先级排序。
（5）综合分析: 最后，通过综合以上各种方法和指标，***可以确定哪些状态模式是关键的。这些关键状态模式将用于后续的麻醉剂量调整。
具体实施上，***可能使用机器学习算法来自动执行这些任务。例如，可以使用决策树、随机森林或神经网络来根据上述各种指标和参数来确定关键状态模式。这些算法可以根据实时输入的多维生理数据和其他相关信息，实时地更新关键状态模式的识别和优先级。
在本实施例中，智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***使用机器学习算法来自动执行任务，特别是在确定关键状态模式这一方面。以下是对如何使用决策树、随机森林或神经网络进行这项任务的详细说明。
首先，所有从患者身上收集到的多维生理数据，包括但不限于脑电波信号、心电图和血压数据，都需要经过预处理。预处理步骤通常包括数据清洗、缺失值处理和归一化等。这些预处理任务可以用各种数据处理库，如Python的pandas和scikit-learn，来完成。
在预处理完成后，下一步是特征选择与特征工程。这通常包括提取有用的特征和组合现有特征来创建新的特征。例如，从心电图信号中可以提取出心率、QRS复波宽度等作为特征。这些特征用于描述状态模式，并在后续的机器学习模型中用作输入。
接下来，使用所选特征训练机器学习模型。如果选择使用决策树或随机森林，可以使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier或RandomForestClassifier类。如果选择使用神经网络，可以使用TensorFlow或PyTorch等深度学习库。模型训练的目标是根据输入的多维生理数据来识别关键状态模式。
决策树与随机森林: 在这些算法中，树的每个节点代表一个特征，树的每个叶节点代表一个状态模式。通过多次迭代和优化，模型将学会如何根据输入数据分配到各个状态模式。
神经网络: 在神经网络中，可以使用多层感知机（MLP）或更复杂的结构如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等。神经网络的每一层都会进行一系列的线性和非线性运算，从而从输入数据中提取复杂的特征和模式。
一旦模型训练完成，它将能够接收实时输入的多维生理数据并进行分类。对每个时间窗口中的数据，模型会产生一个状态模式的预测结果。接着，***会根据预定的逻辑或算法来确定这些状态模式的优先级。例如，可以使用一个加权函数，其中权重可能基于状态模式的出现频率、患者的基线数据、专家输入等。
这样，通过使用机器学习算法，智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***能够自动、实时地确定多个状态模式中的关键状态模式。
进一步地，对这些关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，从而获得麻醉剂调整系数。这一麻醉剂调整系数其实就是前文所述的需要根据历史数据进行自适应调整的系数。该系数是一个综合了多个生理参数和状态模式的高度精确的数值，用于实时调整麻醉剂量，确保患者在整个手术过程中处于安全和舒适的状态。
对所述关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，获得麻醉剂调整系数，包括：
使用如下公式，对所述关键状态模式中每一类别生理参数进行累积加权平均，获得该类别生理参数对应的麻醉剂调整系数CEWA：
；
其中，是非线性函数；/>和/>分别是时间加权因子和累积效应因子；N是生理参数时间序列的长度；/>是第i个生理参数数据；
将获得的各个类别生理参数对应的麻醉剂调整系数CEWA进行加权计算，获得麻醉剂调整系数。
首先，这里提到一个重要的概念，即"关键状态模式"。这个模式是通过基于自组织映射的聚类方法对时间窗口内的多维生理数据进行分类得到的。多维生理数据在这里主要包括脑电波信号、心电图和血压数据。这些数据都是从***的数据采集单元获取，并经由数据处理单元进行预处理。关键状态模式是一种特殊的状态模式，它对麻醉深度具有显著的影响。
这里使用了一个累积加权平均的计算过程，用于从这些关键状态模式中提取有用的信息。具体来说，采用了一个名为CEWA（Cumulative Effect Weighted Average）的系数。CEWA是通过一个非线性函数和两种加权因子（时间加权因子/>和累积效应因子/>）来计算的。这些因子是根据生理参数（如脑电波信号、心电图和血压等）的时间序列数据进行动态调整的。
关于非线性函数，这是一个由***内部算法确定的函数，用于处理多维生理数据的非线性关系。具体的函数形式可以根据实验数据或先前的研究来选择，以最准确地描述生理参数与麻醉深度之间的关系。该非线性函数可以是sigmoid或者RELU等。
至于时间加权因子，它是通过一个权重衰减率λ来计算的。
；
其中，i是生理参数时间序列中的第i个数据，是权重衰减率。
该因子允许***考虑最近获取的数据对麻醉剂调整系数CEWA的影响程度。
累积效应因子则是通过计算生理参数时间序列的平均值来获得的。这个因子有助于确保长期趋势和周期性变化能够在确定麻醉剂调整系数时得到充分考虑。
