一种麻醉和意识深度监测系统技术方案

本发明专利技术涉及一种麻醉和意识深度监测系统，包括分别与心率传感器、血压传感器、呼吸气体监测传感器、脑电波监测传感器、镇痛/伤害性刺激指数传感器、肌松监测仪有线连接，用于对监测信号进行分析和处理的单片机；用于对监测数据进行分析的数据分析模块；用于对监测数据进行进一步处理的数据处理模块；用于消除干扰杂讯的滤波器；用于对监测信号进行显示和操作的操作显示屏；用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块；与无线射频收发模块通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器。该麻醉和意识深度监测系统监测全面，数据分析精准，存储安全。

Anaesthesia and consciousness depth monitoring system

The invention relates to a method for monitoring the depth of anesthesia and consciousness system, including sensor, pressure sensor, heart rate and respiratory gas monitoring sensor, EEG monitoring sensor, analgesia / nociception index sensor, muscle relaxation monitor cable connection, for analysis and processing of SCM monitoring signal; data analysis module for analysis the monitoring data of the monitoring data; for further processing of the data processing module; filter for noise interference elimination; used to monitor the signal operation display and operation of the display screen; for wireless module sending and receiving wireless signal; connected with the wireless RF transceiver module through the GPRS wireless network for wireless. The data transmission and exchange in the cloud server. The anesthesia and awareness depth monitoring system, comprehensive monitoring, accurate data analysis, storage security.

