前言

在手术过程中，麻醉剂通常被医生用来减轻患者的痛苦，同时也可以为医生手术操作提供便利。麻醉的主要目的是暂时抑制患者对伤害性刺激的反应，确保患者在手术过程中既无痛感也无记忆。然而，麻醉可能会带来副作用；若麻醉深度不足，手术中的创伤性操作可能被患者感知并记忆下来，部分患者因此可能在术后发展出精神或心理问题。目前，麻醉师通过观察患者的肌肉紧张、瞳孔反射、出汗、流泪等自主神经反应（定性判断临床指标），以及心率、血压等半定性判断临床指标来评估麻醉深度，但这种方法尚未满足临床对有效麻醉深度监测方法的需求。

鉴于麻醉深度监测研究的重要性及目前基于脑电信号的新的麻醉深度监测指标的探索，本书采用脑电信号分析，并引入小波变换方法，旨在建立一个完整的麻醉深度监测系统。本书共分7章，详细讨论了评估麻醉深度的各项指标、若干关键问题及核心技术。

第1章为绪论，主要阐述了麻醉深度监测的研究意义及其相关方向的研究现状与分析，并对本书的主要研究内容及结构进行了梳理。

第2章介绍了麻醉深度监测系统涉及的基本原理，对麻醉深度监测研究涉及的各方面基本理论进行了探讨，主要涉及麻醉与麻醉深度、脑电信号、脑电信号的非线性动力学分析及其在麻醉深度研究中的应用、诱发电位信号和激光诱发电位信号。

第3章介绍了基于小波变换的脑电信号去噪方法，包括小波变换去噪原理和方法概述、小波阈值去噪法及其改进、改进的小波阈值去噪法在脑电信号去噪中的应用。

第4章介绍了麻醉状态下脑电信号的无序度分析，针对麻醉深度监测系统中的镇静程度监测问题，进行了麻醉状态下脑电信号无序度分析。麻醉状态下脑电信号无序度的降低，可以作为评估患者镇静程度的指标。本章归纳总结了无序度分析方法及它们在脑电信号分析中的应用，进行了麻醉状态下脑电信号的Kc复杂度分析和麻醉状态下脑电信号的近似熵分析。结果表明，麻醉状态下和清醒状态下脑电信号的Kc复杂度与近似熵均存在显著差异。

第5章介绍了激光诱发电位疼痛监测技术研究，针对麻醉深度监测系统中的镇痛程度监测问题，研究了激光诱发电位信号的提取。由于激光诱发电位信号具有良好的疼痛特异性，因此成为疼痛监测和镇痛程度评估中的重要指标。本书建立的激光诱发电位疼痛监测方法，采用半导体激光器提供连续输出的灼烧感痛温觉刺激，采用固体染料激光器提供脉冲输出的冲击感痛温觉刺激，对人手背中心进行刺激实验，提取激光诱发电位信号，并将其作为镇痛程度评估指标。快速提取激光诱发电位信号是疼痛监测领域的研究瓶颈，现在使用的经典累加平均法通常会丢失重要的瞬态信息，由于能量积累容易在受试者体表造成灼伤，而且准确率也会因受试者的感官习惯性而降低。因此本章提出一种基于小波变换的激光诱发电位信号快速提取方法，并通过实验研究，证明了该方法的有效性，并成功提取了激光诱发电位信号波形。

第6章介绍了麻醉药物对定量药物脑电图的作用，以探索镇痛、镇静综合指标为目的，观察了常用静脉麻醉药丙泊酚（异丙酚）对家兔定量药物脑电图 α 频段的影响，为日后分析激光刺激和麻醉药物共同引起的脑电信号变化提供了基础。

第7章为结论，总结了全书的研究成果并对未来的研究方向进行了展望。

将小波变换应用于脑电信号是一个备受关注的研究热点，在涉及大脑及其病变研究的诸多领域中都有良好的表现。开发小波变换在脑电信号处理领域的新应用，本身也具有独立的研究价值。

限于著者水平，书中难免有疏漏和不当之处，敬请读者批评指正。