所述累积效应因子通过如下公式进行计算：
；
其中，i是生理参数时间序列中的第i个数据。
最后，CEWA值是通过将各个类别生理参数对应的麻醉剂调整系数进行加权计算获得的。该值将用于作为如下公式中根据历史数据进行自适应调整的系数K。
；
总体而言，反馈控制单元103是一项集高度精密算法、先进硬件结构与综合安全措施于一体的模块。
更进一步地，所述的智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，还包括一个神经网络模块，该模块用于接收包括心电图ECG、血压BP、脉搏氧饱和度SpO2在内的生理参数，以及SNRI算法的输出值，并进行处理，获得最终的麻醉剂剂量；如图2所示，所述神经网络包括：
输入层201：具有与多维生理数据和SNRI算法输出相等数量的神经元，用于接收如脑电波信号、心电图ECG、血压BP和脉搏氧饱和度SpO2等生理参数，以及SNRI算法输出。
第一隐层202：包含自编码器结构，用于执行特征提取并进行降维，以减少计算复杂性。
第二隐层203：采用循环神经网络（RNN）结构，以捕捉生理参数和SNRI值随时间变化的动态特性。
第三隐层204：使用注意力机制，重点关注对麻醉深度和剂量调整最关键的特征和参数。
输出层205：生成一个优化后的麻醉剂剂量值。
输入层201的输入包括：脑电波信号（EEG）、心电图（ECG）、血压（BP）、脉搏氧饱和度（SpO2）以及SNRI算法输出值。
输入层201的输出是归一化和整合后的多维向量。输入层201使用混合高斯模型（GMM）对各生理参数进行初始权重分配，突出其在麻醉过程中的重要性。对输入数据进行归一化和整合，生成一个多维向量。
如下是使用PYTHON实现输入层201的示例性代码。
# 导入必要的库
from sklearn.mixture import GaussianMixture
import numpy as np
'''
说明：该代码文件是一个智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***的一部分。在输入层，我们使用混合高斯模型（GMM）对各生理参数进行初始权重分配，以突出其在麻醉过程中的重要性。然后，对输入数据进行归一化和整合，生成一个多维向量。
本实现针对以下生理参数：
- 脑电波信号（EEG）
- 心电图（ECG）
- 血压（BP）
- 脉搏氧饱和度（SpO2）
- SNRI算法输出（SNRI）
使用混合高斯模型（GMM）分析这些参数，并据此生成权重。之后，我们用这些权重对生理参数进行归一化和整合。
'''
# 生成示例生理参数数据（实际应用中将来自设备的实时监控）
eeg_data = np.random.rand(100)
ecg_data = np.random.rand(100)
bp_data = np.random.rand(100)
spo2_data = np.random.rand(100)
snri_data = np.random.rand(100)
# 将所有生理参数数据合并成一个多维数组
merged_data = np.vstack([eeg_data, ecg_data, bp_data, spo2_data,snri_data]).T
# 使用混合高斯模型（GMM）拟合这些数据，以获取初始权重
gmm = GaussianMixture(n_components=5)
gmm.fit(merged_data)
# 获取由GMM生成的权重
weights = gmm.weights_
# 对数据进行归一化处理
normalized_data = merged_data / np.linalg.norm(merged_data, axis=0)
# 使用GMM权重进行整合，生成多维向量
integrated_data = np.dot(normalized_data, weights)
'''
在这一步，`integrated_data`即为输入层输出的多维向量。它整合了所有生理参数，并经过了权重分配和归一化处理。这与本实施例对麻醉深度的高度关注是一致的。
'''
第一隐层（自编码器结构）202的输入是输入层201输出的归一化和整合后的多维向量。其输出是经特征提取和降维后的压缩表示；
在第一隐层202中，运用自编码器进行特征提取和降维，以减少计算复杂性。自编码器将使用Sparse Autoencoder的变种，通过L1正则化因子限制激活神经元的数量，以更精准地捕捉与麻醉深度相关的主要特征。
如下是第一隐层202的示例性代码。
# 导入必要的库
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras import regularizers
import numpy as np
'''
说明：这一部分代码是专门针对智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***的第一隐层。该隐层使用Sparse Autoencoder进行特征提取和降维。
输入：归一化和整合后的多维向量
输出：经特征提取和降维后的压缩表示
