利用了趋势分析的疼痛判别、机器学习、经济性判别模型及应用了IoT的医疗装置、定制化机器学习、以及新型疼痛判别用脑波特征量
- 专利权人:
- 国立大学法人大阪大学
- 发明人:
- 中江文
- 申请号：
- CN201880057841.2
- 公开号：
- CN111050642A
- 申请日:
- 2018.06.07
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供能够客观且准确地对估计对象具有的疼痛进行判别的疼痛估计方法及装置。详细而言,提供基于估计对象的脑波对所述估计对象具有的疼痛进行监视的疼痛监视方法、实施该方法的装置、系统、以及生成用于判别对象的疼痛的模型的方法、以及实施该方法的装置、系统。另外还提供机器学习的改良方法、以及实施该方法的装置、系统。本发明以高效地提供高精度的疼痛判别为课题,因此还提供使用包括脑波特征量相互关系以及复杂性指标等脑波特征量中的至少一个的脑波特征量对疼痛进行判定的方法、用于实施该方法的系统、装置。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
