一种基于深度学习的EEG数据模型反演麻醉脑状态评估方法

本发明公开一种基于深度学习的EEG数据模型反演麻醉脑状态评估方法。首先构建适用于麻醉状态的神经元群模型，其以Jansen‑Rit模型为基础，涵盖多种神经元群，有特定动力学方程。接着确定模型参数取值范围，采样生成组合并生成模拟EEG信号构建训练集。然后设计深度学习模型进行训练，学习参数映射关系。在实际应用中，采集被试EEG信号预处理后输入训练好的模型反演参数，再依此计算麻醉深度指数ADI以评估麻醉脑状态。该方法在评估麻醉深度上具有较高准确性，为麻醉监测提供有效手段。