首页> 中国专利> 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

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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN111050642A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 国立大学法人大阪大学;

    申请/专利号CN201880057841.2

  • 发明设计人 中江文;

    申请日2018-07-06

  • 分类号

  • 代理机构北京派特恩知识产权代理有限公司;

  • 代理人樊楠

  • 地址 日本大阪府吹田市山田丘1番1号

  • 入库时间 2023-12-17 08:21:36

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):A61B5/0476 申请日:20180706

    实质审查的生效

  • 2020-04-21

    公开

    公开

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号