麻醉是现代外科手术中必不可少的一个环节。根据麻醉部位的不同,临床麻醉主要分为全身麻醉和局部麻醉,本文主要讨论全身麻醉过程中的麻醉深度监测问题。一般认为,全身麻醉主要通过多种麻醉药物相互作用,影响中枢神经系统活动,使机体达到镇静、镇痛、遗忘等适合外科手术操作的状态。在临床麻醉过程中,麻醉过深,可能会使患者苏醒困难甚至难以苏醒,同时还会造成麻醉药物的浪费;麻醉过浅,可能会使患者感受到疼痛甚至在手术过程中苏醒过来,不当的麻醉深度会给患者带来不同程度的生理或者心理上的伤害,所以控制并维持适当的麻醉深度是临床麻醉医生的主要任务,也是首要任务。全身麻醉药的主要作用部位是大脑中枢神经系统,脑电信号对麻醉药有很强的敏感性,所以基于脑电信号检测的麻醉深度监测研究具有扎实的理论依据。基于脑电信号分析的麻醉深度分析方法研究已经有几十年的历史,随着电生理信号分析方法由时频域分析方法逐渐发展为非线性动力学分析方法,非线性动力学分析方法在麻醉深度监测研究领域也逐渐引起很多研究者的青睐。本论文以30例腹腔镜全麻手术病人的脑电信号为研究对象,根据病人所处麻醉状态的不同,将脑电信号按照麻醉程度分为:清醒状态、轻度麻醉状态和中度麻醉状态。首先对临床获取的脑电信号进行预处理,去除噪声干扰,然后对不同麻醉状态在的脑电信号的近似熵特征、样本熵特征、排序熵特征和小波熵特征四种非线性动力学特征进行差异分析,研究结果表明,随着麻醉程度的加深,脑电信号的四种信息熵均呈现递减的趋势。然后结合BP神经网络,对比分析四种信息熵算法在麻醉深度监测研究中的应用,发现样本熵算法、排序熵算法和小波熵算法的麻醉状态分类准确率较好,同时,对比脑电信号单特征麻醉状态分类识别和多特征麻醉状态分类识别的网络效果,探究最佳的用于麻醉深度监测的网络模型,研究表明,结合样本熵指数和小波熵指数的网络模型对麻醉深度的判断准确率最佳,可高达99.98%。根据研究结果,本文提出结合多种脑电信号特征共同监测的麻醉深度分析方法,为麻醉深度的准确评估研究带来了新思路和新方法。最后在对全文工作进行总结的基础上,对今后的研究方向做一展望。