[发明专利]一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统

摘要

本发明公开了一种对不同麻醉状态下脑电信号分类系统，包含脑电信号采集模块、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，显示模块。获得不同麻醉深度下的特征，把获得的特征值分为清醒，浅麻醉，正常麻醉，深度麻醉。本发明提出了引入一个结合排列熵和爆发抑制比得到的脑功能指数，在频域和时域两方面对脑电信号这种复杂的非线性随机信号进行分析，提高了对深度麻醉时的分类准确率。该分类方法可应用与麻醉手术时病人麻醉深度的确定。为医务人员对患者实施麻醉手术提供了可靠依据。

主权项

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Lratio、Hratio；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Lratio、Hratio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Lratio、Hratio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。