發(fā)布時(shí)間：2020-10-20 08:48

　　 在現(xiàn)今的全身麻醉手術(shù)過程中,非人體侵入性以及高準(zhǔn)確性的麻醉深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)是很重要的議題,麻醉深度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)不只可以提供給麻醉醫(yī)師當(dāng)作參考,判斷病人當(dāng)下的麻醉深度當(dāng)作是否可以開始進(jìn)行手術(shù),同時(shí)也能幫助病人在更合適的麻醉狀態(tài)下進(jìn)行手術(shù)。在本研究中利用多重生命訊號(hào),如心率(Heart rate,HR),平均血壓(Mean blood pressure)及肌電圖(electromyography,EMG)作為輸入,并以BIS(Bispectral Index)當(dāng)作目標(biāo),通過三種不同方法:類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)、支持向量機(jī)(SVM)分別進(jìn)行回歸建立模型,得到不同的預(yù)測(cè)結(jié)果,其中ANFIS表現(xiàn)最好,平均絕對(duì)誤差表現(xiàn)為9.2848±3.2653,相關(guān)系數(shù)為0.767±0.0874。再使用集成學(xué)習(xí)技術(shù)(Ensemble technique),對(duì)三種模型結(jié)果進(jìn)行再次處理,使模型具有更廣泛的適用性和準(zhǔn)確性。通過與原來BIS值及單一模型結(jié)果進(jìn)行比對(duì),結(jié)果顯示ANFIS與SVM結(jié)合的集成方法比單一模型表現(xiàn)更好,平均絕對(duì)誤差最低,為8.9419±3.3584,同時(shí)相關(guān)系數(shù)最高,為0.797±0.0861,證明此模型代替BIS的可行性,未來希望可以將建立起來的模型運(yùn)用在臨床實(shí)驗(yàn)上。
【學(xué)位單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TH77
【部分圖文】：

圖 2.1 插管示意圖現(xiàn)狀麻醉則起源于 17 世紀(jì)，在當(dāng)時(shí)主要是使用單一于麻醉深度的研究中，主要關(guān)注點(diǎn)在于麻醉劑lliam Morton 首次公開了乙醚麻醉劑的效用，麻包括病患麻醉不夠充分，在手術(shù)過程中會(huì)恢復(fù)傷害，同時(shí)在手術(shù)結(jié)束之后想起來。這些都是一系列問題。因此，在 1942 年，肌肉松弛劑的復(fù)成為了麻醉深度研究課題的一個(gè)重要研究點(diǎn)醉監(jiān)測(cè)儀器的發(fā)展迅速，許多知名醫(yī)療器械廠，他們都采用了不同的算法與方案，由于麻醉擾因素過多，目前大部分能判斷麻醉深度的�。喊l(fā)電位（Auditory Evoked Potential,AEP）：聽覺

二十至八十歲范圍之內(nèi)，當(dāng)中患者若有嚴(yán)重的呼吸系統(tǒng)、心血管、肝、腎、內(nèi)分泌方面的疾病，或是未受控制的高血壓、之前對(duì)麻醉有不良反應(yīng)的臨床證據(jù)、任何神經(jīng)精神失常的病史以及病患術(shù)前服用任何可能影響麻醉過程的藥物，則不采用該患者生理訊號(hào)實(shí)施分析。由研究人員詳細(xì)的記錄手術(shù)中病患的生理反應(yīng)以及病患相關(guān)數(shù)據(jù)，藥劑名稱、濃度、劑量、開始注射時(shí)間、麻醉與清醒的確切時(shí)間、插管開始時(shí)間、手術(shù)過程中是否移動(dòng)到病患頭部、胸部、手指、手術(shù)過程中下刀、電刀開始時(shí)間，持續(xù)多久時(shí)間，單極或雙極電刀，病患是否咳嗽、咀嚼、或其他嘴部動(dòng)作，臉部動(dòng)作、四肢移動(dòng)、流眼淚、睜眼，同時(shí)記錄血壓、麻醉氣體或增加注射藥劑濃度、體溫等，以及每五分鐘寫下 MAC（MinimumAlveolar Concentration）值，以達(dá)到手術(shù)過程中的事件紀(jì)錄完整性。2.2 生理訊號(hào)收集在本研究中于的手術(shù)房中收集生理訊號(hào)時(shí)所使用的設(shè)備包含了生理訊號(hào)監(jiān)測(cè)器IntelliVue MP60 如圖 2.1（a）暨心電圖貼的位置如圖 2.1（b）所示，以及透過個(gè)人

第 2 章 實(shí)驗(yàn)設(shè)置及病人訊號(hào)收集9圖 2.3 數(shù)據(jù)收集流程圖2.3 生理訊號(hào)篩選本研究共收集了 113 筆案例，在收案過程中會(huì)有過多的噪聲干擾以及存盤有問題之案例，導(dǎo)致無法分析，扣除上述所說的案例后共分析了 80 筆的案例數(shù)據(jù)。在本研究中將這 80 筆案例分成了兩個(gè)部分進(jìn)行分析，其中的 60 筆數(shù)據(jù)透過類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析建立模型樣本，而剩下的 20 筆數(shù)據(jù)則拿來做額外測(cè)試。在模型建立過程中，本研究使用心率、平均血壓、肌電圖三個(gè)生理訊號(hào)作為輸入，將專家評(píng)估的意識(shí)清醒程度作為輸出，最后將結(jié)果與 BIS 值比較，流程圖如圖2.4。
【相似文獻(xiàn)】

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