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摘要：本发明涉及麻醉深度预测的技术领域，提出一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，包括以下步骤：获取待麻醉对象的用药量数据以及包括待麻醉对象的年龄、性别、身高和或体重在内的静态信息；构建用于麻醉深度指标值预测的麻醉深度预测模型；麻醉深度预测模型包括因果Transformer和瓶颈网络；其中，因果Transformer用于基于用药量数据提取用药量时序特征，瓶颈网络用于结合用药量时序特征和用药量时序特征对应的静态信息，预测麻醉深度指标值；利用麻醉深度预测模型得到的待麻醉对象的麻醉深度指标预测值能够准确地学习到用药量的时序关联以及静态信息与用药量时序特征之间的关联，结果的精确度较高。
主权项：1.一种基于表示学习的麻醉深度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待麻醉对象的用药量数据以及包括待麻醉对象的年龄、性别、身高和或体重在内的静态信息；构建用于麻醉深度指标值预测的麻醉深度预测模型；所述麻醉深度预测模型包括因果Transformer和瓶颈网络；其中，所述因果Transformer用于基于所述用药量数据提取用药量时序特征，所述瓶颈网络用于结合所述用药量时序特征和所述用药量时序特征对应的静态信息，预测麻醉深度指标值；将待麻醉对象的用药量数据和待麻醉对象的静态信息输入所述麻醉深度预测模型，所述麻醉深度预测模型输出待麻醉对象的麻醉深度指标预测值。
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百度查询： 广东工业大学 一种基于表示学习的麻醉深度预测方法
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