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1.3 本书的主要研究内容和结构

本书研究的各项关键技术旨在构建完整、集成的麻醉深度监测系统,该系统将麻醉作用的3个程度,即肌肉松弛程度、镇静程度、镇痛程度转化为3种神经电生理指标。不同的麻醉药物对这3个程度的灵敏度不同,但其适宜注入量均以3种神经电生理指标全部降至0来确定。预期建立的麻醉深度监测系统,首先通过成熟的肌电信号指标评价肌肉松弛程度,其次通过脑电信号指标评价镇静程度,再次通过激光诱发电位信号评价镇痛程度,最后对3种神经电生理指标进行综合,在等待麻醉药物注入的过程中,根据3种神经电生理指标控制药量的最大值,从而确定适宜注入量。该系统的建立是一个较为复杂的系统工程,要经过大量的临床实验,在不同阶段反复验证数据的有效性。本书涉及其中关键技术的研究,通过脑电信号复杂性测度,研发评价镇静程度的神经电生理指标;通过激光诱发电位信号,研发评价镇痛程度的神经电生理指标;通过药物定量脑电图指标,尝试研发能够直接反映镇静程度和镇痛程度的综合指标。目前对肌肉松弛程度的研究已经较为成熟,在此不做详述,要实现各种神经电生理指标的综合,需要对不同药物进行反复临床实验,预期建立的麻醉深度监测系统结构如图 1-1所示。

图1-1 预期建立的麻醉深度监测系统结构


[1] 一种事件相关电位(Event-Related Potential,ERP)的命名方式,按其潜伏期命名时,正波命名为P,负波命名为N,并在其后标注出潜伏期,例如,200ms左右出现的正波记为P200,通常我们提到的P 1 、N 1 、P 2 、N 2 、P 3 分别称为P100、N100、P200、N200、P300。 qH26LxwAmjzopHE18pwBbnSwR5Rp6YkJIfDlBKrV9CRYKCzzbEDD+SH9DXFcw9xL

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