【摘 要】
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睡眠和麻醉有类似的失觉醒临床表现。为预测睡眠分期,以提供麻醉深度判断和术后研究的依据,该文开发了一种失觉醒脑状态指数(CSI)分析算法。该算法,以脑状态指数为麻醉深度监
【机 构】
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清华大学医学院生物医学工程系; 清华大学玉泉医院神经外科;
【出 处】
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清华大学学报(自然科学版)网络.预览
【基金项目】
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国家自然科学基金重点基金项目(30630022)
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睡眠和麻醉有类似的失觉醒临床表现。为预测睡眠分期,以提供麻醉深度判断和术后研究的依据,该文开发了一种失觉醒脑状态指数(CSI)分析算法。该算法,以脑状态指数为麻醉深度监测指标,基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS),通过自行构建的仿真脑电(EEG)数据,确定算法中的隶属度函数等参数。用该算法研究临床麻醉脑电和麻省理学院的生理信号数据库(MIT-BIH)睡眠脑电的失觉醒脑状态。结果表明:该算法能较可靠的评估病人的麻醉深度,CSI值随着睡眠阶段的加深而减小。
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