基于脑波信号进行分析的方法和设备技术

本发明专利技术提供一种用于测量麻醉深度的方法和设备。所述方法包括以下步骤：时期划分部分通过基于时间单位将脑电图信号划分成多个数目来产生时期信号，系数部分通过计算时期中具有高于确立的临界值的值的点的数目来提取皮层活动指标计算值，香农熵计算部分通过进行来自脑电图信号的香农熵计算来提取香农熵计算值，且频谱熵计算部分通过进行频谱熵计算来提取频谱熵值；经改善的香农熵提取部分通过乘以香农熵计算值与频谱熵计算值来提取经改善的香农熵计算值；以及皮层活动指标提取部分通过经改善的香农熵计算值以及皮层活动指标计算值的逻辑运算来提取麻醉深度指标。本发明专利技术可提供准确且及时的麻醉深度测量结果。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】基于脑波信号进行分析的方法和设备
本专利技术涉及一种用于测量麻醉深度的方法，且更明确地说，涉及一种用于测量麻醉深度的方法和设备，其能够提供麻醉深度的精确测量值，而不管麻醉条件的改变，通过显著改善追踪速度(trackingspeed)来根据麻醉条件的改变及时地提供麻醉深度信息，且具有与常规麻醉深度分析设备的兼容性，由此具有高利用率。
技术介绍
通常，在包含手术和治疗的医疗实践的领域中，当疼痛被施加到受治疗者时，通过麻醉来阻止神经传递，使得去除或减小疼痛。在针对严重疾病或症状的手术期间，执行一般麻醉，且应连续地观测处于一般麻醉下的患者。应通过感测麻醉深度来检查患者的麻醉状态，且存在问题。虽然应在足够麻醉下执行手术，但存在归因于在手术期间的苏醒患者遭受精神疼痛的问题。因此，在手术期间，应连续地测量麻醉深度，且用于观测临床方面的方法和用于分析生物电信号的方法已主要用作用于测量麻醉深度的方法。用于分析生物电信号的方法包含用于测量和分析脑波以便评估麻醉剂对中枢神经系统的影响的方法，且还存在将使用脑波的方法应用于的各种种类的监控设备。存在使用脑波的各种种类的麻醉深度监控设备的原因在于，相应设备具有用于分析和评估脑波的不同算法。当前，双频谱指标(Bispectralindex，下文被称作“BIS”)分析设备最流行地被用作麻醉深度监控设备。BIS分析设备为基于脑波的麻醉深度测量技术经发展且首次在其中采用的设备中的一个，将麻醉深度显示为待在0到100的范围内数字化的“BIS”，且通过将BIS与常规麻醉深度测量标准或与在另一麻醉深度仪器中计算的指标比较来验证BIS的临床可靠性。借助于包含例如BIS分析设备的常规麻醉深度监控设备，为麻醉深度临床受治疗者或麻醉深度监控者的用户不能够改善或改变仪器的脑波分析算法，使得适合于患者的病人特性的算法可能未应用，且因此不能准确地监控患者的麻醉深度。此外，由于未揭示安装在仪器中的分析算法的细节，因此所述设备不适合于临床麻醉深度研究且在证明算法错误时存在许多困难。此外，例如BIS分析设备的麻醉深度监控设备具有患者的麻醉状态不能够被迅速地感测到问题，这是因为用于麻醉状态的迅速改变的追踪速度(trackingspeed)较慢。专利文献1是关于一种用于通过脑波信号分析测量大脑活动和麻醉深度的系统和方法，其中与常规光谱分析、小波(wavelet)分析或熵分析相比，可非常准确地计算出值，但基本算法的结构非常简单。(专利文献1)韩国专利申请早期公开案第2012-0131027号(于2012年12月4日公开)
技术实现思路
