ChiCTR2600123109
结束
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2026-04-21
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苏醒期躁动
基于机器学习分析脑电数据识别全麻患者苏醒期不良刺激不同来源的研究
基于机器学习分析脑电数据识别全麻患者苏醒期不良刺激不同来源的研究
1. 采集和分析全身麻醉苏醒期脑电信号，通过Python处理数据并以图形化方式呈现，辅助临床监测与解读。 2. 通过回顾病历资料和机器学习方法，分析苏醒后发生躁动患者在其苏醒期的脑电数据特征。 3. 利用机器学习进一步探索苏醒期存在躁动患者的脑电特征，与其躁动具体原因之间是否存在强对应关系。
队列研究
回顾性研究
无
无
浙江省医药卫⽣科技计划项⽬2023RC151
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300
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2026-02-01
2026-04-30
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1. 年龄在25至65岁之间的成年患者。 2. 生长发育及智力正常。 3. 在气管插管全身麻醉下接受外科手术。 4. 全身麻醉期间使用了BIS（脑电双频指数）监测。 1. 年龄在25至65岁之间的成年患者。2. 生长发育及智力正常。3. 在气管插管全身麻醉下接受外科手术。4. 全身麻醉期间使用了BIS（脑电双频指数）监测。；
请登录查看1. 既往有癫痫等中枢神经系统疾病史。 2. 接受颅脑相关手术，或术前有意识障碍病史。 3. 困难气道。 4. 手术期间发生过敏反应。 5. 体重指数 > 26 kg/m^2。 6. 贫血（血红蛋白 < 7 g/dL）。 7. 甲状腺功能异常（甲状腺功能减退或亢进）。 8. 无法配合或术前拒绝接受脑电监测的患者。；
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