【技术实现步骤摘要】
一种麻醉和意识深度监测系统
本专利技术属于医疗设备
，尤其涉及一种麻醉和意识深度监测系统。
技术介绍
麻醉在外科手术中的作用极为重要，合理的麻醉可以在患者无痛觉的情况下进行手术治疗，使患者免受痛苦，同时方便医生正常工作。但是麻醉不当，不但不能消除患者的痛苦，还会带来一系列其他的问题。麻醉过深，有损患者的神经系统功能，并可能留下神经后遗症甚至威胁生命；麻醉过浅，则不能抑制伤害性刺激，使病人疼痛不适或本能体动导致手术难以进行或出现意外，还可能引起术中知晓，造成病人留存有手术中记忆，从而可能引起严重的精神或睡眠障碍。随着新的肌松药和镇痛剂等药剂的联合应用，全身麻醉的麻醉深度、意识状态常被掩盖或难以识别，判断并控制合适的麻醉深度已成为临床迫切需要解决的问题，因此出现一些麻醉和意识深度监测装置，但是还存在以下缺点：一是监测手段分散，相对独立，导致数据同步性差，不能反应点时间的数据相关性，也无法整体反映患者的麻醉深度和意识状态；二是受到外界和内部电力元件的干扰，导致监测参数不精确，影响麻醉深度判断的准确性；三是监测数据存储在本地，导致数据丢失的可能性大，影响患者再次手术中的数据利用和相关参考价值，导致工作效率大大降低。
技术实现思路
本专利技术为解决现有的监测不精准，容易受到干扰和数据存储不安全的技术问题而提供一种麻醉和意识深度监测系统。本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是：该麻醉和意识深度监测系统包括：用于对人体心率进行监测的心率传感器；用于对人体血压进行监测的血压传感器；用于对人体呼吸频率、吸入氧浓度、呼气末二氧化碳、吸入麻醉气体进行监测的呼吸气体监测传感器；用于对人体脑电波进行监测的脑电波监测传感器；用于对人体疼痛刺激进行监测的镇痛/伤害性刺激指数传感器；用于对人体骨骼肌松弛程度进行监测的肌松监测仪；分别与心率传感器、血压传感器、呼吸气体监测传感器、脑电波监测传感器、镇痛/伤害性刺激指数传感器、肌松监测仪有线连接，用于对监测信号进行分析和处理的单片机；与单片机通过输入模块有线连接，用于输入患者基本信息的输入键盘；与单片机有线连接，用于对监测数据进行保存的存储器；与单片机有线连接，用于对监测数据进行比对、采样和查询的RAM存储器和MRAM存储器；与单片机有线连接，用于提供电源的电源模块；与单片机有线连接，用于对监测数据进行分析的数据分析模块；与数据分析模块有线连接，用于对监测数据进行进一步处理的数据处理模块；与单片机有线连接，用于对时间进行记录的计时模块；与单片机有线连接，用于消除干扰杂讯的滤波器；与单片机有线连接，用于将数据进行导出的数据导出模块；与单片机有线连接，用于对监测信号进行显示和操作的操作显示屏；与单片机有线连接，用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块；与无线射频收发模块通过GPRS无线网络无线连接，用于进行数据传输与交换的云服务器。进一步，所述操作显示屏具体为多点触控的电容式触摸屏。进一步，所述操作显示屏上安装有语音播报装置，语音播报装置通过数据线与单片机相连接。进一步，所述操作显示屏上安装有打印装置，打印装置均通过数据线与单片机相连接。进一步，所述操作显示屏上安装有多个指示灯，指示灯通过数据线与单片机相连接。进一步，所述单片机设置有数据压缩单元，所述数据压缩单元的数据压缩方法的步骤为：步骤一、在编码时，首先根据E1n+1＝E1n+dn+1式计算出E1值，再根据和式计算出拟合残差，计算这两步时，均需要对结果进行越限判断，判断E1是否越限是为了避免其超过传感器数据总线上限而造成溢出；判断残差是否越限是为了实现分段拟合；步骤二、当一段输入数据的拟合残差全部计算完后，构造出{dn,E1n,DFR3,DFR4,…DFRn}所示的数据包，通过S-Huffman编码方法对其进行熵编码，然后发送出去，接收端解码时，先将接收到的一组数据解码，还原出{dn,E1n,DFR3,DFR4,…DFRn}式所示的数据包，然后根据式计算并还原出所有原始数据。进一步，所述无线射频收发模块设置有安全接入单元，所述安全接入单元的安全接入的方法设置两种交互模式：单播模式和组播模式，单播模式和组播模式分别设有网络协调器发起握手和传感器节点发起握手两种发起方式，网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于信息加密及认证；单播模式是无线体域网中单个传感器节点接入网络协调器；组播模式是无线体域网中多个传感器节点接入网络协调器，以实现某个或某些传感器节点的测量指标超过相应指标限制时，相应传感器节点主动发起握手过程；远距离接入时，采用多跳方式，并采用传感器节点与网络协调器之间的距离门限值，控制单跳和多跳方式之间的切换。进一步，所述安全接入的方法握手过程发送的所有信息封装在802.15.6帧中，由帧标识来区分握手过程中发送的信息，网络协调器和传感器节点共享密钥成对主密钥，网络协调器拥有可信任传感器节点的地址维护密钥列表{k1,k2...kN}、指标门限列表{w1,w2…wN}以及距离门限列表{d1,d2...dN}；传感器节点拥有自己的密钥ki加密握手过程的三个信息、指标门限值wi、距离门限制di，密钥ki是由成对主密钥及传感器节点的地址ID结合生成的，接下来网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于以后的信息加密及认证；单播模式具体包括：主动发起方式和被动发起方式；单播模式是无线体域网中单个传感器节点接入网络协调器。进一步，所述主动发起方式，是网络协调器发起握手具体实现步骤如下：步骤一，网络协调器发送经过密钥kA加密的信息Msg1给传感器节点A，Msg1中包括用于产生成对临时密钥的随机数Nonce_BNC，及传感器节点身份ID_A；步骤二，BN_A生成的随机数收到Msg1之后，验证身份ID_A；若验证成功，则生成BN_A生成的随机数，并将经过密钥kA加密的信息Msg2发送给网络协调器，否则丢弃该信息；步骤三，网络协调器收到Msg2之后，验证BNC生成的随机数；若验证成功，则用PRF函数结合随机数生成并装入成对临时密钥，然后在AES-CBC-MAC模式下使用密钥kA计算出{BN_A生成的随机数，ID_A}的消息完整性认证码KMAC，并将KMAC作为Msg3发送给传感器节点A，否则丢弃该信息；步骤四，传感器节点A收到Msg3之后，在AES-CBC-MAC模式下使用自己的密钥kA根据相应信息计算出KMAC'，将接收到的KMAC与计算出的KMAC'进行比对，若一致，则传感器节点A用PRF函数结合随机数生成并装入成对临时密钥，改进型的4-WayHandshake完成，否则丢弃该信息；某传感器节点指标超过门限值wi时，被动发起方式，是相应传感器节点发起握手具体实现步骤如下：步骤一，传感器节点A发送经过密钥kA加密的信息Msg1给网络协调器，Msg1中包括用于产生成对临时密钥的随机数Nonce_BNC，及传感器节点身份ID_A；步骤二，网络协调器收到Msg1之后，验证身份ID_A；若验证成功，则生成随机数Nonce_BNC，并将经过密钥kA加密的信息Msg2发送给传感器节点A，否则丢弃该信息；步骤三，传感器节点A收到Msg2之后，验本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种麻醉和意识深度监测系统，其特征以及监测系统内容包括：用于对人体心率进行监测的心率传感器；用于对人体血压进行监测的血压传感器；用于对人体呼吸频率、吸入氧浓度、呼气末二氧化碳、吸入麻醉气体进行监测的呼吸气体监测传感器；用于对人体脑电波进行监测的脑电波监测传感器；用于对人体疼痛刺激进行监测的镇痛/伤害性刺激指数传感器；用于对人体骨骼肌松弛程度进行监测的肌松监测仪；分别与心率传感器、血压传感器、呼吸气体监测传感器、脑电波监测传感器、镇痛/伤害性刺激指数传感器、肌松监测仪有线连接，用于对监测信号进行分析和处理的单片机；所述单片机设置有数据压缩单元，所述数据压缩单元的数据压缩方法的步骤为：步骤一、在编码时，首先根据E1

