[发明专利]基于深度学习的新生儿缺血缺氧性脑病分度方法及装置在审
| 申请号： | 202310759891.8 | 申请日： | 2023-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN116784867A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 林沛阳;楼可心;宋小燕;白皓莹;刘泉影 | 申请（专利权）人： | 南方科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/369 | 分类号： | A61B5/369;A61B5/372;A61B5/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇知识产权代理有限公司 11463 | 代理人： | 张萌 |
| 地址： | 518000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的新生儿缺血缺氧性脑病分度方法及装置，先获取HIE新生儿的原始脑电数据(包括多个差分通道的脑电数据)，再对原始脑电数据进行预处理，之后通过预先训练好的神经网络模型对预处理后的脑电数据进行预测，从而得到HIE新生儿的HIE分度结果。采用本发明可以提高新生儿HIE分度的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 新生儿 缺血 缺氧 性脑病 分度 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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