麻醉是使用药物或其他方法使中枢神经及其周围神经网络出现可逆性的功能抑制,使患者整体或局部失去感觉,达到手术无痛的目的,故麻醉是现代临床手术过程中必不可少的关键环节。但任何手术和麻醉都具有一定的风险,风险的高低由患者的身体状况、手术类型和医疗单位的经验与条件等多种元素决定。麻醉不当可能会造成患者术中知晓、术后疼痛、术后呕心等不良后果,严重时可致死。因而对麻醉风险的控制,实现精确麻醉是当前麻醉学科重要的研究内容,在临床中具有重要的应用价值。目前国外主要通过EEG信号来实现麻醉深度监测,但产品仍然存在一定的局限性,且国内还没有较为成熟的自主产品。因而本论文提出基于多通道脑电信号的麻醉深度监测系统中的关键技术研究这一课题。本论文首先阐述研究精确麻醉的背景与意义,概述了EEG信号的特征,目前处理EEG信号的常用方法及EEG信号与麻醉深度的关系。对于硬件部分提出关键性能要求,着重强调了对于干扰信号的抑制,对硬件的信号处理、放大、AD采样、CPU控制、阻抗检测、快速基线复位等关键电路部分作了设计需求分析。经第三方机构对硬件系统进行了测试,测试结果达到设计指标。重新设计编写了PC软件和模块软件。PC软件能够实现了波形的显示、参数的计算显示、病人信息录入、数据回放及与模块软件间交互等功能,并且利用MySQL数据库实现病人信息和临床数据的管理。模块软件基于STM32F4系列单片机,移植uCOSII嵌入式系统进行任务的调配,实现数据的采集、电极阻抗检测、与PC平台交互等功能。ADI(Anesthesia Depth Index)算法首先将原始EEG信号通过预处理,预处理在原有滤波去噪过程中增加了小波去噪环节,能够获得质量较好的EEG信号。ADI参数在原有时域、频域的基础上增加了双谱域参数的计算。双谱域子参数SynchSlow(慢同步)在高度清醒状态下与麻醉深度具有较高的相关性。建立BP神经网络模型,进行大量临床数据的训练与验证,将子参数融合为麻醉深度指数ADI。将ADI算法计算值与本论文所选取的参照设备BIS所提供的值进行比对分析,ADI算法计算的参数达到了较好的水平。针对所使用的BIS传感器在国内价格昂贵的不足,本论文对传感器进行了初探,设计了ADI专用传感器,对ADI传感器各部件进行了详述,并与BIS传感器和ECG传感器进行了对比分析,在相关度和标准差上,ADI传感器优于ECG传感器,能够获取到与BIS传感器一致性较好的EEG数据。最后本论文采集了大量的临床数据,建立了麻醉深度临床数据库,并对ADI系统进行了临床验证,以BIS作为参照,进行Bland-Altman图分析,绝大多的点都存在于一致性区间内,对60多例临床数据进行分析,整体上ADI与BIS值的平均偏差小于6,标准差小于7,相关度大于0.75,表明ADI与BIS在总体上具有较高的一致性和较好的相关性。本论文的研究为后续ADI算法的改进及ADI系统的产品化奠定了较好的基础。