本发明专利技术公开了一种麻醉状态监测方法及装置，涉及麻醉监测领域，包括以下步骤：信号采集步骤：获取脑电信号、心跳信号和呼吸信号；分析处理步骤：通过对脑电信号的特征提取得到脑电指数；通过对心跳信号和呼吸信号的分析得到心肺指数；结果评估步骤：基于心肺指数与脑电指数确定麻醉状态。本发明专利技术可以实现同时监测综合麻醉深度，并实现对镇静程度和镇痛程度变化的识别，满足临床麻醉的需要，并可为麻醉给药的输注提供参考，进而为麻醉患者提供最适合的麻醉状态，避免麻醉过深或过浅。
【技术实现步骤摘要】
一种麻醉状态监测方法及装置
本专利技术涉及麻醉监测领域，尤其是一种麻醉状态监测方法及装置。
技术介绍
全身麻醉是用药物或其他方法使患者整体暂时失去感觉，以达到无痛的目的进行手术治疗。全身麻醉的实现有如下一些要求：使患者意识丧失(镇静)；消除疼痛(镇痛)；导致机体不动(肌肉松弛)；和消除不必要的反射，如咽痉挛及心律失常(反射抑制)。据临床统计，大约只有不到三分之二的病人能够接收到优质的麻醉服务，约14％的患者被过度麻醉，16％的患者麻醉过浅，10％的患者处于时浅时深。镇静麻醉过深，药物过量会引起呼吸变慢，甚至呼吸停止，大脑缺氧，引起病人心脏停止等危险。而如果麻醉过浅，使患者术中知晓，患者对手术有记忆甚至感到疼痛。然而，使用单一的麻醉剂，很难满足上述所有条件，此外，根据对象和手术需要不同，对全身麻醉程度有不同的要求，所以，在全身麻醉时，为了满足各种全身麻醉条件，需要根据手术的种类和各个患者调整给药量，给药镇静剂，镇痛剂，肌肉松弛剂等。这种方法被称为“平衡麻醉”，是通过结合各种药物最大限度地减少各种药物副作用而实现理想的麻醉的技术。现有临床上的麻醉研究中心，关于镇静的监测研究最多，其中通过BIS监测指导术中控制不同的麻醉深度最为常见普遍。在肌松监测方面，通过相关肌松监测设备了解应用肌松药后机体神经肌肉传递功能的阻滞程度和恢复状况，提高了肌松药临床应用的安全性和合理性。而镇痛方面，麻醉师关注的指标有心率、平均动脉血压(MAP)等常规生理参数，通过麻醉医师长期的临床经验进行判断，并没有一个客观指标。但是，目前常用的麻醉监测仪器，如BIS、心电监护仪等设备均独立配置，医疗资源并没有很好的整合到一；而各监测设备之间数据兼容性差，各种监护连接线错综复杂，使手术无法实现多维度，多参数的自动控制。此外，BIS监测设备价格昂贵，医院无法对所有手术都进行麻醉深度监测，同时也增加了患者的治疗成本。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种麻醉状态监测方法及装置，所述麻醉状态监测方法及其装置的特点在于能实现对麻醉状态的综合判断，特别地，还可监测到镇痛程度的变化。本专利技术提供的一种麻醉状态监测方法，包括：信号采集步骤：获取脑电信号、心跳信号和呼吸信号；分析处理步骤：通过对脑电信号的特征提取得到脑电指数；通过对心跳信号和呼吸信号的分析得到心肺指数；结果评估步骤：基于心肺指数与脑电指数确定麻醉状态。进一步地，所述信号采集步骤中对心跳信号和呼吸信号的获取采用下述任一种方式：第一种，使用电极同时采集心跳信号和胸阻抗信号，再从胸阻抗信号中提取得到呼吸信号；第二种，使用电极直接采集心电信号，再从心电信号中导出心跳信号和呼吸信号(ECG-Derivedrespiration，EDR)；第三种，采集胸阻抗信号，再从胸阻抗信号中提取得到呼吸信号和心跳信号。进一步地，所述信号采集步骤中还包括去噪处理，用于过滤采集过程中的干扰信号。进一步地，所述分析处理步骤中，脑电指数用于反映大脑皮层电活动的兴奋程度，例如脑电双频指数(BIS)，脑电熵指数或病人状态指数(PSI)等。进一步地，所述分析处理步骤中，心肺指数是通过对心跳信号与呼吸信号进行相似性分析而得到的，通过对心跳信号和呼吸信号之间的相似性分析，评估二种信号在时域或频域或时频域上的相似程度。进一步地，所述结果评估步骤中对麻醉状态的包括：综合心肺指数和脑电指数计算得到麻醉指数并输出，其中麻醉指数越小则麻醉深度越深。更进一步地，所述结果评估步骤中对麻醉状态的还包括：将此刻得到的心肺指数、脑电指数与上一时刻得到的值分别进行比较并输出变化值。更进一步地，根据所述心肺指数和脑电指数随时间变化，两种信号的变化趋势，判断出镇静程度变化和镇痛程度变化。本专利技术另一方面还提供给了一种用于麻醉状态监测的装置，所述装置包括脑电信号采集单元、心胸信号采集单元，用于处理脑电信号的第一分析单元和用以处理心胸信号的第二分析单元以及依据第一分析单元和第二分析单元处理后的数据评估得到最终麻醉深度的结果评估单元。其中，心胸采集单元是指为获取心跳信号和呼吸信号的采集组件。