【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及麻醉管理，尤其涉及一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统。
技术介绍
1、麻醉药物在现代医疗中被广泛应用，尤其在外科手术和重症监护等场景中，用于帮助患者缓解疼痛并保持无意识状态。然而，麻醉药物在发挥其作用的同时，也可能对患者的脑功能产生潜在的影响，尤其是麻醉药物过量时，可能导致大脑功能的暂时或永久性损伤。监控和评估麻醉药物对患者脑功能的影响，尤其是在实时监控和分析麻醉药物过量的情况下，成为医疗领域的重要课题。
2、现有的麻醉监控技术主要集中于生命体征的监测，如心率、血压、血氧饱和度等生理参数，但在评估麻醉药物对脑功能的具体影响方面仍存在不足。这些传统监控系统难以实现对脑电波和脑功能成像数据的实时处理和分析，导致对麻醉药物过量的风险识别和应对滞后。此外，现有技术在提供个性化的麻醉剂量调整和远程医疗协助方面也存在较大局限性，无法有效结合患者的个性化生理参数和实时数据进行动态调整，缺乏对麻醉剂量的智能优化和预警功能。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统。
2、一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、实时评估模块、风险预警模块、治疗建议模块、系统交互模块和远程监控模块，其中；
3、所述数据采集模块用于实时采集患者的多模态生理数据，包括脑电波、功能性磁共振成像和脑部血氧饱和度，脑电波数据通过多通道脑电图设备获取，功能性磁共振成像
4、所述数据预处理模块用于对采集到的多模态数据进行去噪、归一化和特征提取处理；
5、所述模型训练模块用于基于历史患者数据，通过集成多种机器学习算法，建立麻醉药物过量对脑功能影响的预测模型，具体包括：
6、使用卷积神经网络和长短期记忆网络结合的深度学习模型，对脑电波和功能性磁共振成像数据的时空特征进行提取和融合；
7、卷积神经网络用于提取脑电波的时序特征和功能性磁共振成像的空间特征，融合后的特征输入到预训练的支持向量机模型进行二分类，判断麻醉药物是否对脑功能产生过量影响；
8、所述实时评估模块用于基于数据采集模块的实时数据，结合模型训练模块生成的预测模型，动态评估患者当前的麻醉药物剂量是否会对脑功能产生过量影响，具体为：
9、实时评估模块利用深度卷积神经网络生成脑功能热力图，标记出受麻醉药物影响的脑部区域，并通过长短期记忆网络对脑电波的时序数据进行动态分析，评估不同时间点脑功能受损的风险；
10、所述风险预警模块基于实时评估模块的评估结果，判断患者脑功能是否处于受损风险，并在超出安全阈值时触发预警；
11、所述治疗建议模块用于基于风险预警模块的分析结果，结合患者的个性化生理参数和历史麻醉药物使用数据，生成个性化的麻醉药物调整建议；
12、所述系统交互模块用于医护人员与系统之间的交互操作，支持实时数据查询、预测结果回顾及治疗建议的调整；
13、所述远程监控模块支持专家团队通过网络远程监控患者的脑功能状态，提供远程协助。
14、可选的，所述数据采集模块包括：
15、脑电波数据的采集：使用多通道脑电图设备进行脑电波数据的实时采集；
16、功能性磁共振成像数据的采集：采用梯度回波epi序列的高分辨率功能性磁共振成像设备，采集三维体素数据，捕捉麻醉状态下的血氧水平依赖信号；
17、脑部血氧饱和度数据的采集：使用近红外光学传感器在患者头皮上非侵入式采集局部脑部血氧饱和度数据；
18、数据同步：通过集成时间同步单元，确保脑电波数据、功能性磁共振成像数据和脑部血氧饱和度数据在同一时间轴上同步采集；
19、多模态数据传输与存储：采集到的多模态数据通过高速数据接口进行加密传输，存储在专用服务器上。
20、可选的，所述数据预处理模块包括：
21、脑电波数据的去噪与分解：使用小波变换对脑电波信号进行分解与去噪处理；
22、脑电波数据的特征提取：使用快速傅里叶变换对去噪后的eeg信号进行频域分析，提取功率谱密度特征；
23、功能性磁共振成像数据的去噪与归一化：对功能性磁共振成像数据进行时空对齐，并对功能性磁共振成像数据进行归一化处理，调整不同体素之间的数据强度一致性；
24、功能性磁共振成像数据的独立成分分析：使用独立成分分析对功能性磁共振成像数据进行特征提取；
