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申请/专利权人：瑞鞍星医疗科技(苏州)有限公司;上海瑞懿为医疗科技有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种麻醉深度评估方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取已训练完成的麻醉深度评估模型以及目标对象的多模态数据；在所述多模态数据包括目标脑电波数据、目标高时间维度生命数据以及目标生命体征数据中的至少一个的情况下，将所述多模态数据输入到所述麻醉深度评估模型中，并根据所述麻醉深度评估模型的输出结果，得到所述目标对象的麻醉深度评估结果。本发明实施例的技术方案，提高了麻醉深度评估的准确性。

主权项：1.一种麻醉深度评估方法，其特征在于，包括：获取已训练完成的麻醉深度评估模型以及目标对象的多模态数据；在所述多模态数据包括目标脑电波数据、目标高时间维度生命数据以及目标生命体征数据中的至少一个的情况下，将所述多模态数据输入到所述麻醉深度评估模型中，并根据所述麻醉深度评估模型的输出结果，得到所述目标对象的麻醉深度评估结果；所述麻醉深度评估模型包括脑电波特征提取部分、高时间维度特征提取部分以及特征融合部分；所述将所述多模态数据输入到所述麻醉深度评估模型中，并根据所述麻醉深度评估模型的输出结果，得到所述目标对象的麻醉深度评估结果，包括：将所述多模态数据输入到所述麻醉深度评估模型中，以利用所述麻醉深度评估模型，执行下述五个步骤，以基于所述多模态数据进行麻醉深度评估：在所述多模态数据包括所述目标脑电波数据的情况下，基于所述脑电波特征提取部分，对所述目标脑电波数据进行特征提取，并将特征提取得到的脑电波特征输入到所述特征融合部分中；在所述多模态数据包括所述目标高时间维度生命数据的情况下，基于所述高时间维度特征提取部分，对所述目标高时间维度生命数据进行特征提取，并将特征提取得到的高时间维度特征输入到所述特征融合部分中；在所述多模态数据包括所述目标生命体征数据的情况下，将所述目标生命体征数据输入到所述特征融合部分中；基于所述特征融合部分，对已输入特征进行特征融合，得到融合特征，其中，所述已输入特征包括所述脑电波特征、所述高时间维度特征以及所述目标生命体征数据中的至少一个；基于所述融合特征，确定所述麻醉深度评估模型的模型输出结果进行输出；根据得到的所述模型输出结果，得到所述目标对象的麻醉深度评估结果。

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