[发明专利]一种基于近红外相位幅值耦合的麻醉深度监测系统及方法

说明书

一种基于近红外相位幅值耦合的麻醉深度监测系统及方法，监测系统包括脑血氧信号采集模块，相位幅值耦合调制指数计算模块，最佳频段选定模块，目标信号辨识模块，最佳阈值确定模块和应用模块，先用近红外采集病人前额的Hb和HbO₂信号，粗滤波后用相位幅值耦合算法计算各信号MI值；后比较不同阶段的信号MI值差值，得到最佳频段；再重新滤波，计算信号MI值；再用ROC曲线的AUC值，选出对麻醉、清醒区分能力最强的目标信号；再用尤登指数，找到能区分这两阶段的最佳阈值；对进行全麻的新病人，便可采集目标信号，在最佳频段滤波，计算MI值，使用最佳阈值进行麻醉深度监测；本发明具有运算效率高、快速的筛选所需监测信号、安全便携、价格低廉的特点。

技术领域

本发明涉及生物医学信号处理技术领域，尤其涉及一种基于近红外相位幅值耦合的麻醉深度监测系统及方法，主要应用于临床上对进行全身麻醉的病人的麻醉深度进行监测。

背景技术

麻醉，特别是全身麻醉，是在临床治疗中一种常见的手段。一般是在手术过程中，通过静脉注射或者吸入麻醉药物，对病人的中枢神经进行抑制，使病人表现出失去意识、运动功能下降、疼痛刺激反应消失等状态，使病人失去对术中痛觉的记忆，增加手术的安全性，以方便手术的进行。麻醉深度监测，是保障临床手术中麻醉质量的重要方法。如果麻醉深度过重，不仅会增加用药成本，而且会延长患者苏醒时间，甚至对神经系统造成麻醉后遗症。而如果麻醉程度较浅，则有可能引发术中知晓，不仅会影响手术正常进行，还会给患者造成极大的身体和心灵上的创伤。

目前，在临床中尚不存在关于麻醉深度监测的“金标准”，在实际的临床中，应用比较广泛的，主要有基于患者临床体征的监测方法以及基于脑电信号的监测方法。前者中应用较广的，主要是最低肺泡浓度(minimum alveolar concentration,MAC)监测，定义是在创伤性刺激下50％的受试者无回应时吸入麻醉药物在肺泡气内的浓度，缺点是只能应用于评价吸入式麻醉药效，无法用于评价静脉麻醉及混合麻醉的深度。后者，主要为监测自发脑电的脑电双谱指数(Bispectral Index,BIS)和监测诱发脑电的听觉诱发电位(AuditoryEvoked Potentials,AEP)。BIS是一种无量纲参数，规定在0-100的范围内，当受试者处于绝对清醒时，BIS评估为100；处于最深度麻醉时评估为0。但是BIS对药物有很强的依赖性，例如其与异氟醚和N₂O就无相关性。其次，BIS对不同人种也有较大的差异性。再者，BIS有时不能预测病人的苏醒时间及恢复过程。AEP则是利用病人对于一个重复声音刺激所产生的听觉诱发电位来监测麻醉深，可以反映丘脑及初级听觉皮层的神经元活动，并且其不受阿片类和诱导药物的影响。但是，AEP监测仪容易受到周围环境的影响，同时，AEP依赖于人的听觉，导致患有听力问题的病人很难使用到这种方法。对于基于脑电信号的麻醉深度监测方法，在临床手术中，高频电刀的使用会极大干扰到脑信号采集，从而影响监测方法的应用效果。

发明内容

针对以上方法存在的问题，本发明提供了一种基于近红外相位幅值耦合的麻醉深度监测系统及方法,通过近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,NIRS)技术采集脑血氧信号，利用相位幅值耦合算法，分别计算病人在清醒与麻醉状态下右侧前额叶脑血氧信号的低频段信号相位与高频段信号幅值的相位幅值耦合调制指数(phase-amplitudecoherence modulation index,MI)，然后利用不同状态下调制指数的差值，找到最适宜不同病人的低频和高频信号频率范围，最后利用尤登指数，找到MI值的最佳阈值，用于监测病人的麻醉深度，区分其清醒和麻醉状态，在使用上具有便携性、安全、价格低廉的特点。

为了达到上述目的，本发明具体技术方案为：

一种基于近红外相位幅值耦合的麻醉深度监测系统，包括脑血氧信号采集模块A、相位幅值耦合调制指数计算模块B、最佳频段选定模块C、目标信号辨识模块D、最佳阈值确定模块E和应用模块F六个模块；