脑电熵算法在麻醉监测中的应用
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Application of Anesthesia Monitoring by EEG Entropy Algorithm
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    摘要:

    麻醉深度监测在外科手术中的作用极其重要, 合理的麻醉可以使患者在无痛觉的情况下进行手术治疗, 判断并控制合适的麻醉深度已成为临床迫切需要解决的问题。本文基于脑电信号分析的麻醉深度检测方法的研究, 采用一种新型的脑电熵分析方法-通过应用排序熵的快速算法对脑电信号进行了计算机仿真分析与处理,实验结果表明排序熵运算时间较短、效率较高、抗干扰性强、计算精度更准确。

    Abstract:

    The monitoring of anesthetic depth is an absolutely necessary procedure in the process of surgical operation. Anesthesia can be reasonable so that in the absence of pain in patients with the conduct of surgical treatment, The right to judge and control the depth of anesthesia has become a clinical problem to be resolved urgently.In this paper, EEG Signal Analysis Based on the depth of anesthesia Detect Method. Adopting a new method of EEG entropy——EEG will be simulated and processed by the fast algorithm of sort entropy on the computer, Experimental results show that sort entropy has a shorter computing time, high efficiency, strong anti-interference, high precision computation.

    参考文献
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引用本文

马亮,黄伟志,肖志涛.脑电熵算法在麻醉监测中的应用.计算机系统应用,2010,19(12):216-218

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  • 收稿日期:2010-04-06
  • 最后修改日期:2010-05-09
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