麻醉深度监测的脑电信号数据采集与处理

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  •     麻醉深度监测不仅对于提高麻醉质量和保障手术安全,而且对减少麻醉并发症以及控制麻醉药品用量具有极为重要的意义。因此,麻醉深度监测一直是外科手术关注的重要问题。自Gibbs等人首次提出用脑电信号EEG(ElectroEncephaloGran)监测麻醉深度的可能性,已引起人们对应用EEG监测麻醉深度的研究。近年来利用脑电信号反映镇静水平和麻醉药物浓度,以用于麻醉深度的监测,并越来越受到临床重视,成为研究的热点。早期对脑电信号监测麻醉深度主要是依靠EEG波形的时域特征分析,随着快速傅里叶变换(FFT)技术的成熟,越来越多的EEG频域特征,如中间频率(MF)和谱边缘频率(SEF)等被用来反映麻醉深度。如今,最为流行的方法是EEG的双谱指数(BIS)[1],它较灵敏地反映了麻醉深度。但由于存在对不同药物、不同麻醉方法反应不同的缺点,使其不能独立应用于临床麻醉监测。迄今为止尚未寻找到普遍适用的,且适用于临床麻醉深度实时监测的特征指标。由于脑电信号中包含了丰富的、与意识及记忆相关的信息,Theiler等人的研究表明脑电是非线性的[2],但不是源于低维的混沌;Pritchard等人也指出脑电不是低维的非线性系统[3]。因此脑电信号具有非线性和混沌的特征,而熵(Entropy)则是描述这些特性的重要指标[4-5]。目前非线性动力学方法被广泛地应用于非平稳信号的处理,时频均谱熵[6]TBSE(Time-FrequencyBalancedSpectralEntropy)分析是其中之一。脑电信号是一种非平稳信号,而熵分析方法适合于对脑电信号的处理。时频均谱熵是一种对复杂性进行度量的分析方法,它不需要对时间序列粗粒化,仅需很短的数据即可达到稳定的值。与其他复杂性参数相比,具有计算速度快、适合在线实时分析的特点,因此在信号处理相关领域得到很好的应用。EEG序列的时频均谱熵表现了EEG序列中产生新模式的概率大小,其概率越大,序列的复杂性越大,时频均谱熵值也越大。

    1时频均衡谱熵方法

    时频均衡谱熵(TBSE)是在shannon熵[7]的基础上阐述频谱熵的概念,它结合时域和频域分析,应用窗可变的短时傅里叶变换,计算特定脑电信号频谱带的不规则性。TBSE算法中计算了两个熵值:(1)状态熵(SE)。反映了脑电主要频带(0.8Hz~32Hz)的作用;(2)反应熵(RE)。反映了脑电和额肌(0.8Hz~47Hz)的快肌肉活动的共同作用。二者差值(RE-SE)即为肌电熵(EMG)。状态熵和反应熵可以区分有意识和无意识状态,可通过肌电活动反映镇静程度和疼痛反应,体现了麻醉深度监测中应用多种方法进行综合分析的趋势(如脑电结合肌电熵分析)。

    (1)首先在不同的频率段计算出能量谱,然后对所有的能量谱元素求和再进行归一化:

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