基于脑电非线性特征和AdaBoost算法的诱导期麻醉深度检测

提出一种结合自适应增强学习AdaBoost算法和脑电非线性特征的麻醉深度评估方法,通过提取脑电信号中的4种非线性特征（KC复杂度、小波熵、排序熵、模糊熵）作为输入,以双谱指数作为参考输出,将诱导期麻醉深度分为清醒、轻度麻醉、中度麻醉。使用9例全麻患者的诱导期脑电信号对该方法进行评估,3种不同麻醉状态分类准确度为86.69%,Kappa系数为0.837,表明该方法可以较好地区分诱导期3种不同麻醉水平,为麻醉深度监测提供新思路。     

基于局部场电位样本熵分析的麻醉深度监测

背景：目前的麻醉深度监测多以大脑皮质脑电信号分析为主,然而,大脑皮质脑电信号不能反映皮质下组织的功能状况、不包含高频信息并且易受外界环境干扰,从而导致基于大脑皮质脑电信号分析的麻醉深度监测在稳定性、精确性等方面有固有缺陷。 目的：分析局部场电位信号样本熵在麻醉深度监测中的效果,实现麻醉深度的实时监测。 方法：以大鼠为模型动物进行实验,对整个麻醉过程中的大鼠初级视觉皮质局部场电位信号进行快速样本熵计算,并对样本熵曲线动态变化进行分析,判定麻醉状态;然后将样本熵分别与大鼠尾部受热刺激时的甩尾延迟时间、局部场电位信号的中心频率和边缘频率做统计分析,验证基于局部场电位快速样本熵分析的麻醉状态判定方法。 结果与结论：局部场电位信号的样本熵可以快速、准确、稳定地反映大鼠的麻醉深度,用于麻醉深度实时监测。     

基于脑电样本熵和小波熵的麻醉深度监测

目的:通过研究全麻手术病人的脑电信号特征,从分类准确率、算法难易程度、计算时间等方面讨论样本熵和小波熵算法在麻醉深度监测中的应用。方法:基于脑电信号的非线性和不稳定性,采用两种非线性动力学分析方法(样本熵和小波熵)对30例全麻手术病人的脑电信号进行特征提取,并对每位病人清醒状态、轻度麻醉状态和中度麻醉状态下的脑电信号的样本熵和小波熵进行差异分析。结果:不同麻醉状态下的脑电信号的样本熵和小波熵均有明显差异。相同脑电信号的样本熵的变化阈值较小波熵的变化阈值大。结论:样本熵和小波熵算法均可以作为麻醉深度监测的有效指标。从分类准确率、算法难易程度和计算时间等方面考虑,使用样本熵算法的效果优于小波熵算法。     

脑电信号分析在麻醉监测中的研究进展

目前,临床上迫切需要一种能保证高质量麻醉的麻醉监护技术.脑电信号(EEG)分析在麻醉镇静深度监测方面具有明显的作用.系统地介绍几种脑电信号分析方法,如双谱、听觉诱发电位、脑功能状态、脑电熵、麻醉趋势和脑电非线性分析等指数;并分析了这些脑电分析方法在麻醉镇静深度监测中的局限性,提出了今后的研究方向.     

基于脑电信号的麻醉特征参数分析

针对所有原始脑电信号都受到低频和尖峰噪声干扰的问题,提出了小波变换和独立分量分析相结合的去噪算法;对预处理后的脑电数据,进行小波熵、近似熵和复杂度这三种特征参数的数值表征,并进一步通过特征参数的状态变化率来判断脑电信号的状态区分效果。麻醉与非麻醉的脑电数据处理结果表明,三种特征参数的状态变化率分别达到50.5%、21.6%和19.5%,其中小波熵的状态变化率最高,这些特征参数可作为基于脑电信号分析的麻醉深度量化研究的基础。     

