基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统

本发明涉及医疗信息分析技术领域，具体为基于机器学习的手术中生命体征数据伪差识别与修正系统，通过数据采集和预处理模块获取患者手术时的多参数生命体征监测数据并进行预处理；特征提取模块提取数据的时域、频域和形态学特征；伪差识别模块采用孤立森林模型识别伪差数据，并使用CNN和LSTM集成分类器对伪差类型进行分类，通过置信度判断分类准确性；数据修正模块利用ARMA时间序列预测模型，根据伪差数据前后时间点数据对伪差进行修正。本发明实现了手术生命体征监测数据的自动质控，提高了手术监护的智能化水平，具有显著的技术优势和应用价值。