如何实现：本隐层的实现采用了Sparse Autoencoder的变种。通过L1正则化因子限制激活神经元的数量，目的是更精准地捕捉与麻醉深度相关的主要特征。
'''
# 假设 integrated_data 是输入层产生的归一化和整合后的多维向量
# 在这个例子里，我们使用随机生成的数据作为 integrated_data
integrated_data = np.random.rand(100, 5)
# 定义自编码器的输入和输出维度
input_dim = integrated_data.shape[1]
encoding_dim = 3 # 输出维度为3，用于降维
# 定义Sparse Autoencoder模型
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoded=Dense(encoding_dim,activation='relu', activity_regularizer=regularizers.l1(1e-5))(input_layer)
decoded =Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)
autoencoder = Model(input_layer, decoded)
# 编译模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')
# 训练模型
autoencoder.fit(integrated_data, integrated_data, epochs=50, batch_size=256, shuffle=True)
# 提取编码（压缩）表示
encoder = Model(input_layer, encoded)
encoded_data = encoder.predict(integrated_data)
'''
在这一步，`encoded_data`是该隐层输出的压缩表示。这个输出已经经过特征提取和降维，将用于后续的神经网络层。
'''
第二隐层203（循环神经网络RNN）的输入是经特征提取和降维后的压缩表示，其输出是考虑了时间序列因素的特征向量。
由于麻醉过程是动态的，第二隐层203使用RNN，特别是LSTM（Long Short-TermMemory）单元，以捕获生理参数和SNRI值随时间的动态变化。与通常的LSTM不同，这里的LSTM单元会增加一个自适应门控机制，根据患者具体情况和麻醉阶段调整时间依赖性的权重。
如下是第二隐层203的示例性代码：
# 导入必要的库
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense
import numpy as np
'''
解释：本代码段专注于智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***的第二隐层。该层利用具有自适应门控机制的LSTM（长短时记忆）单元，以捕获生理参数和SNRI值的时间动态性。
输入：来自第一隐层（稀疏自编码器）的编码特征表示
输出：考虑了时间序列因素的特征向量
实现：鉴于麻醉过程的动态性，第二隐层采用LSTM单元。这些LSTM单元增加了一个自适应门控机制，根据患者的具体情况和麻醉阶段调整时间依赖性的权重。
'''
# 假设 `encoded_data` 是来自第一隐层的压缩表示输出
# 在这里，我们使用随机生成的数据作为示例的 `encoded_data`
encoded_data = np.random.rand(100, 3, 3) # 100个样本，3个时间步，3个特征
# 定义LSTM层配置
timesteps = 3 # 序列中的时间步数
features = 3 # encoded_data中的特征数量
# 定义带有自适应门控机制的LSTM模型
input_layer = Input(shape=(timesteps, features))
lstm_out = LSTM(4, return_sequences=True, activation='tanh')(input_layer)
# 在这里，可以直接将自适应门控机制实现到LSTM层中，或者作为LSTM后的额外层
output_layer = Dense(features, activation='relu')(lstm_out)
model = Model(input_layer, output_layer)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(encoded_data, encoded_data, epochs=50, batch_size=16,shuffle=True)
# 生成考虑了时间序列因素的特征向量
time_sequence_aware_output = model.predict(encoded_data)
'''
在这一步，`time_sequence_aware_output` 表示这一隐层的输出。这个输出已经考虑了时间序列因素，并将被送至后续的神经网络层。
'''
第三隐层204（注意力机制）的输入是考虑了时间序列因素的特征向量，其输出是经注意力权重调整后的特征向量
