發(fā)布時間：2020-10-20 08:48

　　 在現(xiàn)今的全身麻醉手術過程中,非人體侵入性以及高準確性的麻醉深度監(jiān)測系統(tǒng)是很重要的議題,麻醉深度監(jiān)測系統(tǒng)不只可以提供給麻醉醫(yī)師當作參考,判斷病人當下的麻醉深度當作是否可以開始進行手術,同時也能幫助病人在更合適的麻醉狀態(tài)下進行手術。在本研究中利用多重生命訊號,如心率(Heart rate,HR),平均血壓(Mean blood pressure)及肌電圖(electromyography,EMG)作為輸入,并以BIS(Bispectral Index)當作目標,通過三種不同方法:類神經網(wǎng)絡(ANN),自適應神經模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)、支持向量機(SVM)分別進行回歸建立模型,得到不同的預測結果,其中ANFIS表現(xiàn)最好,平均絕對誤差表現(xiàn)為9.2848±3.2653,相關系數(shù)為0.767±0.0874。再使用集成學習技術(Ensemble technique),對三種模型結果進行再次處理,使模型具有更廣泛的適用性和準確性。通過與原來BIS值及單一模型結果進行比對,結果顯示ANFIS與SVM結合的集成方法比單一模型表現(xiàn)更好,平均絕對誤差最低,為8.9419±3.3584,同時相關系數(shù)最高,為0.797±0.0861,證明此模型代替BIS的可行性,未來希望可以將建立起來的模型運用在臨床實驗上。
【學位單位】：貴州大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TH77
【部分圖文】：

圖 2.1 插管示意圖現(xiàn)狀麻醉則起源于 17 世紀，在當時主要是使用單一于麻醉深度的研究中，主要關注點在于麻醉劑lliam Morton 首次公開了乙醚麻醉劑的效用，麻包括病患麻醉不夠充分，在手術過程中會恢復傷害，同時在手術結束之后想起來。這些都是一系列問題。因此，在 1942 年，肌肉松弛劑的復成為了麻醉深度研究課題的一個重要研究點醉監(jiān)測儀器的發(fā)展迅速，許多知名醫(yī)療器械廠，他們都采用了不同的算法與方案，由于麻醉擾因素過多，目前大部分能判斷麻醉深度的�。喊l(fā)電位（Auditory Evoked Potential,AEP）：聽覺

二十至八十歲范圍之內，當中患者若有嚴重的呼吸系統(tǒng)、心血管、肝、腎、內分泌方面的疾病，或是未受控制的高血壓、之前對麻醉有不良反應的臨床證據(jù)、任何神經精神失常的病史以及病患術前服用任何可能影響麻醉過程的藥物，則不采用該患者生理訊號實施分析。由研究人員詳細的記錄手術中病患的生理反應以及病患相關數(shù)據(jù)，藥劑名稱、濃度、劑量、開始注射時間、麻醉與清醒的確切時間、插管開始時間、手術過程中是否移動到病患頭部、胸部、手指、手術過程中下刀、電刀開始時間，持續(xù)多久時間，單極或雙極電刀，病患是否咳嗽、咀嚼、或其他嘴部動作，臉部動作、四肢移動、流眼淚、睜眼，同時記錄血壓、麻醉氣體或增加注射藥劑濃度、體溫等，以及每五分鐘寫下 MAC（MinimumAlveolar Concentration）值，以達到手術過程中的事件紀錄完整性。2.2 生理訊號收集在本研究中于的手術房中收集生理訊號時所使用的設備包含了生理訊號監(jiān)測器IntelliVue MP60 如圖 2.1（a）暨心電圖貼的位置如圖 2.1（b）所示，以及透過個人

第 2 章 實驗設置及病人訊號收集9圖 2.3 數(shù)據(jù)收集流程圖2.3 生理訊號篩選本研究共收集了 113 筆案例，在收案過程中會有過多的噪聲干擾以及存盤有問題之案例，導致無法分析，扣除上述所說的案例后共分析了 80 筆的案例數(shù)據(jù)。在本研究中將這 80 筆案例分成了兩個部分進行分析，其中的 60 筆數(shù)據(jù)透過類神經網(wǎng)絡分析建立模型樣本，而剩下的 20 筆數(shù)據(jù)則拿來做額外測試。在模型建立過程中，本研究使用心率、平均血壓、肌電圖三個生理訊號作為輸入，將專家評估的意識清醒程度作為輸出，最后將結果與 BIS 值比較，流程圖如圖2.4。
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