[发明专利]一种麻醉深度监测系统

说明书

本发明公开了一种麻醉深度监测系统，包括微处理器、脑电信号采集模块、脑电信号处理模块、数据存储模块、电源管理模块、外接电源模块、内置电池模块、网络接口、USB接口、LCD显示模块和触摸屏模块，本发明涉及软件识别算法、信号处理和滤波技术领域。该麻醉深度监测系统，可实现通过高质量采集脑电信号，在信号传输过程中进行抗干扰处理，并通过基于脑电信号特征的滤波器进行滤波，降低外界干扰对系统的影响，满足脑电信号的高质量需求，从而给微处理系统提供稳定、高质量的脑电信号数据、以及更高的采集精度，减小对于系统计算引起的偏差，可实现通过利用共模电感抑制共模噪声的特点在差分采集电路中加入共模电感。

技术领域

本发明涉及软件识别算法、信号处理和滤波技术领域，具体为一种麻醉深度监测系统。

背景技术

在当下临床实践中，由于临床麻醉状态大都是多种药物综合效应的结果，包括意识消失、遗忘、镇痛、肌松、抑制躯体运动、抑制心血管和内分泌系统对于手术刺激的反应，因此有效地进行麻醉监测至关重要，麻醉深度评估是麻醉领域中最具主观性，也最具争议的一个话题，自从乙醚麻醉在临床应用以来，关于麻醉深度的定义有各种各样的观点，概括起来主要有两种见解：一是全麻药诱导的无意识状态；二是全麻药诱导的无意识状态加上麻醉药对手术创伤反应的抑制状态。目前的主流观点认为：麻醉深度是镇静水平，镇痛水平以及刺激反应程度等指标的综合反映，单一参数难以全面评价麻醉深度，在手术麻醉过程中，镇静、镇痛和肌松为全身麻醉最基本三要素，这三者之间可以相互影响，镇静可以加强镇痛，镇痛也可以加强镇静，两者都会加强肌松作用，反之，肌松在一定程度上也会影响镇静和镇痛的效果。临床上可以根据患者术中的血压、心率、呼吸幅度和节律、肌肉松弛程度等表现进行综合分析和判断。理想的麻醉深度应该是保证患者术中无痛觉和无意识活动，血流动力学稳定，术后苏醒完善且无术中知晓。但是由于麻醉深度的判断受到太多因素的影响，因此，通过多种手段有效的判断麻醉深度在临床工作中十分重要。

随着电子计算机技术的广泛应用，麻醉深度的监测技术有了质的飞跃。早期麻醉深度监测的目的主要是为了防止麻醉药过量造成的危险，现代麻醉深度监测的目的则是有效防止麻醉中潜在的危险血流动力学变化及术中觉醒，消除术中记忆和调控麻醉药的用量，过去常采用单一的参数，使用概念上的麻醉深度监护仪，现在临床医师则更加关注患者的综合情况。

目前非线性动力学方法开始被广泛的应用于脑电信号分析和麻醉深度监测的研究中，利用熵监测麻醉深度的方法就是其中的一种，近似熵是一种度量序列的复杂性和统计量化的规则，对脑电图的时域特征进行分析，其特点是具有较好的抗干扰和抗噪的能力，但是已有的近似熵等复杂性算法由于计算所需序列长度长或计算所需时间长的缺点无法实现实时监测，目前使用基于复杂度的非线性动力学方法对脑电信号进行处理，分别计算脑电信号的格子复杂度、边缘频率和爆发抑制比，并利用决策树算法拟合得到麻醉深度指数。

现有的麻醉深度监测系统存在以下两个缺陷：

1)由于脑电信号非常微弱，可能脑电信号处理不准确，导致脑电信号特征发生变异，以及由于外界环境的干扰，均导致采集到的脑电信号采集质量不高，易受干扰，对数据计算产生影响。

2)现有医疗设备通常采用差分方式采集EEG信号，提高抗干扰能力，由于通过电极采集的EEG信号幅值小且EEG频率低，在医疗设备中易被电磁环境干扰，特别是高频高能量信号的干扰，这样对EEG分析处理和应用有很大影响。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种麻醉深度监测系统，解决了现有的麻醉深度监测系统电信号采集质量不高，易受干扰，对数据计算产生影响，同时由于通过电极采集的EEG信号幅值小且EEG频率低，在医疗设备中易被电磁环境干扰，特别是高频高能量信号的干扰，这样对EEG分析处理和应用有很大影响的问题。

(二)技术方案