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麻醉状态监测是当今医学和生物学研究的重要组成部分,快速稳定的麻醉监测是医学临床手术及生物学研究实验安全、顺利进展的关键。目前的麻醉状态监测大多以外贴在大脑表皮的电极采集到的大脑皮层脑电信号(Electroencephalogram, EEG)为分析基础,但脑功能类研究多以体型较小的大鼠为实验动物,并且还需要对其进行开颅手术,从而使得外贴式电极有局限性；同时,EEG信号只反映了大脑皮层的功能活动,不反映皮层下组织的功能状态,而后者是对伤害性刺激的基本反射中枢,从而导致EEG信号在麻醉状态监测应用方面有固有缺陷。因此,寻找一种快速有效,无需借助外贴式电极的麻醉状态监测方法对于脑功能类的研究实验及某些脑部手术的安全实施是很有意义的。本文基于视觉皮层信息处理机制研究的实验平台,以Long Evens (LE)大鼠为动物模型,首先分析了局部场电位信号(Local field potentials, LFP)在麻醉状态监测中可行性；然后提取了LFP信号的多个麻醉信息特征参数,分别设计了用于麻醉状态监测和预测的DNA-BP神经网络,并分析了其监测和预测效果；最后分析了不同麻醉状态对于初级视觉皮层神经元动作电位发放的影响。具体内容如下：1)通过综合考虑LFP信号的生理特性以及麻醉过程中其时域和频域变化特性,分析了LFP信号在麻醉状态监测中的可行性,并得出了肯定结论；2)从LFP信号中提取了多个能够反映麻醉信息的线性和非线性特征参数,首次将LFP信号的样本熵值和LFP信号γ频带的能量比值作为麻醉信息特征参数,并重点分析了其对于麻醉状态的反映特性；3)以LFP信号为基础分别建立了用于麻醉状态监测和预测的DNA-BP网络,DNA-BP对于浅度和深度麻醉状态的监测准确率均值分别为91.2%和95.3%,对于这两种状态的预测准确率均值分别为85.2%和88.6%,可以有效地对麻醉状态进行监测及预测。4)采用线性和非线性方法分析了不同麻醉状态下神经元动作电位的发放,结果表明,相对于浅度麻醉,深度麻醉下动作电位的发放率以及发放时间间隔序列的熵值均显著降低,同时发放间隔时长也显著增加；这些不同麻醉状态下神经元动作电位发放特性的变化规律可以为视觉皮层信息处理机制的研究提供一定的指导。