麻醉是手术过程正常实施的重要保证,麻醉镇静过程的安全性和舒适性越来越受到重视。手术过程中,麻醉过深或者过浅都会产生严重的后果:若麻醉过浅,则患者会产生术中知晓,从而造成患者的精神创伤;若麻醉过深则会导致患者术后恢复时间的增加,严重时发生呼吸、循环系统抑制导致死亡。所以在麻醉镇静过程中实时精确监测镇静深度对于减少手术时麻醉意外,提高患者治疗安全性和舒适性具有非常重要的意义。国外麻醉监测设备的算法模型是基于国外患者的麻醉脑电数据库,在国内使用时存在很大的限制。为此,本文研制出一款适合国人的麻醉深度识别系统。本文在现有麻醉深度监测研究和课题组现有硬件设备的基础上开发出了一套基于Elman循环神经网络模型的实时麻醉深度状态识别算法。同时本文还对多模态信号在麻醉深度识别方面的作用进行了分析。本文以临床采集的62例全麻手术病人的脑电信号数据为基础,根据警觉镇静评分结果将患者的脑电信号划分为清醒、轻度麻醉、中度麻醉、麻醉过深四种状态。首先针对临床脑电信号信噪比低的问题,本文提出了高低通滤波、工频陷波、基线校正、独立成分分析等多种信号预处理方法,对肌电伪迹、眼电伪迹、工频干扰、基线漂移和电刀信号伪迹进行了有效的抑制,提高了信号的信噪比。然后对不同麻醉状态下脑电信号的时、频域特征和基于熵的非线性动力学特征进行差异性分析,并将Beta比率、Alpha比率、爆发抑制比、小波熵、排序熵、肌电比率作为Elman循环神经网络模型识别算法中的联合参数特征输入。研究结果表明,本文提出的Elman循环神经网络模型具有较高的识别准确性和预测概率,分别为 98.02%、0.9522。同时本文以临床麻醉诱导过程中7位患者的脑电、脑氧多模态数据为基础,分析了多模态相关特征变化与麻醉状态之间的关系。并对多模态信号特征在麻醉状态识别过程中的准确性进行了分析。本文脑电、脑氧多模态特征的麻醉状态分类预测概率为0.9432。综上所述,本文提出的麻醉深度识别算法具有较好的识别准确率和预测概率。临床实验结果表明该算法能够较好的反映麻醉深度状态,其结果具有实际的参考意义。同时,基于多模态信号特征的识别算法在麻醉诱导期间能够较好的反映不同的麻醉状态。该结论为今后基于多模态的麻醉深度监测研究提供了新的思路。