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公开(公告)号：CN115098832B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210564335.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于丘脑皮层模型的麻醉深度估计方法，属于脑电计算模型领域，包括：定义一个六维向量来存放丘脑皮层模型的状态变量；通过构建观测方程来体现状态变量在某一时刻的观测值；定义一个增广向量，用于存放每次迭代时状态变量和参数变量的估计值；增广向量做非线性变换得到的数据代入丘脑皮层模型中；将经过丘脑皮层模型运算输出的数据代入观测方程中计算每个列向量对应的模型输出，对每个输出值进行加权求和得到模型的预测值；模型的预测值中包含的参数变量Tcs被定义为丘脑皮质状态；使用Tcs评估麻醉深度。本发明能够对麻醉期间的大脑状态进行生理学上更具体的分析，解决了传统麻醉深度监测方法对不同麻醉药物无法监测的问题。
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公开(公告)号：CN115098832A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210564335.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于丘脑皮层模型的麻醉深度估计方法，属于脑电计算模型领域，包括：定义一个六维向量来存放丘脑皮层模型的状态变量；通过构建观测方程来体现状态变量在某一时刻的观测值；定义一个增广向量，用于存放每次迭代时状态变量和参数变量的估计值；增广向量做非线性变换得到的数据代入丘脑皮层模型中；将经过丘脑皮层模型运算输出的数据代入观测方程中计算每个列向量对应的模型输出，对每个输出值进行加权求和得到模型的预测值；模型的预测值中包含的参数变量Tcs被定义为丘脑皮质状态；使用Tcs评估麻醉深度。本发明能够对麻醉期间的大脑状态进行生理学上更具体的分析，解决了传统麻醉深度监测方法对不同麻醉药物无法监测的问题。
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公开(公告)号：CN118340499A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410454746.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于去趋势波动性指数麻醉深度估计方法，属于脑电分析技术领域，S1：连续时间序列分段处理；S2：计算每个分段的平均值，进行去趋势处理，得到去趋势的时间序列；S3：定义一个对数似然函数，用于近似每个分段的概率分布；S4：基于拟牛顿方法加入动态阻尼因子进行非线性优化，估计反映时间序列波动性的参数；S5：使用估计得到的参数的对数与分段大小的对数的比值定义指数。本发明采用上述一种基于去趋势波动性指数麻醉深度估计方法，特别适用于两种常用但在传统麻醉深度测量中的麻醉药物，在拟牛顿方法上，加入了动态阻尼因子，以此来提高估计的准确性，对研究麻醉的作用机制和区分不同意识状态具有重要意义。
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