發(fā)布時間：2021-06-08 07:49

　　麻醉是現(xiàn)代外科手術中必不可少的一個環(huán)節(jié)。根據(jù)麻醉部位的不同,臨床麻醉主要分為全身麻醉和局部麻醉,本文主要討論全身麻醉過程中的麻醉深度監(jiān)測問題。一般認為,全身麻醉主要通過多種麻醉藥物相互作用,影響中樞神經系統(tǒng)活動,使機體達到鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛、遺忘等適合外科手術操作的狀態(tài)。在臨床麻醉過程中,麻醉過深,可能會使患者蘇醒困難甚至難以蘇醒,同時還會造成麻醉藥物的浪費;麻醉過淺,可能會使患者感受到疼痛甚至在手術過程中蘇醒過來,不當?shù)穆樽砩疃葧o患者帶來不同程度的生理或者心理上的傷害,所以控制并維持適當?shù)穆樽砩疃仁桥R床麻醉醫(yī)生的主要任務,也是首要任務。全身麻醉藥的主要作用部位是大腦中樞神經系統(tǒng),腦電信號對麻醉藥有很強的敏感性,所以基于腦電信號檢測的麻醉深度監(jiān)測研究具有扎實的理論依據(jù)�；谀X電信號分析的麻醉深度分析方法研究已經有幾十年的歷史,隨著電生理信號分析方法由時頻域分析方法逐漸發(fā)展為非線性動力學分析方法,非線性動力學分析方法在麻醉深度監(jiān)測研究領域也逐漸引起很多研究者的青睞。本論文以30例腹腔鏡全麻手術病人的腦電信號為研究對象,根據(jù)病人所處麻醉狀態(tài)的不同,將腦電信號按照麻醉程度分為:清醒狀態(tài)、輕度麻醉狀... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

侵入式腦電信號采集裝置

圖 2-2 非侵入式腦電信號采集裝置，聽覺對麻醉藥有很強的敏感性，麻醉學者探究過聽覺誘發(fā)電位與意識和認個世紀 70 年代，一些學者開始將聽覺位反應刺激外周神經時沖動傳導通路至皮質的一段生物電活動�？梢杂糜谂R床判斷麻醉深度，但其用于波形識別的復雜性，而且對于有聽力障

圖 2-3 腦電波示意圖間 EEG 各頻段的分布情況主要表現(xiàn)為： 波一般出現(xiàn)在清醒狀態(tài)通常在麻醉鎮(zhèn)靜期間初始階段的腦電信號中開始增加，θ 波通常電信號中， 波通常出現(xiàn)在深度麻醉狀態(tài)下的腦電信號中[14]。號的基本特點決定了腦電信號的分析方法，所以在探討腦電信號分析方法之前非常有必要了解腦電信號的基本特點。目前根據(jù)臨采集方法，決定了腦電信號具有以下主要特點：值弱，噪聲強況下，腦電信號比較微弱，幅值只有 50μV 左右，很容易受到人擾，而且，在手術室采集腦電信號時，周圍復雜的環(huán)境也會對采，手術過程中，其他醫(yī)療設備的工作也會對采集的腦電信號產生可以分為兩類：自身信號干擾和外界信號干擾。自身干擾信號包號、眼電信號、肌電信號等生理信號，外界干擾信號包括：手術

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于腦電樣本熵和小波熵的麻醉深度監(jiān)測[J]. 丁正敏,熊冬生,陳宇珂,張興安,竇建洪,諶雅雨.  中國醫(yī)學物理學雜志. 2018(02)
[2]基于BP神經網絡的數(shù)據(jù)挖掘方法在需求預測中的應用研究[J]. 付斌,張吉軍,鐘健,黃長略,于智博.  情報科學. 2017(11)
[3]基于Renyi排序熵的小兒麻醉深度監(jiān)測研究[J]. 劉彥濤,李曉宇,梁振虎.  生物醫(yī)學工程與臨床. 2017(05)
[4]基于樣本熵的睡眠呼吸暫停綜合征腦電研究[J]. 周靜,吳效明.  中國醫(yī)學物理學雜志. 2016(07)
[5]腦電數(shù)據(jù)近似熵與樣本熵特征對比研究[J]. 李立,曹銳,相潔.  計算機工程與設計. 2014(03)
[6]腦電信號的小波變換和樣本熵特征提取方法[J]. 張毅,羅明偉,羅元.  智能系統(tǒng)學報. 2012(04)
[7]全身麻醉過程中的腦電信號復雜度分析[J]. 何慶華,葛衡江,王禾,黃炳強,吳寶明,馮正權,閆慶廣.  中國醫(yī)學物理學雜志. 2009(01)
[8]基于希爾伯特黃熵的麻醉深度估計[J]. 李小俚,崔素媛,Sleigh J W.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2008(05)
[9]BP神經網絡隱含層單元數(shù)的確定[J]. 沈花玉,王兆霞,高成耀,秦娟,姚福彬,徐巍.  天津理工大學學報. 2008(05)
[10]探討模糊神經網絡在麻醉監(jiān)測中的應用[J]. 李敏,潘慧平,葉志前.  中國醫(yī)療器械信息. 2007(09)

博士論文
[1]基于EEG的情緒信息特征及其分類方法研究[D]. 成敏敏.東南大學 2017
[2]睡眠腦電非線性動力學特性及SAS檢測研究[D]. 周靜.華南理工大學 2015
[3]基于體征信號分析的麻醉深度評價方法研究[D]. 魏勤.武漢理工大學 2012
[4]麻醉狀態(tài)下神經振蕩分析方法研究[D]. 李段.燕山大學 2012
[5]EEG熵算法及麻醉狀態(tài)監(jiān)測應用研究[D]. 梁振虎.燕山大學 2012

碩士論文
[1]基于BP神經網絡的時間序列預測研究[D]. 李景陽.河南科技大學 2017
[2]格子復雜性在麻醉深度監(jiān)測中的應用研究[D]. 鄒倩.浙江大學 2016
[3]麻醉深度監(jiān)測算法研究及其實現(xiàn)[D]. 聶魯振.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[4]基于模糊控制和神經網絡控制的麻醉靶控輸注研究[D]. 王小紅.華南理工大學 2015
[5]腦電信號的多尺度特性分析[D]. 王斌.燕山大學 2014
[6]基于腦電信號樣本熵的情感識別[D]. 李立.太原理工大學 2014
[7]情緒腦電特征識別與跨模式分析[D]. 張迪.天津大學 2014
[8]BP神經網絡的研究分析及改進應用[D]. 李友坤.安徽理工大學 2012
[9]改進BP神經網絡在模式識別中的應用及研究[D]. 周凌翱.南京理工大學 2010
[10]腦電非線性監(jiān)測的臨床研究[D]. 郭旭.中國人民解放軍軍醫(yī)進修學院 2008



本文編號：3217989