第三隐层用于确定各特征的重要性，并赋予更高的权重。这里使用的注意力机制特别设计为Multi-Head Attention，其中每个"Head"专注于不同类型的生理参数（如心跳、血压等），从而确保更全面的监视。
如下是示例性代码：
# 导入必要的库
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, MultiHeadAttention
import numpy as np
'''
解释：本代码段致力于智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***的第三隐层。该层用于确定各特征的重要性，并给予更高的权重。
输入：考虑了时间序列因素的特征向量（来自第二隐层）
输出：经注意力权重调整后的特征向量
实现：这里使用了特别设计的Multi-Head Attention结构，其中每个"Head"专注于不同类型的生理参数（如心跳、血压等），以确保更全面的监视。
'''
# 假设 `time_sequence_aware_output` 是来自第二隐层的输出
# 在这里，我们使用随机生成的数据作为示例的 `time_sequence_aware_output`
time_sequence_aware_output = np.random.rand(100, 3, 3) # 100个样本，3个时间步，3个特征
# 定义模型输入层
input_layer = Input(shape=(3, 3)) # 3个时间步，3个特征
# 定义Multi-Head Attention层
multi_head_attention_layer = MultiHeadAttention(num_heads=3, key_dim=3)(input_layer, input_layer)
# 定义输出层
output_layer = Dense(3, activation='relu')(multi_head_attention_layer)
# 创建并编译模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(time_sequence_aware_output, time_sequence_aware_output,epochs=50, batch_size=16, shuffle=True)
# 生成经注意力权重调整后的特征向量
attention_weighted_output = model.predict(time_sequence_aware_output)
'''
在这一步，`attention_weighted_output` 即为第三隐层的输出。这个输出已经经过了注意力权重的调整，将被传递到后续的神经网络层。
'''
输出层205的输入是经注意力权重调整后的特征向量，其输出是优化后的麻醉剂剂量值。
输出层205采用Softmax激活函数，将输入向量转换为优化后的麻醉剂剂量。
该神经网络通常会采用端到端（end-to-end）的训练方式。在端到端的训练中，所有层的参数都会同时进行更新，以便整个网络能够学习如何最有效地执行任务，即处理和优化麻醉剂剂量的调整。
以下是该神经网络训练的一些关键点：
数据准备：首先，准备包含多维生理数据（如脑电波信号、心电图ECG、血压BP和脉搏氧饱和度SpO2）以及SNRI算法输出的训练数据。这些数据通常要进行预处理，比如归一化，以便输入到神经网络。
目标定义：训练目标通常是减小实际麻醉剂剂量和网络预测的麻醉剂剂量之间的差异。
损失函数与优化器：选取适当的损失函数（如均方误差）和优化器（如Adam），用于训练神经网络。
训练周期与批次大小：设置适当的训练周期（Epochs）和批次大小（Batch Size）以进行训练。
模型评估与微调：在训练过程中或训练完成后，利用验证数据集对模型进行评估，并根据需要进行参数微调。
通过这样的端到端训练，该神经网络能够学习如何综合地处理输入数据，通过各隐层提取关键特征和信息，最终在输出层生成优化后的麻醉剂剂量值。
在上述的实施例中，提供了一种智能麻醉深度监测仪器与反馈控制***，与之相对应的，本申请还提供一种智能麻醉深度监测与反馈控制方法。由于本实施例，即第二实施例，基本相似于***实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。下述描述的***实施例仅仅是示意性的。
本申请第二实施例提供一种智能麻醉深度监测与反馈控制方法，包括：
从目标大脑区域和非目标大脑区域或参考电极获取脑电波信号；其中，所述目标大脑区域指的是与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的脑区，所述非目标大脑区域指的是与麻醉深度和意识水平关联性较低的脑区；
通过使用潜意识神经响应指数SNRI算法来分析这些脑电波信号，其中该SNRI算法计算公式为：
；
其中，SNRI是潜意识神经响应指数，用于量化大脑波活动与麻醉深度的关系；和/>是据实验数据确定的权重；FFT 表示傅立叶变换；/>是从第i个目标大脑区域获取的脑电波信号；/>是从第j个目标大脑区域或者参考电极获取的脑电波信号；n是目标大脑区域的数量；m是目标大脑区域和参考电极的数量；
