摘要
本发明公开了一种基于人工智能的麻醉深度分类方法及系统,方法包括数据收集、数据预处理、麻醉剂量方案化预测、麻醉深度量化预测、麻醉深度分类。本发明涉及麻醉深度分类技术领域,具体是指一种基于人工智能的麻醉深度分类方法及系统,本方案首先进行麻醉剂量方案化预测,并通过个性化麻醉方案中给出的数值,和生理信号数据一并进行麻醉深度分类;采用结合注意力机制的长短期记忆人工神经网络进行麻醉剂量方案化预测,提高了麻醉剂量预测的可靠性和准确性;采用结合生理信号分量划分增强和改进通道注意力的编解码网络进行麻醉深度量化预测,提升了数据的可用性,为麻醉深度分类的整体自动化流程提供了技术参考。
技术关键词
麻醉剂
编解码
分类方法
人工神经网络
加权特征
预测模型训练
注意力机制
生理
记忆
通道
数据收集模块
频率
分类系统
指数
线性
信号特征
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RGB特征
光流特征
动作定位方法
音频特征
状态空间模型
参数获取方法
人工神经网络模型
网格变形方法
节点
坐标
识别方法
多层次特征提取
卷积神经网络提取
编解码器
化学式
训练图像分类模型
样本
标签
图像分类方法
更新模型参数