采用本专利技术提供的一种麻醉状态监测方法及装置，可以实现同时监测综合麻醉深度，并实现对镇静程度和镇痛程度变化的识别，满足临床麻醉的需要，并可为麻醉给药的输注提供参考，进而为麻醉患者提供最适合的麻醉状态，避免麻醉过深或过浅。附图说明图1为本专利技术提供的一种麻醉状态监测装置的结构框图；图2为本专利技术提供的一种麻醉状态监测方法的流程图；图3为本专利技术实施例中描述的一种结果输出界面；图4为本专利技术实施例描述的一种结果输出界面；图5为本专利技术实施例描述的一种结果输出界面；图6为本专利技术实施例描述的一种结果输出界面；图7为本专利技术实施例中采集到的原始胸阻抗信号图；图8为归一化后的胸阻抗信号图；图9是与图8相对应的心电图。具体实施方式本实施例提供了一种用于评估麻醉状态的监测装置，其结构框图如图1所示,方法流程如图2所示。监测装置的信号采集模块分为脑电信号采集单元及心胸信号采集单元。脑电信号采集单元11可以通过脑电传感器或脑电电极进行脑电信号的采集，实现S11获取脑电信号。心胸信号采集单元12实现S12获取心跳信号和呼吸信号。在本实施例中，心胸信号采集单元12还可以是包含多个采集胸阻抗信号的电极，将电极粘贴在主躯干部进行信号采集，如将电极将2个电极片粘贴在测试者的胸口处，一个电极片粘贴在左侧胸部心尖位置，另一个电极片粘贴在右侧胸部，然后从采集到的胸阻抗信号中获取呼吸信号。心跳信号的获得方法为，将采集到的胸阻抗信号进行去除噪音和归一化等预处理；然后按照0.8s(在其他实施例中，可以采用0.4～2s内任意一个时间段)作为时间窗将步骤S1得到的胸阻抗信号划分为若干个信号段，然后对各个信号段逐段进行前向差分运算得到差分阵列，确定每个信号段中，差分阵列值最小的胸阻抗信号所在位置(在其他实施例中也可以采用后向阵列，以最大的差分阵列值为中心)，将0.05s为一个时间窗口，分别向前和向后找到波峰，该波峰用于表征心跳，即实现S12获取心胸信号。在本实施例中，图7为采集到的一例原始胸阻抗信号，经过识别、去噪和归一化之后即可得到图8，如图8所示为本实施里筛选出来的胸阻抗信号图，对图8中的心跳信号的范围进行标记，并确定心跳信号的波峰，通过与图9心跳信号中R波对比，可以发现心跳信号的波峰与R波(图9)的波峰基本重叠。在其他实施例中，心胸信号采集单元12还可以包括多个电极，通过电极完成对心跳信号及胸阻抗信号的直接采集，并从胸阻抗信号中提取得到呼吸信号。心胸信号采集单元12还可以是只包含采集心跳信号的一个或多个电极，之后再从心跳信号中导出呼吸信号(ECG-Derivedrespiration，EDR)，实现S12获取心胸信号。脑电信号采集单元11及心胸信号采集单元12中均设有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种麻醉状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n信号采集步骤：获取脑电信号、心跳信号和呼吸信号；/n分析处理步骤：通过对脑电信号的特征提取得到脑电指数；通过对心跳信号和呼吸信号的分析得到心肺指数；/n结果评估步骤：基于心肺指数与脑电指数确定麻醉状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种麻醉状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
信号采集步骤：获取脑电信号、心跳信号和呼吸信号；
分析处理步骤：通过对脑电信号的特征提取得到脑电指数；通过对心跳信号和呼吸信号的分析得到心肺指数；
结果评估步骤：基于心肺指数与脑电指数确定麻醉状态。
2.根据权利要求1所述的麻醉状态监测方法，其特征在于，所述心肺指数是通过对心跳信号与呼吸信号进行相似性分析而获得；所述脑电指数反映脑电活动的兴奋程度。
3.根据权利要求2所述的麻醉状态监测方法，其特征在于，所述相似性分析通过小波相干性分析进行的。
4.根据权利要求1或2或3所述的麻醉状态监测方法，其特征在于，所述结果评估步骤包括：综合心肺指数和脑电指数计算得到麻醉指数并输出，所述麻醉指数用于表征麻醉深度。
5.根据权利要求4所...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓研辉，戴涛，王启帆，徐现红，王奕刚，金键，
申请(专利权)人：思澜科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51
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