根据通过SNRI算法获得的潜意识神经响应指数，通过如下公式实时更新调整麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，是当前潜意识神经响应指数。
本申请第三实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行本申请第二实施例中提供的智能麻醉深度监测与反馈控制方法。
本申请第四实施例提供一种计算机可读取存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，执行本申请第二实施例中提供的智能麻醉深度监测与反馈控制。
本申请虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本申请，任何本领域技术人员在不脱离本申请的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本申请的保护范围应当以本申请权利要求所界定的范围为准。
Claims (7)
1.一种智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，包括：
数据采集单元，用于从目标大脑区域获取脑电波信号，并且用于从参考电极获取脑电波信号；其中，所述目标大脑区域指的是与麻醉深度、意识水平和感觉知觉有直接关联的脑区；
数据处理单元，通过使用潜意识神经响应指数SNRI算法来分析这些脑电波信号，其中该SNRI算法计算公式为：
；
其中，SNRI是潜意识神经响应指数，用于量化大脑波活动与麻醉深度的关系；和/>是据实验数据确定的权重；FFT 表示傅立叶变换；/>是从第i个目标大脑区域获取的脑电波信号；/>是从第j个目标大脑区域或者参考电极获取的脑电波信号；n是目标大脑区域的数量；m是目标大脑区域和参考电极的数量；
反馈控制单元，用于根据通过SNRI算法获得的潜意识神经响应指数，通过如下公式实时更新调整麻醉剂剂量：
；
其中，是新的麻醉剂剂量，/>是当前的麻醉剂剂量，K是一个需要根据历史数据进行自适应调整的系数，/>是目标潜意识神经响应指数，/>是当前潜意识神经响应指数。
2.根据权利要求1所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，所述目标大脑区域包括前额叶、颞叶和顶叶。
3.根据权利要求1所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，***不断获取患者的SNRI值，并与预定的目标SNRI值进行比较；
通过比较实际SNRI值和目标SNRI值的差异，使用贝叶斯优化来实时调整下一次麻醉剂的输送量，所述贝叶斯优化使用以下公式来更新预测：
。
4.根据权利要求1所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，还包括多模态传感器融合模块，该模块用于接收包括心电图ECG、血压BP、脉搏氧饱和度SpO2在内的生理参数，通过多元线性回归模型进一步校准SNRI算法，该多元线性回归模型的公式为：
；
其中，是校准后的潜意识神经响应指数；/>、/>和/>是通过机器学习算法自适应调整的权重。
5.根据权利要求4所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，还包括非线性优化算法模块，该模块用于处理当患者处于极端生理状态时的特殊情况，该模块使用一种基于支持向量机SVM的非线性优化算法来适应这些特殊条件，其计算公式为：
；
其中，是优化后的麻醉剂剂量；C是一个自适应调整的参数，用于控制优化算法对最终麻醉剂剂量的影响程度；SNRI、ECG、BP和SpO2 分别是潜意识神经响应指数、心电图、血压和脉搏氧饱和度。
6.根据权利要求5所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，该SVM算法通过结合病人特定的大脑电波模式和额外的生理参数，利用核函数将多维数据映射到更高维的特征空间，在这个特征空间内执行分类和回归操作以优化麻醉剂的剂量，该核函数计算公式为：
；
其中，和/>是高维特征向量；/>控制核函数的宽度，根据患者的SNRI值动态调整；/>、、/>、/>是由机器学习模型根据实时数据动态调整的权重，用于衡量SNRI、ECG、BP、SpO2对麻醉深度的影响。
7.根据权利要求1所述的智能麻醉深度监测与反馈控制***，其特征在于，所述反馈控制单元具体用于：
在初始阶段，根据患者的体重、年龄基本信息，算法先进行一次初始的麻醉剂量推荐；
在麻醉过程中，构建一个由多维生理数据组成的时间窗口，所述多维生理数据包括脑电波信号、心电图和血压数据；
基于自组织映射的聚类方法对时间窗口内的多维生理数据进行分类，获得多个状态模式；
确定所述多个状态模式中的关键状态模式；
对所述关键状态模式中相关的生理参数进行累积加权平均，获得麻醉剂调整系数，并将该麻醉剂调整系数确认为所述需要根据历史数据进行自适应调整的系数。
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