一种基于神经网络的麻醉深度监测方法

本申请涉及麻醉，具体涉及一种基于神经网络的麻醉深度监测方法。

背景技术：

1、基于神经网络的麻醉深度监测方法利用先进的机器学习技术，通过分析病人的生理信号（如心率、血压、脑电波等）来评估和监控手术过程中的麻醉深度，从而提高麻醉的安全性和有效性。然而，该方法在实际应用中面临一个主要问题，即在非平稳状态下的手术过程中，由于病人生理信号的复杂多变性，可能导致模型预测结果出现偏差，影响麻醉深度的准确判断。这主要是因为非平稳状态下，如术中的应激反应或药物效应的动态变化，会导致生理信号的模式快速变动，超出模型训练时的数据范围，进而影响其预测性能。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，至少部分解决现有技术中存在的问题。

2、本申请提供了一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：

3、采集患者在手术过程中的生理信号数据；

4、预处理所述生理信号数据，以减少噪声和失真 的影响；

5、基于预处理后的生理信号数据，构建适应非平稳状态的神经网络模型；

6、利用所述神经网络模型对所述生理信号数据进行实时预测，以确定患者的麻醉深度；

7、根据所述麻醉深度的预测结果，调整麻醉药物的剂量。

8、在一个具体实施方式中，所述基于所述预处理后的生理信号数据，构建适应非平稳状态的神经网络模型包括：

9、基于非平稳信号特点选择适合的时间窗口大小；

10、对选定的时间窗口内的生理信号进行小波变换，提取多尺度特征；

11、利用动态递归神经网络进行模型构建；

12、通过自适应学习率算法优化神经网络模型的训练过程。

13、在一个具体实施方式中，所述基于非平稳信号特点选择适合的时间窗口大小包括：

14、获取当前生理信号的数据长度 l；

15、确定初始时间窗口大小 t0；

16、基于以下公式调整时间窗口大小 t = t0 * (l / l0)，其中 l0 为参考信号长度；

17、若 t 小于预设的最小时间窗口 tmin，则 t = tmin；否则 t 保持不变；

18、其中 l 表示当前生理信号的数据长度，l0 表示参考信号长度，t0 表示初始时间窗口大小，t 表示调整后的时间窗口大小，tmin 表示最小时间窗口。

19、在一个具体实施方式中，所述对选定的时间窗口内的生理信号进行小波变换，提取多尺度特征包括：

20、选择小波基函数 w；

21、对时间窗口内的信号进行多层次小波分解；

22、提取各级别细节系数和近似系数；

23、基于以下公式选择特征向量 f(i) = |d(i)| / (a(i) + ε)，其中 d(i) 为第 i级细节系数，a(i) 为第 i 级近似系数，ε 为防止分母为零的常数；

24、该公式中的 d(i) 表示第 i 级细节系数，a(i) 表示第 i 级近似系数，ε 表示防止分母为零的常数，f(i) 表示第 i 级的特征向量。

25、在一个具体实施方式中，所述利用动态递归神经网络进行模型构建包括：

26、初始化动态递归神经网络的隐藏层节点数量 h；

27、设定递归层数 r 和每个递归层的学习率 αr；

28、基于以下公式调整学习率 α = αr / (1 + γr * epoch)，其中 epoch 为当前训练轮次，γr 为递归衰减因子；

29、在每次迭代中更新动态递归神经网络的权重参数 wt+1 = wt + α * ∇w，其中∇w 为权重参数的梯度；

30、其中 αr 表示每个递归层的学习率，epoch 表示当前训练轮次，γr 表示递归衰减因子，α 表示调整后的学习率，wt 表示当前权重参数，∇w 表示权重参数的梯度，wt+1表示更新后的权重参数。

31、在一个具体实施方式中，所述通过自适应学习率算法优化神经网络模型的训练过程包括：

32、获取当前迭代误差 e；

33、计算误差的变化率 δe = (e - eprev) / eprev，其中 eprev 为前一次迭代的误差；

34、基于以下公式调整学习率 η = η0 * (1 + β * δe)，其中 η0 为初始学习率，β为误差敏感系数；

35、若误差变化率 δe 大于预设阈值 θ，则保持当前学习率；否则按公式调整学习率；

36、其中 e 表示当前迭代误差，eprev 表示前一次迭代的误差，δe 表示误差的变化率，η0 表示初始学习率，β 表示误差敏感系数，θ 表示预设阈值，η 表示调整后的学习率。

37、在一个具体实施方式中，所述基于所述预处理后的生理信号数据，构建适应非平稳状态的神经网络模型包括：

38、对预处理后的生理信号数据进行时频分析，以提取多尺度的特征信息；

39、将提取的多尺度特征信息输入至多层感知器网络中；

40、基于滑动窗口技术动态调整神经网络的结构，以适应非平稳状态的变化；

41、使用交叉验证技术评估和优化神经网络模型的性能，确保在非平稳状态下模型的预测准确性。

42、在一个具体实施方式中，所述基于滑动窗口技术动态调整神经网络的结构包括：

43、按照预设的时间间隔对生理信号数据进行切分，形成多个时间窗口；

44、对每个时间窗口内的数据进行特征提取，获取窗口特征向量；

45、基于窗口特征向量的统计特性调整神经网络的隐藏层节点数；

46、若所述时间窗口内的变异系数vc满足条件 vc > λ，则增加一个隐藏层节点，否则减少一个隐藏层节点，其中 λ 是一个预先设定的阈值，表示特征变异性的阈值，且 vc =σ/μ，σ 表示特征向量的标准差，μ 表示特征向量的均值。

47、在一个具体实施方式中，当所有时间窗口内的特征向量总数目 n 小于某一阈值t，即 n < t，则重新计算所有时间窗口内的特征向量总数目，其中 t 是一个预先设定的阈值。

48、本公开实施例提供了一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，包括：采集患者在手术过程中的生理信号数据；预处理所述生理信号数据，以减少噪声和失真的影响；基于预处理后的生理信号数据，构建适应非平稳状态的神经网络模型；利用所述神经网络模型对所述生理信号数据进行实时预测，以确定患者的麻醉深度；根据所述麻醉深度的预测结果，调整麻醉药物的剂量。通过本公开实施例的方案，能够解决在非平稳状态下的手术过程中由于生理信号的复杂变化导致出现的模型预测不准确的问题。

1.一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述对选定的时间窗口内的生理信号进行小波变换，提取多尺度特征包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述利用动态递归神经网络进行模型构建包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述通过自适应学习率算法优化神经网络模型的训练过程包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的生理信号数据，构建适应非平稳状态的神经网络模型包括：

6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，所述基于滑动窗口技术动态调整神经网络的结构包括：

7. 根据权利要求6所述的一种基于神经网络的麻醉深度监测方法，其特征在于，当所有时间窗口内的特征向量总数目 n 小于某一阈值 t，即 n < t，则重新计算所有时间窗口内的特征向量总数目，其中 t 是一个预先设定的阈值。