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    • 基于樣本熵與決策樹的麻醉意識深度評價指數的研究

      麻醉意識深度監測是臨床中保證全身麻醉(全麻)手術順利進行的關鍵手段之一, 腦電圖(EEG)作為檢測大腦皮層活動的主要信號, 是評價麻醉意識深度的重要工具。本文根據腦電信號隨麻醉意識深度變化的趨勢, 提出結合腦電分析中的時域、頻域及復雜度方法, 采用決策樹分類器與最小二乘擬合法計算麻醉深度指數(DOAI)。利用臨床采集的40例丙泊酚全麻手術患者的腦電信號和麻醉專家對信號的分類、評分對此方案進行驗證, 實驗結果與目前臨床上廣泛使用的BIS指數進行對比, 結果顯示DOAI與BIS指數的Pearson相關性可達0.89, 從而證實此方案的可行性與準確性, 為麻醉監護工作者提供了一種思路。

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