基于人工智能的麻醉深度监测系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于人工智能的麻醉深度监测系统，其特征在于，包括：患者生理数据监测采集模块，用于获取被麻醉患者在被麻醉后的预定时间段的心电图和所述预定时间段内多个预定时间点的血压值；血压局部时序特征分析模块，用于将所述多个预定时间点的血压值按照时间维度排列为血压时序输入向量后，对所述血压时序输入向量进行局部时序特征分析以得到血压局部时序特征向量的序列；心电图特征捕捉模块，用于通过基于深度神经网络模型的心电时序特征提取器对所述心电图进行特征提取以得到心电图语义特征向量；生理数据时序特征跨模态交互模块，用于使用基于类注意力机制的跨模态交互融合模块来对所述血压局部时序特征向量的序列和所述心电图语义特征向量进行处理以得到血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量，作为血压时序特征引导下心电图强化语义特征；麻醉深度等级检测模块，用于基于所述血压时序特征引导下心电图强化语义特征，确定麻醉深度等级标签；其中，所述生理数据时序特征跨模态交互模块，用于：使用基于类注意力机制的跨模态交互融合模块以如下融合公式来对所述血压局部时序特征向量的序列和所述心电图语义特征向量进行处理以得到所述血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量；其中，所述融合公式为：
；
；其中，表示所述心电图语义特征向量，/>表示1×/>的矩阵，/>等于所述心电图语义特征向量的尺度，/>是1×/>的矩阵，/>等于所述血压局部时序特征向量的序列中血压局部时序特征向量的数量，/>是Sigmoid函数，/>为权重系数，/>和/>表示1×1卷积核的卷积操作，/>表示所述血压局部时序特征向量的序列中的各个血压局部时序特征向量，/>表示所述血压局部时序特征向量的序列中的各个血压局部时序特征向量的尺度，/>表示所述血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量；其中，所述血压局部时序特征分析模块，包括：血压时序排列单元，用于将所述多个预定时间点的血压值按照时间维度排列为血压时序输入向量后，对所述血压时序输入向量进行向量切分以得到血压局部时序输入向量的序列；血压时序特征提取单元，用于将所述血压局部时序输入向量的序列通过基于一维卷积层的血压时序关联特征提取器以得到所述血压局部时序特征向量的序列；其中，所述麻醉深度等级检测模块，包括：特征分布优化单元，用于对所述血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量进行特征校正以得到校正后血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量；麻醉深度检测单元，用于将所述校正后血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示麻醉深度等级标签；其中，所述特征分布优化单元，包括：特征校正子单元，用于对所述血压局部时序特征向量的序列和所述心电图语义特征向量进行校正以得到校正特征向量；校正特征融合子单元，用于将所述校正特征向量与所述血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量进行融合以得到所述校正后血压时序特征引导下心电图强化语义特征向量；其中，所述特征校正子单元，用于：以如下校正公式对所述血压局部时序特征向量的序列和所述心电图语义特征向量进行校正以得到校正特征向量；其中，所述校正公式为：
；其中，表示所述血压局部时序特征向量的序列级联得到的级联特征向量，/>表示所述心电图语义特征向量，/>表示特征向量的逐位置开方，/>和/>分别表示特征向量/>和/>最大特征值的倒数，/>和/>表示权重超参数，/>表示所述校正特征向量，/>表示向量的按位置减法，/>表示向量的按位置点乘。