本文關(guān)鍵詞：格子復(fù)雜性在麻醉深度監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：麻醉是通過(guò)多種藥物的聯(lián)合使用,來(lái)影響中樞神經(jīng)系統(tǒng)的活動(dòng),最終達(dá)到鎮(zhèn)靜、鎮(zhèn)痛、遺忘等適合外科手術(shù)操作的狀態(tài)。在臨床麻醉過(guò)程中,麻醉藥物施加不足會(huì)造成患者由術(shù)中知曉引起的心理創(chuàng)傷；麻醉藥物施加過(guò)量則會(huì)使患者現(xiàn)場(chǎng)或是愈后的不良事件增加。因此通過(guò)監(jiān)測(cè)患者生理數(shù)據(jù),實(shí)施精確麻醉是確保麻醉安全的必要手段之一。腦電作為大腦皮層神經(jīng)細(xì)胞的宏觀電活動(dòng),可實(shí)時(shí)反映大腦皮層的活動(dòng)狀態(tài),已經(jīng)被用作麻醉意識(shí)深度監(jiān)測(cè)的主要手段。格子復(fù)雜性是一種刻畫(huà)混沌序列內(nèi)含信息的指標(biāo),對(duì)于腦電混沌特性的量化具有優(yōu)勢(shì)。基于兩種不同的時(shí)間序列的分劃方法(均值分劃和排列分劃)和細(xì)�；椒�,本文將格子復(fù)雜性算法用于麻醉過(guò)程中腦電信號(hào)的分析,進(jìn)而對(duì)麻醉鎮(zhèn)定程度和傷害性刺激程度引起的意識(shí)變化進(jìn)行量化。通過(guò)臨床實(shí)驗(yàn),獲取30例通過(guò)靜脈輸注丙泊酚實(shí)施全麻手術(shù)的患者數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上論文進(jìn)行下述的仿真計(jì)算：1.分別計(jì)算了格子復(fù)雜性和Lempel-Ziv復(fù)雜性,比較了兩者在誘導(dǎo)期和恢復(fù)期的區(qū)別,并計(jì)算了兩者與BIS的相關(guān)性及對(duì)MOAA/S評(píng)分分類的預(yù)測(cè)概率(PK)值。結(jié)果表明誘導(dǎo)期均值分劃格子復(fù)雜性效果較好；恢復(fù)期排列分劃格子復(fù)雜性效果較好,與BIS的相關(guān)性為0.9636；對(duì)于整個(gè)麻醉期均值分劃格子復(fù)雜性效果最佳,與BIS相關(guān)性為0.8416；同時(shí)細(xì)粒化指數(shù)一般取3可得到不錯(cuò)的效果。2.考慮到單一的指標(biāo)難以準(zhǔn)確的量化麻醉深度,本文選取了腦電格子復(fù)雜性復(fù)雜性、邊緣頻率和爆發(fā)抑制率三個(gè)參數(shù),將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,相應(yīng)的BIS值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出,利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)此網(wǎng)絡(luò)具有一定的適用性。3.本文對(duì)腦電格子復(fù)雜性用于麻醉中的疼痛監(jiān)測(cè)也進(jìn)行了研究,計(jì)算了腦電信號(hào)功率譜的格子復(fù)雜性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)細(xì)粒化指數(shù)不同時(shí)對(duì)疼痛刺激的識(shí)別也不同。當(dāng)細(xì)粒化指數(shù)選取合適時(shí),能得到與譜熵一樣的疼痛監(jiān)測(cè)效果,可為臨床疼痛監(jiān)測(cè)提供一個(gè)新思路。綜上所述,格子復(fù)雜性作為一種符號(hào)序列的復(fù)雜性度量方法,可用于麻醉意識(shí)深度監(jiān)測(cè)及疼痛監(jiān)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：麻醉深度 格子復(fù)雜性 細(xì)�；笖�(shù) Lempel-Ziv復(fù)雜性 疼痛監(jiān)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R614
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第一章 緒論12-21
• 1.1 引言12-13
• 1.2 腦電分析方法的研究現(xiàn)狀13-18
• 1.2.1 時(shí)域分析方法13-14
• 1.2.2 頻域分析方法14
• 1.2.3 時(shí)/頻域分析方法14-15
• 1.2.4 非線性分析15-18
• 1.3 本文主要內(nèi)容18-21
• 第二章 麻醉藥對(duì)大腦的影響及麻醉深度的臨床判別方法21-29
• 2.1 腦電的產(chǎn)生及其特點(diǎn)21-23
• 2.1.1 腦電信號(hào)的產(chǎn)生21-22
• 2.1.2 腦電信號(hào)的分類22
• 2.1.3 腦電信號(hào)的特點(diǎn)22-23
• 2.2 麻醉藥對(duì)大腦的影響23-25
• 2.2.1 麻醉23-25
• 2.2.2 麻醉藥的腦作用機(jī)制25
• 2.3. 麻醉深度的判別方法25-28
• 2.3.1 基于臨床體征的判別方法26
• 2.3.2 基于電生理信號(hào)的判別方法26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 格子復(fù)雜性及時(shí)間序列的符號(hào)化方法29-36
• 3.1 引言29
• 3.2 Lempel-Ziv復(fù)雜性29-30
• 3.3 格子復(fù)雜性30-34
• 3.4 時(shí)間序列的符號(hào)化方法34-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第四章 格子復(fù)雜性用于麻醉意識(shí)深度量化效果的探討36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 腦電信號(hào)采集及預(yù)處理36-37
• 4.2.1 臨床數(shù)據(jù)來(lái)源36-37
• 4.2.2 腦電信號(hào)采集與信號(hào)預(yù)處理37
• 4.2.3 麻醉分類與評(píng)分量表37
• 4.3 算法的評(píng)價(jià)方法37-39
• 4.3.1 預(yù)測(cè)概率評(píng)估38
• 4.3.2 相關(guān)性評(píng)估38-39
• 4.4 參數(shù)選取39-43
• 4.4.1 滑動(dòng)窗選取39
• 4.4.2 細(xì)�；笖�(shù)選取39-40
• 4.4.3 誘導(dǎo)期和恢復(fù)期腦電信號(hào)格子復(fù)雜性分析40-43
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論43-44
• 4.5.1 腦電LC及LZ復(fù)雜性與BIS的相關(guān)性43-44
• 4.5.2 腦電LC及LZ復(fù)雜性對(duì)MOAA/S評(píng)分的預(yù)測(cè)概率44
• 4.6 LC對(duì)麻醉意識(shí)深度的量化效果探討44-49
• 4.6.1 指標(biāo)選取及算法流程44-47
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果47-49
• 4.7 本章小結(jié)49-50
• 第五章 格子復(fù)雜性用于麻醉過(guò)程中傷害性刺激識(shí)別的探討50-61
• 5.1 引言50
• 5.2 疼痛監(jiān)測(cè)方法50-52
• 5.3 狀態(tài)熵和反應(yīng)熵用于疼痛監(jiān)測(cè)52-55
• 5.4 LC用于麻醉過(guò)程中傷害性刺激的識(shí)別及與譜熵的比較55-60
• 5.5 本章小結(jié)60-61
• 第六章 總結(jié)與展望61-63
• 參考文獻(xiàn)63-71
• 碩士期間所取得的科研成果71

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本文編號(hào)：998488