25、多模态数据的时序对齐：在脑电波和功能性磁共振成像数据处理完毕后，使用时间同步算法对两类数据进行对齐。
26、可选的，所述模型训练模块包括：
27、脑电波时序特征的提取：使用卷积神经网络提取脑电波时序特征；
28、功能性磁共振成像空间特征的提取：对功能性磁共振成像数据进行三维卷积处理,提取脑部不同区域的空间活动特征；
29、时空特征融合：将通过卷积神经网络提取的脑电波时序特征和功能性磁共振成像的空间特征进行行融合，形成融合后的时空特征。
30、可选的，所述模型训练模块还包括：
31、特征分类：将融合后的时空特征输入到预训练的支持向量机模型中进行二分类，判断麻醉药物是否对脑功能产生过量影响；
32、自适应梯度优化算法：使用自适应梯度优化算法对预测模型进行优化，自适应梯度优化算法通过计算梯度的自适应学习率，更新模型参数；
33、交叉熵损失函数：采用交叉熵损失函数进行模型训练，衡量预测结果与真实标签之间的差异。
34、可选的，所述实时评估模块具体包括：
35、实时数据输入：实时评估模块从数据采集模块获取实时采集的多模态数据，包括脑电波、功能性磁共振成像和脑部血氧饱和度数据；
36、深度卷积神经网络生成脑功能热力图：实时评估模块通过预训练的深度卷积神经网络处理功能性磁共振成像数据，生成脑功能热力图；
37、长短期记忆网络分析脑电波时序数据：实时评估模块同时使用长短期记忆网络对脑电波的时序数据讲行动态分析，捕捉脑电波信号的时间依赖性，评估不同时刻脑功能的变化；
38、动态评估结果输出：实时评估模块将卷积神经网络生成的脑功能热力图和长短期记忆网络对脑电波信号的动态分析结果进行综合评估，根据麻醉药物剂量、患者当前生理状态、脑功能热力图和时序分析结果，生成综合评估报告，指出当前麻醉药物剂量是否超出安全范围，并评估是否存在脑功能受损风险。
39、可选的，所述风险预警模块具体包括：
40、预警阈值的设置与调整：系统初始设置一个安全阈值范围，基于正常情况下麻醉药物对脑功能影响的临床数据进行设定，阈值范围用于衡量脑功能状态是否安全，风险预警模块根据患者的个体生理数据(包括年龄、体重、本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、实时评估模块、风险预警模块、治疗建议模块、系统交互模块和远程监控模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述模型训练模块还包括：
6.根据权利要求5所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述实时评估模块具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述风险预警模块具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种应用人工智能的麻醉
9.根据权利要求8所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述系统交互模块包括：
10.根据权利要求9所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述远程监控模块包括：
...【技术特征摘要】
1.一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、实时评估模块、风险预警模块、治疗建议模块、系统交互模块和远程监控模块，其中；
2.根据权利要求1所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
3.根据权利要求2所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括：
4.根据权利要求3所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征在于，所述模型训练模块包括：
5.根据权利要求4所述的一种应用人工智能的麻醉药物过量脑功能影响评估系统，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：喻俊，王俊普，彭晓维，范学军，卜平元，严谨，
申请(专利权)人：中南大学湘雅三医院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。