[发明专利]一种基于自编码的疼痛数据评估方法及相关组件

摘要

本发明公开了一种基于自编码的疼痛数据评估方法及相关组件，方法包括：将激光诱发电位脑电数据作为输入信号送入卷积神经网络提取时间域以及空间域的信息，并使用深度可分离卷积层降低网络参数的数量；然后使用全连接层将数据特征维度降低到预设的维度，得到编码信号；再使用解卷积与上采样技术对编码信号进行恢复，得到重构信号，完成神经网络自编码模型的构建；通过计算重构信号与输入信号差值的梯度迭代更新神经网络自编码模型的参数，使神经网络自编码模型达到收敛；基于编码信号，使用机器学习模型进行疼痛等级训练，再使用所述疼痛等级预测模型进行预测。本发明对输入信号进行编码和解码，将高维数据降至低维特征，可以更精准地提取到激光诱发电位信息从而实现更高的疼痛预测准确率。