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龙图腾网获悉中国人民解放军海军军医大学第一附属医院申请的专利一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120788518B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511037663.5，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法及系统是由李强;李莉;刘建民;段国礼;许奕;吕楠;张广浩;吴一娜设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法及系统，首先通过麻醉深度监测设备实时采集患者术中麻醉深度数据，基于该患者术中麻醉深度数据启动神经电生理监测参数动态适配流程，调整神经电生理监测设备信号采集配置，生成适配当前麻醉状态的监测配置参数，按照此参数控制设备持续采集患者术中神经电生理信号，接着执行信号与麻醉深度数据的同步关联分析流程，进行时序关联处理生成关联分析结果，最后基于关联分析结果启动术中神经状态评估流程，分析波形信号特征与麻醉深度变化的对应关系，生成包含神经功能状态指示信息的术中神经状态评估报告，从而提高了术中神经功能监测的准确性。

本发明授权一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合麻醉深度监测的术中神经电生理监测方法，其特征在于，所述方法包括： 通过麻醉深度监测设备实时采集患者的术中麻醉深度数据，所述术中麻醉深度数据为反映患者当前麻醉抑制程度的连续监测序列； 基于所述术中麻醉深度数据，启动神经电生理监测参数的动态适配流程，根据所述术中麻醉深度数据的变化特征调整神经电生理监测设备的信号采集配置，生成适配当前麻醉状态的神经电生理监测配置参数，具体包括： 持续监测所述术中麻醉深度数据的实时变化趋势，识别所述术中麻醉深度数据中是否出现预设的参数调整触发事件，所述参数调整触发事件为术中麻醉深度数据的变化幅度超过预设阈值的事件； 当识别到参数调整触发事件时，提取所述参数调整触发事件对应的术中麻醉深度数据变化特征，所述变化特征包括变化方向特征和变化速率特征； 根据所述变化方向特征和变化速率特征，从预设的监测参数调整规则库中匹配对应的参数调整方案，所述参数调整方案包含待调整的信号采集配置项及对应的调整操作指令； 按照所述参数调整方案中的调整操作指令，对神经电生理监测设备的当前信号采集配置进行逐项调整，所述信号采集配置包括信号放大配置、滤波频段配置和采样间隔配置； 在完成参数调整后，启动神经电生理监测设备的配置验证流程，通过采集一段测试信号验证调整后的信号采集配置是否能稳定获取符合质量要求的术中神经电生理信号； 若验证通过，则将调整后的信号采集配置确定为适配当前麻醉状态的神经电生理监测配置参数；若验证未通过，则重新执行参数调整方案的匹配与调整流程，直至配置验证通过； 按照所述神经电生理监测配置参数，控制神经电生理监测设备持续采集患者的术中神经电生理信号，所述术中神经电生理信号为反映神经传导功能的波形信号序列； 执行所述术中神经电生理信号与所述术中麻醉深度数据的同步关联分析流程，将同一时间窗口内的术中神经电生理信号与术中麻醉深度数据进行时序关联处理，生成关联分析结果，具体包括： 设定固定时长的关联分析时间窗口，将所述术中神经电生理信号和所述术中麻醉深度数据均分割为与所述关联分析时间窗口对应的信号片段单元和数据片段单元，每个信号片段单元与数据片段单元具有相同的时间戳范围； 对每个信号片段单元执行波形特征提取流程，识别信号片段单元中的特征波形形态及特征波形出现时刻，所述特征波形形态包括波形幅度形态、波形持续时间形态和波形间隔形态； 对每个数据片段单元执行趋势特征提取流程，识别数据片段单元中的麻醉深度变化趋势及趋势转折点，所述变化趋势包括平稳趋势、上升趋势和下降趋势； 将同一时间戳范围内的信号片段单元的特征波形形态、特征波形出现时刻与数据片段单元的麻醉深度变化趋势、趋势转折点进行时序对齐关联，建立特征波形与麻醉深度变化的对应关系； 对所有时间窗口的对应关系进行汇总分析，识别特征波形形态随麻醉深度变化趋势的规律性关联模式，所述规律性关联模式为特征波形形态变化与麻醉深度变化趋势的稳定对应关系； 将所述规律性关联模式及对应的时间戳范围组合为关联分析结果； 基于所述关联分析结果，启动术中神经状态评估流程，通过分析关联分析结果中的波形信号特征与麻醉深度变化的对应关系，生成包含神经功能状态指示信息的术中神经状态评估报告，具体包括： 解析所述关联分析结果，提取所有规律性关联模式及对应的时间戳范围，确定每个规律性关联模式在术中的持续时间占比； 将提取的规律性关联模式与预设的正常关联模式库进行比对，识别是否存在偏离正常关联模式的异常关联模式，所述异常关联模式为特征波形形态变化与麻醉深度变化趋势的对应关系不符合正常关联模式的模式； 对识别到的异常关联模式进行分类，根据异常关联模式的特征波形形态异常类型和麻醉深度变化趋势异常类型，确定异常关联模式对应的神经功能影响类型； 统计不同神经功能影响类型的异常关联模式在术中的出现频次及持续时间，计算各神经功能影响类型的影响程度参数，所述影响程度参数为异常关联模式的出现频次与持续时间的综合统计结果； 根据各神经功能影响类型的影响程度参数，参照预设的神经功能状态评估标准，确定患者当前的神经功能状态等级，所述神经功能状态等级包括正常状态等级、轻度异常状态等级和中度异常状态等级； 将神经功能状态等级、异常关联模式的详细信息及影响程度参数整合为包含神经功能状态指示信息的术中神经状态评估报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军军医大学第一附属医院，其通讯地址为：200082 上海市杨浦区长海路168号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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