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龙图腾网获悉常德市第一人民医院申请的专利基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120304780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510461737.1，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统是由王先学;辛紫琴;谢沛轩;代晶;郭华静;谢锦宏;冯永春设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及麻醉状态评估技术领域，具体为基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统，包括：数据采集单元用于根据EEG导联和耳温传感器获取目标患者的脑电信号和外耳道温度，根据同步时钟模型将目标患者的脑电信号和外耳道温度信号进行数据同步；关联建模单元用于根据脑电信号和外耳道温度信号对目标患者进行动态关联建模，以得到脑电信号和外耳道温度信号之间的PAC特征矩阵。本发明通过结合脑电信号和耳温监测数据，可以更全面、精准地评估病人的麻醉深度，脑电信号可以反映大脑的电活动，而耳温反映身体的整体生理状态，尤其是麻醉药物对体温的影响，将这两种信号进行综合分析，可以有效地提高麻醉状态评估的准确性。

本发明授权基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统在权利要求书中公布了：1.基于脑电信号和耳温监测的术中病人麻醉状态评估系统，其特征在于，包括： 数据采集单元（1），所述数据采集单元（1）用于根据EEG导联和耳温传感器获取目标患者的脑电信号和外耳道温度，根据同步时钟模型将所述目标患者的脑电信号和外耳道温度信号进行数据同步； 关联建模单元（2），所述关联建模单元（2）用于根据所述脑电信号和所述外耳道温度信号对所述目标患者进行动态关联建模，以得到所述脑电信号和所述外耳道温度信号之间的PAC特征矩阵； 特征提取单元（3），所述特征提取单元（3）用于根据所述EEG导联的各通道、所述耳温传感器和所述PAC特征矩阵构建动态图，根据图神经网络对所述动态图进行时空特征提取，以得到所述动态图各节点的时空特征； 特征融合单元（4），所述特征融合单元（4）用于根据注意力机制通过所述时空特征将所述动态图的各节点进行特征融合，以得到所述动态图的融合特征； 麻醉评估单元（5），所述麻醉评估单元（5）用于根据所述动态图的融合特征对所述目标患者进行麻醉深度回归和麻醉状态分类，以得到所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级； 麻醉控制单元（6），所述麻醉控制单元（6）用于将所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级实时反馈至麻醉输注泵，根据模糊PID控制器动态调整麻醉药输注速率； 根据注意力机制通过所述时空特征将所述动态图的各节点进行特征融合，以得到所述动态图的融合特征，包括： 根据所述动态图中各EEG导联节点的融合特征计算所述动态图中各EEG导联节点的注意力权重，其中，所述EEG导联节点的注意力权重的计算公式如下：； 其中，表示第个EEG导联节点的注意力权重，表示Sigmoid激活函数，表示EEG导联节点的可训练的投影矩阵，表示EEG导联节点的偏置项，表示EEG导联节点的时空特征； 根据所述动态图中耳温传感器节点的融合特征计算所述动态图中耳温传感器节点的注意力权重，其中，所述耳温传感器节点的注意力权重的计算公式如下：； 其中，表示耳温传感器节点的注意力权重，表示耳温传感器节点的可训练的投影矩阵，表示耳温传感器节点的偏置项，表示耳温传感器节点的时空特征； 根据所述动态图中各EEG导联节点的注意力权重和所述动态图中耳温传感器节点的注意力权重将所述动态图中各节点的时空特征进行融合，以得到所述动态图的融合特征，其中，所述融合特征的计算公式如下：； 其中，表示动态图的融合特征，表示动态图中各EEG导联节，表示动态图中耳温传感器节点； 根据所述动态图的融合特征对所述目标患者进行麻醉深度回归和麻醉状态分类，以得到所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级，包括： 对所述动态图的融合特征进行麻醉深度回归，以得到所述目标患者的CSI指数，其中，所述CSI指数的计算公式如下：； 其中，表示CSI指数，表示麻醉深度回归的权重矩阵，表示麻醉深度回归的偏置项； 对所述动态图的融合特征进行麻醉状态分类，以得到所述目标患者的麻醉状态等级，其中，所述麻醉状态等级的概率的计算公式如下：； 其中，表示麻醉状态等级的概率，表示麻醉状态分类的权重矩阵，表示麻醉状态分类的偏置项； 将所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级实时反馈至麻醉输注泵，根据模糊PID控制器动态调整麻醉药输注速率，包括： 根据所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级定义状态空间； 根据模糊PID控制器的调整比例增益、调整积分增益、调整微分增益和调整模糊规则的权重因子定义动作空间； 根据所述目标患者的CSI指数和麻醉状态等级的概率确定奖励函数，其中，所述奖励函数的计算公式如下：； 其中，表示奖励函数，和表示预设的平衡权重； 根据所述状态空间、所述动作空间和所述奖励函数构建智能体，根据深度强化学习对所述智能体进行训练。

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