技术问题为了解决以上描述的问题，本专利技术的目标为提供一种用于测量麻醉深度的方法和设备，其能够提供麻醉深度的精确测量值而不管麻醉条件的改变，及时地提供麻醉深度信息而不管麻醉状态的迅速改变，且具有与常规麻醉深度分析设备的兼容性。技术解决方案为了解决以上描述的问题，根据本专利技术的一种用于测量麻醉深度的方法包含：由时期划分部分按时间单位将EEG信号划分成多个时期信号，由计数部分通过计数在比确定的临界值高的值的时期中的点的数目来提取CAI计算值(CAI)，由香农(Shannon)熵计算部分通过执行来自EEG信号的香农熵计算来提取香农熵计算值(ShEn)，以及由频谱熵计算部分通过执行频谱熵计算来提取频谱熵计算值(SpEn)；由修改的香农熵计算部分通过乘以香农熵计算值(ShEn)和频谱熵计算值(SpEn)来提取修改的香农熵计算值(MshEn)；以及由CAI提取部分通过对修改的香农熵计算值(MshEn)和CAI计算值(CAI)执行逻辑运算来提取麻醉深度指标(MsCAI)。根据本专利技术的优选实施例，麻醉深度指标(MsCAI)的提取包含通过根据以下等式将用第一常数(L)乘以修改的香农熵计算值(MshEn)与用第二常数(U)乘以CAI计算值(CAI)求和来提取麻醉深度指标(MsCAI)：MsCAI＝L*MshEn+U*CAI(L＝0.243，0.65≤U≤0.74)。根据本专利技术的优选实施例，香农熵计算值(ShEn)和频谱熵计算值(SpEn)的提取包含：对EEG信号执行低频带通滤波；对在低频带通滤波后获得的信号执行高频带通滤波；通过按预定时间单位划分在低频带通滤波后获得的信号来产生第一时期信号；通过按预定时间单位划分在高频带通滤波后获得的信号来产生第二时期信号；去除来自第一时期信号的噪音；以及通过按具有从其去除的噪音的时期信号的均方根值划分第二时期信号来执行正规化。根据本专利技术的优选实施例，所述方法包含：计算通过对其中噪音被去除的时期信号执行高速傅立叶变换输出的频率分量的功率谱密度；以及通过从功率谱密度执行频谱熵计算来提取频谱熵计算值。根据本专利技术的优选实施例，所述方法包含通过从正规化的信号执行香农熵计算来提取香农熵计算值。根据本专利技术的优选实施例，所述方法包含对正规化的信号执行高速傅立叶变换和从功率谱密度提取频谱熵计算值。根据本专利技术的优选实施例，所述方法包含通过乘以在对待求和到预定频带、然后乘以常数的正规化的信号执行离散傅立叶变换后获得的值来计算临界值至少两次。根据本专利技术的优选实施例，所述方法包含通过计数大于临界值的点的数目、将计数的数目除以时期信号的点的总数且用预定值乘以经相除的值来提取CAI计算值。根据本专利技术的另一个实施例，根据本专利技术的一种用于测量麻醉深度的设备包含：CAI提取部分，其经配置以按时间段划分EEG信号来产生时期信号，设定来自时期信号的预定临界值，以及通过计数在时期信号中超出临界值的点的数目来提取CAI计算值(CAI)；修改的香农熵提取部分，其经配置以通过乘以从EEG信号计算的香农熵计算值(ShEn)与从EEG信号计算的频谱熵计算值(SpEn)来输出修改的香农熵计算值(MshEn)；以及MsCAI提取部分，其经配置以通过对修改的香农熵计算值(MshEn)和CAI计算值(CAI)执行逻辑运算来提取麻醉深度指标(MsCAI)。根据本专利技术的优选实施例，MsCAI提取部分通过根据以下等式对将修改的香农熵计算值(MshEn)乘以第一常数(L)与将CAI计算值(CAI)乘以第二常数(U)求和来提取麻醉深度指标(MsCAI)：MsCAI＝L*MshEn+U*CAI(L＝0.243，0.65≤U≤0.74)。根据本专利技术的优选实施例，CAI提取部分还包含临界值提取部分，其经配置以根据麻醉程度或频带不固定地改变由临界值相乘的常数，以便将麻醉程度或频带应用到临界值。根据本专利技术的优选实施例，临界值提取部分通过乘以在对待求和到预定频带、然后乘以常数的正规化的信号执行离散傅立叶变换后获得的值来提取临界值至少两次。根据本专利技术的优选实施例，CAI提取部分还包含计数器，其经配置以计数时期信号中大于临界值的点的数目且将计数的数目除以时期信号中的点的总数。根据本专利技术的优选实施例，设备还包含：第一时期划分部分，其经配置以通过按预定时间单位划分通过对EEG信号执行低频带通滤波获得的信号来产生第一时期信号；以及第二时期划分部分，其经配置以通过对在低频带通滤波后获得的信号执行高频带通滤波且通过按预定时间单位划分所得信号来产生第二时期信号。