公开(公告)号：CN116543871A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310491876.X

申请日：2023-05-04

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学医学院附属仁济医院

Inventor： 王红雨 ,  苏殿三 ,  丁曦冰 ,  章闻曦 ,  张一哲 ,  钱昆

IPC: G16H20/17 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60

Abstract: 本发明提供基于量化麻醉状态指数的数据驱动麻醉预测控制方法和系统，包括：获取药物注射的历史时间序列和麻醉状态指数历史时间序列；基于药物注射的历史时间序列，构建回归树；基于回归树和麻醉状态指数历史时间序列，构建线性回归预测模型；以线性回归预测模型作为约束并滚动优化，获得血浆浓度的设定值序列；对血浆浓度的设定值序列使用动态矩阵控制进行跟踪控制，获得药物注射的操纵变量序列；结合操纵变量序列和实时的麻醉状态指数，实现血浆浓度的设定值序列和线性回归预测模型的反馈校正。本发明使用多通道的麻醉状态值作为反馈进行控制，相对于传统麻醉使用单指标进行控制，该控制器反馈得到麻醉状态更加准确全面，麻醉效果更加平衡。

公开(公告)号：CN116548920A

公开(公告)日：2023-08-08

申请号：CN202310499629.4

申请日：2023-05-04

Applicant: 上海交通大学医学院附属仁济医院 ,  上海交通大学

Inventor： 苏殿三 ,  王红雨 ,  周洁 ,  吴昌学 ,  丁曦冰 ,  章闻曦 ,  张骁

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  A61B5/0205 ,  A61B5/11 ,  A61B5/107 ,  G16H80/00 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的麻醉状态监测系统和方法，包括：采集模块，其采集数据集，数据集包括多个对象的各项生理指标、麻醉状态指数和当前时刻的麻醉药物种类和剂量；网络输入模块，其将数据集作为面向神经网络的输入；神经网络模块，其对数据集的各个输入数据进行学习，更新网络参数；网络输出模块，其基于更新网络参数后的神经网络，根据监测对象的各项生理指标及其当前时刻的麻醉药物种类和剂量，输出监测对象的麻醉状态指数和下一时刻麻醉药物的种类和剂量。本发明基于深度学习的神经网络，实现了麻醉状态的自动实时监测，其融合了多个生理指标，使得麻醉状态信息准确性更高，同时多指标的方式增加了麻醉状态监测的鲁棒性。