ChiCTR2500103744
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2025-06-05
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儿童术后疼痛
基于脉冲神经网络模型的脑电图分析在预测儿童术后疼痛中的应用研究
基于脉冲神经网络模型的脑电图分析在预测儿童术后疼痛中的应用研究
本研究旨在通过脉冲神经网络（SNN）及其他深度学习模型结合脑电图（EEG）和多模态生理数据，系统评估不同算法在儿童术后疼痛预测中的性能差异，以开发最优的客观、实时疼痛评估方法。研究目标包括：1）验证EEG时空动态特征通过SNN建模在儿童术后疼痛预测中的适用性，评估其分类精度与实时性优势；2）利用SNN的时序分析能力系统解析关键脑区（如额极区、中央区、额颞区）的特征贡献度，揭示疼痛感知的神经生理机制；3）构建EEG与多模态生理信号（心率、血压等）融合的深度学习算法，通过数据互补提升模型鲁棒性；4）最终开发基于SNN及其他更优模型和多模态数据的智能疼痛预测系统，实现术后疼痛状态的实时监测与个性化管理，为临床决策提供科学依据。
诊断试验诊断准确性
诊断试验新技术
无
无
无
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2025-06-05
2027-06-04
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1.在广州医科大学附属妇女儿童医疗中心实施择期或日间手术接受全身麻醉的患儿 2.年龄在0-8岁 3.ASA分级I-III级 4.术后送往麻醉后监测恢复室（Post-anesthesia care unit, PACU），并常规进行术后疼痛评估的患儿。；
请登录查看1.严重的头皮损伤患儿、有神经系统疾病的患儿、颅脑手术患儿。 2.术中发生非计划性事件（如大出血、心跳骤停、过敏性休克等） 3.家长未签署同意书的患儿，以上患儿均排除在外。；
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