[發明專利]一種基于腦電信號的麻醉深度的監測方法及系統在審

申請號：	201710759950.6	申請日：	2017-08-29
公開（公告）號：	CN107595247A	公開（公告）日：	2018-01-19
發明（設計）人：	韓如泉;王擁軍;王鑫;鄒文;吳偉文;任冠清;李文佳	申請（專利權）人：	深圳市德力凱醫療設備股份有限公司
主分類號：	A61B5/00	分類號：	A61B5/00;A61B5/0476
代理公司：	深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙)44268	代理人：	王永文,劉文求
地址：	518054 廣東省深圳市***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于電信號麻醉深度監測方法系統
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及醫療技術領域，特別涉及一種基于腦電信號的麻醉深度的監測方法及系統。

背景技術

麻醉是指借助于藥物等方法而產生的全身或局部感覺的消失及記憶遺忘狀態，它可以確保手術的順利進行，麻醉過深或過淺都會對患者造成危害。因此，麻醉深度的監測尤為重要。而腦電可以直接反映出中樞神經系統的活動。因此腦電技術成為確定麻醉深度的最佳手段之一。目前基于腦電信號的麻醉深度監測方法主要包括頻域分析、雙譜指數、麻醉趨勢和熵指數分析等。雙譜指數(bispectral index scale,BIS)是目前使用最多的麻醉深度監測指標，它采用Beta比率、快慢波的相對同步性、爆發抑制率BSR和QUAZI四個指標，根據麻醉狀態調整各個指數的權值，然后通過加權和得到BIS指數。研究發現，BIS明顯依賴于麻醉藥的使用，且敏感于病人的差異。此外，由于采用平均算法和去除存在較大偽跡干擾的數據段等處理過程，導致BIS參數的更新延遲。麻醉趨勢(Narcotrend)利用Kugler多參數統計和，將麻醉腦電波分為A、B、C、D、E、F六大期，14小類。研究表明，麻醉趨勢與雙譜指數具有相似的臨床表現，存在麻醉藥和病人個體之間的差異。

近幾年，非線性動力學方法開始被廣泛的應用于腦電信號分析和麻醉深度監測的研究中。利用熵監測麻醉深度的方法就是其中的一種。近似熵是一種度量序列的復雜性和統計量化的規則，對腦電圖的時域特征進行分析，其特點是具有較好的抗干擾和抗噪的能力。但是已有的近似熵等復雜性算法由于計算所需序列長度長或計算所需時間長的缺點無法實現實時監測。例如，中國專利申請2015100855324使用基于復雜度的非線性動力學方法對腦電信號進行處理，分別計算腦電信號的格子復雜度、邊緣頻率和爆發抑制比，并利用決策樹算法擬合得到麻醉深度指數。但是這種方法需要專家給出的麻醉狀態分類作為參考，其監測結果的準確性受到決策樹訓練好壞的影響。中國專利申請2007101248131提出了一種基于排序熵的麻醉深度監測方法，對腦電數據進行分段處理，并計算各數據段的排序熵，根據排序熵值的大小估計麻醉深度。中國專利申請2014800085154提出了一種通過使用倒譜技術測量麻醉深度的方法和設備，但它只考慮了腦電信號的頻域信息。

因而現有技術還有待改進和提高。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術的不足，提供一種基于改進的消除趨勢滑動平均方法的腦電信號的麻醉深度的監測方法及系統，已達到提高麻醉深度監測的實時性、魯棒性和準確性的目的。

為了解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案如下：

一種基于腦電信號的麻醉深度的監測方法，其包括：

采集患者的EEG信號，并對所述EEG信號進行預處理以得到無干擾EEG信號；

采用改進的消除趨勢滑動平均算法計算所述無干擾EEG信號的波動函數，并根據所述波動函數計算所述麻醉深度指數。

所述基于腦電信號的麻醉深度的監測方法，其中，所述采集患者的EEG信號，并對所述EEG信號進行預處理以得到無干擾EEG信號具體為：

采集患者的EEG信息，并采用小波熵閾值法消除所述EEG信號的噪聲干擾以得到無干擾EEG信號。

所述基于腦電信號的麻醉深度的監測方法，其中，所述采用改進的消除趨勢滑動平均算法計算所述無干擾EEG信號的波動函數，并根據所述波動函數計算所述麻醉深度指數具體為：

設所述無干擾EEG信號為腦電信號時間序列，并獲取所述腦電信號時間序列的均值；

根據所述均值確定所述腦電信號時間序列的累加序列，并采用后向滑動平均值法計算一固定窗口長度的趨勢序列；