[发明专利]一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统

权利要求书

1.一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统，其特征在于包括：脑电信号采集模块、前端信号处理模块、频域和时域参数计算模块、麻醉深度估计模块和显示模块；

脑电信号采集模块：包括三个分别贴在病人的前额中间、前额左边和左侧乳突部位脑电信号采集电极，前额中间和左侧乳突部位构成一对差分信号，前额左边是参考信号；采集一对差分信号和参考信号作为脑电信号送至前端信号处理模；

前端信号处理模块：包括依次连接的前置三级放大模块、工频滤波模块和模数转换模块；所述前置三级放大模块用于将微弱的脑电信号放大到可检测的范围；所述工频滤波模块去除脑电信号中50Hz的工频干扰；所述模数转换模块是将工频滤波后获得的模拟脑电信号转化为数字脑电信号，送至频域和时域参数计算模块；

频域和时域参数计算模块：包括频域参数计算模块和时域参数计算模块；所谓频域参数计算模块是对数字脑电信号进行快速傅里叶变换，计算特定区间，即100Hz以下的频段的6～12Hz低频波和大于12～21Hz高频波的频段能量比值参数L_ratio、H_ratio；所谓时域参数计算模块是指计算时域信号的排列熵PE和爆发抑制比BSR，把排列熵PE和爆发抑制比BSR结合在一起获得时域参数脑功能指数BFI；

麻醉深度估计模块；把所获得的L_ratio、H_ratio参数和BFI参数作为输入，四个麻醉深度状态：清醒状态、浅度麻醉、正常麻醉、深度麻醉作为输出，采集大量即20个以上病人，200分钟以上原始脑电波信号的样本，经过自适应模糊逻辑算法ANFIS对经过处理的获得的L_ratio、H_ratio参数和BFI参数作为输入，麻醉深度指数SDA作为输出的数据进行有效训练后，能够准确区分不同麻醉状态,获得稳定的麻醉深度指数SDA；

显示模块；对麻醉深度状态，即清醒状态、浅度麻醉状态、正常麻醉状态、深度麻醉状态所对应麻醉深度指数SDA进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统，其特征在于：所述频域和时域参数计算模块中，爆发抑制比BSR计算方法如以下公式所示：

其中x(i)是N个采样点数字脑电波数据中第i个点的值，N小于等于512，nleo(j)表示连续j个脑电信号数据获得的时域参数，j不大于20：NLEO(k)为一定时间内连续k个参数和,k不大于25，计算一定的时间内，参数NLEO持续小于某个特定值的占比为BSR,特点值是用来标志清醒与否，BSR的取值为0到100,在深度麻醉时，BSR才不为0。

3.根据权利要求1所述的一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统，其特征在于：所述频域和时域参数计算模块中，BFI计算方法如以下公式所示：

α值由大量临床实验数据获得的，α范围取0-1，参考临床统计数据后，取BSR＝40为分界点，即标志清醒与深度麻醉状态，在小于等于40情况下，脑电波活动比较激烈，需要用排列熵PE参数来进行状态分类，大于40标志已经进入深度麻醉，只需要BSR进行分类，各种参考取值确保最终让BFI分别在0-100内变化。

4.根据权利要求2所述的一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统，其特征在于：所述设定的时间为60秒。