申请/专利权人:北京大学第一医院
申请日:2023-09-18
公开(公告)日:2024-01-05
公开(公告)号:CN117338241A
主分类号:A61B5/00
分类号:A61B5/00;A61B5/11;G06N20/00
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开
摘要:本发明公开了一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法。该方法包括:获取患者身体部位的加速度数据;将所述加速度数据输入XGBoost模型中,输出患者睡眠觉醒状态。本发明可以在只获得患者身体部位的加速度数据的情况下,即可方便、快速和准确地检测麻醉手术后患者的睡眠觉醒状态,从而解决了检测设备过于昂贵、操作过程过于专业复杂和检测低准确率的问题。
主权项:1.一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法,其特征在于,所述方法包括:获取患者身体部位的加速度数据;将所述患者身体部位的加速度数据输入机器学习模型中,输出患者睡眠觉醒状态。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京大学第一医院 一种基于机器学习模型的患者睡眠觉醒状态检测方法
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