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麻醉是外科手术中的关键，由于人工智能在医疗中的应用，麻醉正受到重新审视。精确控制暂时失去意识对于确保手术安全、无痛至关重要。传统的麻醉深度 (DoA) 评估方法依赖于身体特征，由于个体差异，已被证明不一致。为此，脑电图 (EEG) 技术应运而生，双谱指数等指标可提供可量化的评估。本文献综述探讨了 DoA 研究的当前范围和前沿，强调了利用 EEG 信号进行有效临床监测的方法。本综述对最近的进展进行了综合性综述，特别关注脑电图 (EEG) 技术及其在增强临床监测中的作用。通过研究 117 篇高影响力论文，本综述深入探讨了基于 EEG 的 DoA 分析中的特征提取、模型构建和算法设计的细节。对这些研究的比较评估突出了它们的方法和性能，包括与双频指数等既定指数的临床相关性。该综述确定了知识差距，特别是需要改进数据访问协作，这对于开发卓越的机器学习模型和用于患者管理的实时预测算法至关重要。它还要求改进模型评估流程，以确保在不同患者人群和麻醉剂中的稳健性。该综述强调了技术进步在提高麻醉的精确度、安全性和患者结果方面的潜力，为麻醉护理的新标准铺平了道路。本综述的结果有助于持续讨论脑电图在麻醉中的应用，为这一关键医疗实践领域的技术进步潜力提供了见解。
利用机器学习进行脑电图信号分析
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