【技术特征摘要】
1.一种麻醉和意识深度监测系统，其特征以及监测系统内容包括：用于对人体心率进行监测的心率传感器；用于对人体血压进行监测的血压传感器；用于对人体呼吸频率、吸入氧浓度、呼气末二氧化碳、吸入麻醉气体进行监测的呼吸气体监测传感器；用于对人体脑电波进行监测的脑电波监测传感器；用于对人体疼痛刺激进行监测的镇痛/伤害性刺激指数传感器；用于对人体骨骼肌松弛程度进行监测的肌松监测仪；分别与心率传感器、血压传感器、呼吸气体监测传感器、脑电波监测传感器、镇痛/伤害性刺激指数传感器、肌松监测仪有线连接，用于对监测信号进行分析和处理的单片机；所述单片机设置有数据压缩单元，所述数据压缩单元的数据压缩方法的步骤为：步骤一、在编码时，首先根据E1n+1＝E1n+dn+1式计算出E1值，再根据和式计算出拟合残差，计算这两步时，均需要对结果进行越限判断，判断E1是否越限是为了避免其超过传感器数据总线上限而造成溢出；判断残差是否越限是为了实现分段拟合；步骤二、当一段输入数据的拟合残差全部计算完后，构造出{dn,E1n,DFR3,DFR4,…DFRn}所示的数据包，通过S-Huffman编码方法对其进行熵编码，然后发送出去，接收端解码时，先将接收到的一组数据解码，还原出{dn,E1n,DFR3,DFR4,…DFRn}式所示的数据包，然后根据式计算并还原出所有原始数据；与单片机通过输入模块有线连接，用于输入患者基本信息的输入键盘；与单片机有线连接，用于对监测数据进行保存的存储器；与单片机有线连接，用于对监测数据进行比对、采样和查询的RAM存储器和MRAM存储器；与单片机有线连接，用于提供电源的电源模块；与单片机有线连接，用于对监测数据进行分析的数据分析模块；与数据分析模块有线连接，用于对监测数据进行进一步处理的数据处理模块；与单片机有线连接，用于对时间进行记录的计时模块；与单片机有线连接，用于消除干扰杂讯的滤波器；与单片机有线连接，用于将数据进行导出的数据导出模块；与单片机有线连接，用于对监测信号进行显示和操作的操作显示屏；与单片机有线连接，用于接收和发送无线网络信号的无线射频收发模块；所述无线射频收发模块设置有安全接入单元，所述安全接入单元的安全接入的方法设置两种交互模式：单播模式和组播模式，单播模式和组播模式分别设有网络协调器发起握手和传感器节点发起握手两种发起方式，网络协调器和传感器节点进行增强型4-WayHandshake，得到最新的成对临时密钥，用于信息加密及认证；单播模式是无线体域网中单个传感器节点接入网络协调器；组播模式是无线体域网中多个传感器节点接入网络协调器，以实现心率、血压、呼吸监测参数、脑电波、疼痛、骨骼肌松弛程度突然变化时，即某个或某些传感器节点的测量指标超过相应指标限制时，相应传感器节点主动发起握手过程；远距离接入时，采用多跳方式，并采用传感器节点与网络协调器之间的距离门限值，控制单跳和多跳方式之间的切换；所述组播模式包括：主动发起方式和被动发起模式；组播模式是无线体域网中多个传感器节点接入网络协调器；主动发起方式，是网络协调器发起握手具体实现步骤如下：步骤一，网络协调器组播经过密钥ki加密的信息Msg1，启动改进型4-WayHandshake；步骤二，等待接入的第i个传感器节点接收到组播信息Msg1，根据得到信息的前缀地址从维护的密钥列表里找到相应的密钥ki，从而得到BNC生成的随机数及ID_i，验证身份ID_i，若验证成功，则生成随机数Nonce_i，并将经过密钥ki加密的信息Msg2发送给网络协调器，否则丢弃该信息；步骤三，网络协调器收到Msg2，验证BNC生成的随机数，若验证成功，则用PRF函数结合随机数生成并装入成对临时密钥PTK_i，然后在AES-CBC-MAC模式下使用密钥ki计算出{Nonce_i，ID_i}的消息完整性认证码KMACi，并将KMACi作为Msg3发送给传感器节点BN_i，否则丢弃该信息；步骤四，第i个传感器节点BN_i收到Msg3之后，在AES-CBC-MAC模式下使用自己的密钥ki根据相应信息计算出KMACi'，将接收到的KMACi与计算出的KMACi'进行比对，若一致，则传感器节点BN_i用PRF函数结合随机数生成并装入成对临时密钥PTK_i，改进型的4-WayHandshake完成，否则丢弃该信息；组播模式下被动发起方式的具体实现步骤如下：步骤一，N个传感器节点给网络协调器发送经过密钥ki加密的信息Msg1，启动改进型4-WayHandshake；步骤二，网络协调器接收到信息Msg1，根据得到信息的前缀地址从维护的密钥列表里找到相应的密钥ki，从而得到Nonce_i及ID_i，并验证身份ID_i，若验证...

【专利技术属性】
技术研发人员：倪诚，刘伟平，王军，
申请(专利权)人：北京大学第三医院，
类型：发明
国别省市：北京,11