基于小波变换与人工神经网络的麻醉深度计算方法研究

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全身麻醉是外科手术中保证患者安全的必不可少的部分,脑电图(EEG)能反映大脑活动状况,包含丰富的信息,因此已广泛应用于监测麻醉深度.本文提出了一种将小波变换与人工神经网络(ANN)相结合的方法来估计麻醉深度.利用离散小波变换(DWT)将脑电信号进行分解,根据分解得到的近似系数与细节系数计算9种特征参数,并对这9种特征参数进行克鲁斯卡尔-沃利斯统计检验,结果表明这9种特征参数在清醒、轻度麻醉、中度麻醉和深度麻醉这四种不同麻醉水平间的差异均有统计学意义(P< 0.001).将这9种特征参数作为ANN的输入,以双谱指数(BIS)作为参考输出,使用8例全麻手术的患者数据对该方法进行了评估.该方法在7:3留出法中对测试集四种不同麻醉水平的分类准确度为85.98%,与BIS的相关系数为0.9770.结果 表明,该方法能较好地区分四种不同麻醉水平,对于麻醉深度监测具有广阔的应用前景.
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