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龙图腾网获悉天津大学四川创新研究院;四川天瓴创新科技集团有限公司申请的专利一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统及方法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：CN119908668B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510134243.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统及方法是由宋乐;朱鹏飞设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统及方法，系统包括经动态皮肤电分析子系统、动态信号增强与自适应降噪处理子系统、多态融合深度网络子系统、强化学习驱动自适应调控器，方法基于系统实现。本发明通过皮肤电信号的多模态分析，提供了精准的麻醉深度监测方案；基于自适应药物调整算法与强化学习，实现了麻醉深度的实时调整，防止麻醉过深或过浅；结合患者个体差异，进行个性化麻醉管理，提高麻醉安全性；与脑电图传统方法相比，GSR信号的采集方式无创且更加舒适，便于患者长期监测；明通过创新的信号处理、深度学习和自适应调整机制，能够提供更加智能、精准、个性化的麻醉深度监测解决方案。

本发明授权一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于皮肤电信号分析的麻醉深度监测系统，其特征在于，包括神经动态皮肤电分析子系统、动态信号增强与自适应降噪处理子系统、多态融合深度网络子系统、强化学习驱动自适应调控器； 所述神经动态皮肤电分析子系统采用基于皮肤电反应的多维度动态分析方法，结合实时变化和神经复杂度监测麻醉深度； 所述动态信号增强与自适应降噪处理子系统去除皮肤电信号中的噪声和伪影，同时增强信号的有效信息； 所述多态融合深度网络子系统结合卷积神经网络和长短时记忆网络，从多模态信号中提取具有高精度的特征，准确评估麻醉深度； 所述强化学习驱动自适应调控器通过动态调整麻醉药物输注量，确保麻醉深度维持在最优状态； 所述动态信号增强与自适应降噪处理子系统包括输入层与数据预处理模块、卷积层模块、长短时记忆网络模块、融合层模块、全连接层模块； 所述输入层与数据预处理模块接收来自不同传感器采集的多模态数据，经过预处理，转换为高维特征向量，公式为： ； 其中，代表神经敏感性指标，用于捕捉麻醉过程中交感神经系统的活动变化，代表神经复杂度熵，HRV代表心率变异性，Resp代表呼吸频率，代表高维特征向量； 所述卷积层模块通过卷积核学习信号中的局部变化，卷积公式为： ； 其中，代表卷积神经网络第l层的输出特征图，代表卷积核，代表激活函数，代表上一层的输出，代表偏置项，用于调整模型； 所述长短时记忆网络模块建模皮肤电信号和心率信号的时序变化，捕捉信号的时序特征，公式为： ； 其中，代表当前时刻的细胞状态，代表遗忘门，代表输入门，代表上一时刻的细胞状态，代表当前候选记忆； 所述融合层模块将提取的局部特征和时序特征进行合并，得到最终的麻醉深度评估结果； 所述全连接层输出麻醉深度的分类结果； 所述分类结果包括浅麻醉、深麻醉、意识丧失。

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