根据本专利技术的优选实施例，设备还包含：噪音去除部分，其经配置以通过小波技术从第一时期划分部分的输出去除噪音；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于测量麻醉深度的方法，所述方法包括：由时期划分部分将EEG信号在时间轴上划分成多个时期信号，由计数部分通过计数比确定的临界值高的值的时期信号点的数目来提取CAI计算值(CAI)，由香农熵计算部分通过执行来自所述EEG信号的香农熵计算来提取香农熵计算值(ShEn)，以及由频谱熵计算部分通过执行频谱熵计算来提取频谱熵计算值(SpEn)；由修改的香农熵计算部分通过乘以所述香农熵计算值(ShEn)以及所述频谱熵计算值(SpEn)来提取修改的香农熵计算值(MshEn)；以及由CAI提取部分通过对所述修改的香农熵计算值(MshEn)以及所述CAI计算值(CAI)执行逻辑运算来提取麻醉深度指标(MsCAI)。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2013.02.18 KR 10-2013-00167941.一种基于脑波信号进行分析的方法，所述方法包括：由时期划分部分将脑电图信号在时间轴上划分成多个时期信号，由计数部分通过计数器以计数比确定的临界值高的值的时期信号点的数目来提取皮层活动指标计算值，由香农熵计算部分通过执行来自所述脑电图信号的香农熵计算来提取香农熵计算值，以及由频谱熵计算部分通过执行频谱熵计算来提取频谱熵计算值；由修改的香农熵计算部分通过乘以所述香农熵计算值以及所述频谱熵计算值来提取修改的香农熵计算值；以及由皮层活动指标提取部分通过对所述修改的香农熵计算值以及所述皮层活动指标计算值执行逻辑运算来提取指标；其中，所述频谱熵计算值的所述提取包括：通过低频带通滤波器对所述脑电图信号执行低频带通滤波；通过高频带通滤波器对在所述低频带通滤波后获得的信号执行高频带通滤波；通过按预定时间单位划分在所述低频带通滤波后获得的信号来产生第一时期信号；通过按预定时间单位划分在所述高频带通滤波后获得的信号来产生第二时期信号；去除来自所述第一时期信号的噪音；以及通过按具有从其去除的噪音的所述时期信号的均方根值划分所述第二时期信号来执行正规化。2.根据权利要求1所述的基于脑波信号进行分析的方法，其特征在于所述指标MsCAI的所述提取包括通过根据以下等式将用第一常数L乘以所述修改的香农熵计算值MshEn与用第二常数U乘以所述皮层活动指标计算值CAI求和来提取所述指标MsCAI：MsCAI＝L*MshEn+U*CAI，其中：L＝0.243，0.65≤U≤0.74。3.根据权利要求1所述的基于脑波信号进行分析的方法，其特征在于所述频谱熵计算值的所述提取还包括：计算通过对其中噪音被去除的所述时期信号执行高速傅立叶变换输出的频率分量的功率谱密度；以及通过从所述功率谱密度执行频谱熵计算来提取所述频谱熵计算值。4.根据权利要求3所述的基于脑波信号进行分析的方法，其还包括通过从所述正规化的信号执行香农熵计算来提取所述香农熵计算值。5.根据权利要求4所述的基于脑波信号进行分析的方法，其还包括对所述正规化的信号执行高速傅立叶变换以及从所述功率谱密度提取所述频谱熵计算值。6.根据权利要求4所述的基于脑波信号进行分析的方法，其还包括通过乘以在对待求和到预定频带、然后乘以常数的正规化的信号执行离散傅立叶变换后获得的值来计算所述临界值至少两次。7.根据权利要求6所述的基于脑波信号进行分析的方法，其还包括通过所述计数器以计数大于所述临界值的点的所述数目、将所述计数的数目除以所述时期信号的点的总数以及用预定值乘以所述经相除的值来提取所述皮层活动指标计算值。8.一种基于脑波信号进行分析的设备，所述设备包...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祜宗，金应徽，朴祥贤，洪承均，金光武，
申请(专利权)人：灿美工程股份有限公司，
类型：发明
国别省市：韩国;KR