大数据分析方法_基于脑电信号检测的麻醉深度监测

麻醉是现代外科的一个重要环节根据麻醉体位的不同，临床麻醉主要分为全身麻醉和局部

麻醉。本文主要讨论全身麻醉中麻醉深度的监测。一般认为全身麻醉主要是通过各种麻醉药物的相互作用来影响中枢神经系统的活动，从而使机体达到适合外科手术的状态，如镇静、镇痛、健忘症等。

在临床麻醉中，麻醉过深，可能会使患者难以醒来甚至难以醒来，同时还会造成麻醉药品的浪费；如果麻醉太浅，病人可能会感到疼痛，甚至在手术过程中醒来。麻醉深度不当会给患者带来不同程度的生理或心理伤害。因此，控制和维持合适的麻醉深度是临床麻醉师的主要任务，也是首要任务。全身麻醉药的主要作用部位是大脑的中枢神经系统。脑电图对麻醉剂高度敏感，因此基于脑电图检测的麻醉深度监测研究具有坚实的理论基础。

基于脑电信号分析的麻醉深度分析方法已经研究了几十年。随着电生理信号分析方法从时频域分析方法向非线性动态分析方法的逐步发展，非线性动态分析方法逐渐吸引了麻醉监测研究领域许多研究者的青睐。

脑电图信号根据患者的麻醉程度分为清醒状态、轻度麻醉状态和中度麻醉状态对临床脑电信号进行预处理以去除噪声干扰，然后分析不同麻醉状态下脑电信号的四个非线性动态特征的差异，即近似熵特征、样本熵特征、排序熵特征和小波熵特征。随着麻醉程度的加深，脑电信号的四个熵特征都呈下降趋势。然后，结合BP神经网络，对四种信息熵算法在麻醉深度监测研究中的应用进行了对比分析。发现样本熵算法、排序熵算法和小波熵算法对麻醉状态的分类精度较高。同时，比较了脑电单特征麻醉状态分类识别和多特征麻醉状态分类识别的网络效果，探索了麻醉深度监测的最佳网络模型。研究表明，样本熵指数和小波熵指数相结合的网络模型对麻醉深度的判断准确率最高，可达99.98%

结合多种脑电图特征联合监测麻醉深度的分析方法为准确评价麻醉深度带来了新的思路和新的方法