基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法技术

本发明专利技术公开了基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：S1、脑电和心电采集设备的穿戴，S2、脑电信号和心电的采集，S3、麻醉状态综合指数分析，S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估，本发明专利技术涉及麻醉手术疼痛监测技术领域。该基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，可实现通过将qNOX指标和病人的心率变异性HRV指标二者进行权重结合，来对病人麻醉状态进行综合评估，达到既快速又准确的对病人麻醉状态进行全面评估的目的，确保病人在手术时麻醉的安全性，降低评估误差，避免病人的情绪以及思维活跃程度都会影响脑电波信号的监测情况，监测评估结果更加准确，从而对病人的麻醉手术十分有益。益。

【技术实现步骤摘要】
基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法


[0001]本专利技术涉及麻醉手术疼痛伤害感受监测
，具体为基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法。

技术介绍

[0002]疼痛伤害感受主要是病人的主观感受，但麻醉全麻状态下病人不能主述其是否存在疼痛及镇痛不足。这也是科学家们关注和研究的重点和难点。
[0003]疼痛伤害感受监测目前国际、国内现有设备主要基于EEG、SPI及HRV等，但各自采集的信号来源不同，得出的数据所反应的疼痛伤害感受也不尽全面。
[0004]本专利技术是将EEG和HRV进行整合，并分配各自权重，从而可以更加完整准确反映麻醉手术(包括镇静)期间病人的疼痛伤害感受程度。
[0005]心率变异性(HRV)是指逐次心跳周期差异的变化情况，它含有神经体液因素对心血管系统调节的信息，从而判断其对心血管等疾病的病情及预防，可能是预测心脏性猝死和心律失常性事件的一个有价值的指标。而理想的全身麻醉是麻醉医师根据镇静、镇痛、肌肉松弛、血流动力学、应激状态的反馈情况调节药物浓度，给予患者个体化的最佳药量，实现安全、有效的麻醉管理。脑电意识指数(qCON)是一种新的镇静深度监测指数，在全身麻醉监测中可与脑电双频指数(BIS)一样较准确地反映镇静深度，与镇静程度相关性很好，是可靠的镇静指标，甚至可能比BIS准确性更高，而疼痛伤害敏感指数(qNOX)是在qCON的基础上，将采集到的脑电图信号(EEG)进行组分分离，通过特殊频段来计算脑电波能量，从而准确预测疼痛伤害的指数。qCON、qNOX是术中精确麻醉的良好监测指标。
[0006]目前在对病人进行麻醉过程中，大多单一的通过采集病人脑电波信号进行疼痛伤害敏感指数(qNOX)的分析，来评估病人麻醉情况，然而，这样的评估方式较为单一，并且存在较大的评估误差，因为病人的情绪以及思维活跃程度都会影响脑电波信号的检测情况，监测评估结果欠准确，不能实现通过将qNOX指标和病人的心率变异性HRV指标二者进行权重结合，来对病人麻醉状态进行综合评估，无法达到既快速又准确的对病人麻醉状态进行全面评估的目的，不能完全确保病人在手术时麻醉的安全性，从而对病人的麻醉手术十分不利。

技术实现思路

[0007](一)解决的技术问题
[0008]针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，解决了现有的评估方式较为单一，并且存在较大的评估误差，因为病人的情绪以及思维活跃程度都会影响脑电波信号的检测情况，监测评估结果欠准确，不能实现通过将qNOX指标和病人的心率变异性HRV指标二者进行权重结合，来对病人麻醉状态进行综合评估，无法达到既快速又准确的对病人麻醉状态进行全面评估的目的，不能完全确保病人在手术时麻醉安全性的问题。
[0009](二)技术方案
[0010]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：
[0011]S1、脑电和心电采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将心电采集设备穿戴于病人的胸部心脏位置，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和心电采集头不会脱落；
[0012]S2、脑电信号和心电的采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和心电信号分别传送至脑电波分析设备和心电分析设备中，脑电波分析设备从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害敏感指数qNOX，而心电分析设备从采集的心电信号中分析得出心率变异性指数HRV；
[0013]S3、麻醉状态综合指数分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害敏感指数qNOX和心率变异性指数HRV分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ，具体公式为：
[0014]ζ1＝qNOX*b1％+HRV*(1
‑
b1％)；
[0015]式中，ζ1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害敏感指数，HRV为心率变异性指数，b1为全麻肌松状态下的权重常数；
[0016]当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害敏感指数qNOX和心率变异性指数HRV分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ，具体公式为：
[0017]ζ2＝qNOX*b2％+HRV*(1
‑
b2％)；
[0018]式中，ζ2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害敏感指数，HRV为心率变异性指数，b2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
[0019]S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受程度进行评估。
[0020]优选的，所述步骤S3中权重常数b1的范围为60
‑
80。
[0021]优选的，所述步骤S2中通过心电分析设备从采集的心电信号中分析得出心率变异性指数HRV的方法为时域分析法、频域分析法或非线性分析法中的一种。
[0022]优选的，当采用时域分析法对步骤S2采集的心电数据进行分析时，心率变异性在24小时时域分析的SDNN、SDANN和RMSSD指标分别为(141
±
39)ms、(127
±
35)ms和(27
±
l2)ms。
[0023]优选的，所述步骤S4中在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在40
‑
60，麻醉状态综合指数ζ1在50
‑
60时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现的严重心血管应激反应、体动和麻醉过深状况。
[0024]优选的，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数ζ2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若ζ2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒。
[0025]优选的，所述步骤S3中全麻肌松状态下的权重常数b1大于ICU镇静状态下，即不给
肌松状态下的权重常数b2。
[0026](三)有益效果
[0027]本专利技术提供了基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法。与现有技术相比具备以下有益效果：该基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：S1、脑电和心电采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将心电采集设备穿戴于病人的胸部心脏位置，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和心电采集头不会脱落；S2、脑电信号和心电的采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和心电信号分别传送至脑电波分析设备和心电分析设备中，脑电波分析设备从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于脑电信号和心率变异性的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1、脑电和心电采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将心电采集设备穿戴于病人的胸部心脏位置，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和心电采集头不会脱落；S2、脑电信号和心电的采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和心电信号分别传送至脑电波分析设备和心电分析设备中，脑电波分析设备从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害敏感指数qNOX，而心电分析设备从采集的心电信号中分析得出心率变异性指数HRV；S3、麻醉状态综合指数分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害敏感指数qNOX和心率变异性指数HRV分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ，具体公式为：ζ1＝qNOX*b1％+HRV*(1
‑
b1％)；式中，ζ1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害敏感指数，HRV为心率变异性指数，b1为全麻肌松状态下的权重常数；当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害敏感指数qNOX和心率变异性指数HRV分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ，具体公式为：ζ2＝qNOX*b2％+HRV*(1
‑
b2％)；式中，ζ2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害敏感指数，HRV为心率变异性指数，b2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数ζ2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受...

【专利技术属性】
技术研发人员：李依泽，王国林，谢克亮，张敏，冯永春，李宏明，
申请(专利权)人：重庆玺德尔医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：