麻醉的稳定实施是临床手术顺利进行的基础。随着对麻醉控制问题研究的逐步深入,如何实现精确的麻醉控制已经成为神经工程和临床的一个挑战性难题。在目前的临床手术中,对麻醉药物的控制方面仍主要依靠麻醉医生的经验,在麻醉监测指标和麻醉药物的控制之间缺少科学有效的控制方法,加之麻醉医生的工作时间较长,导致在麻醉的控制方面难免出现偏差。因此,如何实现麻醉药物的精确控制已经成为亟待解决的科学问题和现实需求。本研究的目标为建立一个静脉麻醉的闭环控制系统,从而实现手术过程中的麻醉自动控制。这样一方面能够减轻麻醉医生的工作压力,使其能够关注更重要的手术节点,另一方面能够提升麻醉控制精度,实现麻醉药物的个体化、精细化控制。本文的研究内容主要分为,静脉麻醉控制系统中监测指标的选取、麻醉控制过程中监测指标的回归预测、基于监测指标的控制器设计、静脉麻醉控制系统的实现。首先,通过对比分析熵指数、脑电双频指数及Narcotrend指数的算法复杂度、指标量化程度及时延等性能参数,选择脑电双频指数作为系统的监测指标。由于脑电双频谱指数在临床手术的过程中无法直接获取且其算法不公开,使得以其进行控制系统的设计时存在一定的困难。本文使用长短期记忆-前反馈神经网络模型,通过脑电信号数据实现了对脑电双频谱指数的回归预测,解决了指标算法不公开的问题,提升了指标的在系统中可应用性和可操作性。接着,根据临床麻醉手术的特点进行了控制器的设计。将麻醉的控制问题分为诱导期,维持期和恢复期。在对比分析模型预测控制器与蚁群优化PID控制器两种控制方式的性能指标后,选择使用蚁群优化PID控制器作为系统的控制器。最后,本文介绍了系统的软件设计与实现。