BP网络在麻醉深度监测算法上的应用

麻醉是临床手术中必不可少的环节,但麻醉的过深或过浅可能给病人带来伤害,因而对麻醉深度的监测具有较高的临床价值。脑电是目前检测麻醉深度最有潜力的方法,首先通过滤波等处理方式得到较为纯净的脑电信号,分析时域和频域的特征,计算相应的参数,并将该参数作为前向反馈神经网络的输入参数,选择合适的BP神经网络拟合得到一个能够评价麻醉深度的无量纲常数。使用BP神经网络拟合结果来表征麻醉深度准确率普遍在90%以上,反映了BP神经网络在麻醉深度监测上具有较高的应用价值。     

麻醉深度监测研究的现状与进展

麻醉是现代医学临床手术中必不可少的关键环节,具有较高的风险.研究证明,术中麻醉深度监测能够有效地降低麻醉剂使用量并减少恢复时间,从而降低麻醉过程中出现并发症的危险.对于麻醉深度监测方法的研究已经成为国际研究热点.主要介绍了麻醉深度监测的多种方法,包括脑电双频指数、听觉诱发电位、熵指数以及心率变异性；着重介绍了这些方法的原理、优、缺点及相互之间的关系,并且详细阐述了心率变异性与麻醉深度监测的关系及该方法的历史和现状；重点分析了心率变异性时域和频域分析方法,为研究以该方法为指导的麻醉深度监测技术奠定了理论基础.     

麻醉深度监测中脑电信号特征提取方法

目的:对采集得到的麻醉深度监测过程中的脑电数据进行特征提取,得出脑电信号在麻醉深度加深过程中的变化规律,为进一步的定量研究提供参考。方法:在Matlab的平台下采用幅频分析和功率谱估计的方法对采集得到的脑电数据进行分析,提取信号特征。结果:在清醒状态时,脑电信号的能量主要集中在δ段,随着麻醉深度加深,δ段的能量开始降低,并且?段的能量在增加;在适合的麻醉深度时,脑电的能量主要集中在?段,在不断加深的过程中δ段能量在增加;在过量麻醉时,脑电的δ段能量在增加。结论:通过幅频分析和功率谱估计可以很好地提取脑电信号的特征,对于指导临床手术中药物剂量的运用具有一定的意义,同时为后续开展麻醉深度研究提供指导。     

基于HHT的视觉疲劳脑电特征提取

【摘 要】 为准确提取到脑电信号中的疲劳特征,以此作为预警器提醒程序员休息,本文设计了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑电实验,采用希尔伯特黄算法提取被试者脑电信号中EEG参数[θ]、[α]、[β]、[βα]、[(α+θ)β]在正常状态和疲劳状态下的希尔伯特边际谱能量值,分析两种状态下的希尔伯特边际谱能量的变化趋势。单因素方差分析结果表明:在疲劳状态下[α]、[(α+θ)β]的边际谱能量显著上升,[β]、[βα]波边际谱能量显著下降。通过支持向量机分类,[βα]的最大分类准确率达到了94.4%,[β]节律的最大分类准确率达到了93.3%。[α]、[α+θβ]也表现出良好的可分性。从希尔伯特黄算法中提取的4个EEG参数［[α]、[β]、[βα]、[α+θβ]］的边际谱能量特征均可以作为评价视觉疲劳特性的指标。     

不同麻醉深度下大鼠脑电复杂度和功率谱的变化过程

本研究计算和分析了大鼠在逐渐加深的Urethane麻醉过程中脑电信号的算法复杂度、近似熵、功率值和功率谱重心频率的变化特征。结果表明：随着麻醉程度的加深，皮层脑电中同步波的两种复杂度值逐渐减小，同步波高频段功率也逐渐减少，使得功率谱重心频率向低频方向迁移；去同步波则在深度麻醉状态下不再出现，说明中脑网状结构的激励已消失。另外，脑电信号的算法复杂度和近似熵的计算结果有很好的一致性。