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基于集成分类技术对病人麻醉深度判断的研究

发布时间:2020-10-20 08:48
   在现今的全身麻醉手术过程中,非人体侵入性以及高准确性的麻醉深度监测系统是很重要的议题,麻醉深度监测系统不只可以提供给麻醉医师当作参考,判断病人当下的麻醉深度当作是否可以开始进行手术,同时也能帮助病人在更合适的麻醉状态下进行手术。在本研究中利用多重生命讯号,如心率(Heart rate,HR),平均血压(Mean blood pressure)及肌电图(electromyography,EMG)作为输入,并以BIS(Bispectral Index)当作目标,通过三种不同方法:类神经网络(ANN),自适应神经模糊推理系统(ANFIS)、支持向量机(SVM)分别进行回归建立模型,得到不同的预测结果,其中ANFIS表现最好,平均绝对误差表现为9.2848±3.2653,相关系数为0.767±0.0874。再使用集成学习技术(Ensemble technique),对三种模型结果进行再次处理,使模型具有更广泛的适用性和准确性。通过与原来BIS值及单一模型结果进行比对,结果显示ANFIS与SVM结合的集成方法比单一模型表现更好,平均绝对误差最低,为8.9419±3.3584,同时相关系数最高,为0.797±0.0861,证明此模型代替BIS的可行性,未来希望可以将建立起来的模型运用在临床实验上。
【学位单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TH77
【部分图文】:

示意图,插管,示意图,麻醉深度


图 2.1 插管示意图现状麻醉则起源于 17 世纪,在当时主要是使用单一于麻醉深度的研究中,主要关注点在于麻醉剂lliam Morton 首次公开了乙醚麻醉剂的效用,麻包括病患麻醉不够充分,在手术过程中会恢复伤害,同时在手术结束之后想起来。这些都是一系列问题。因此,在 1942 年,肌肉松弛剂的复成为了麻醉深度研究课题的一个重要研究点醉监测仪器的发展迅速,许多知名医疗器械厂,他们都采用了不同的算法与方案,由于麻醉扰因素过多,目前大部分能判断麻醉深度的病:发电位(Auditory Evoked Potential,AEP):听觉

心电图,心电图,讯号,生理


二十至八十岁范围之内,当中患者若有严重的呼吸系统、心血管、肝、肾、内分泌方面的疾病,或是未受控制的高血压、之前对麻醉有不良反应的临床证据、任何神经精神失常的病史以及病患术前服用任何可能影响麻醉过程的药物,则不采用该患者生理讯号实施分析。由研究人员详细的记录手术中病患的生理反应以及病患相关数据,药剂名称、浓度、剂量、开始注射时间、麻醉与清醒的确切时间、插管开始时间、手术过程中是否移动到病患头部、胸部、手指、手术过程中下刀、电刀开始时间,持续多久时间,单极或双极电刀,病患是否咳嗽、咀嚼、或其他嘴部动作,脸部动作、四肢移动、流眼泪、睁眼,同时记录血压、麻醉气体或增加注射药剂浓度、体温等,以及每五分钟写下 MAC(MinimumAlveolar Concentration)值,以达到手术过程中的事件纪录完整性。2.2 生理讯号收集在本研究中于的手术房中收集生理讯号时所使用的设备包含了生理讯号监测器IntelliVue MP60 如图 2.1(a)暨心电图贴的位置如图 2.1(b)所示,以及透过个人

流程图,数据收集,流程图,案例


第 2 章 实验设置及病人讯号收集9图 2.3 数据收集流程图2.3 生理讯号筛选本研究共收集了 113 笔案例,在收案过程中会有过多的噪声干扰以及存盘有问题之案例,导致无法分析,扣除上述所说的案例后共分析了 80 笔的案例数据。在本研究中将这 80 笔案例分成了两个部分进行分析,其中的 60 笔数据透过类神经网络分析建立模型样本,而剩下的 20 笔数据则拿来做额外测试。在模型建立过程中,本研究使用心率、平均血压、肌电图三个生理讯号作为输入,将专家评估的意识清醒程度作为输出,最后将结果与 BIS 值比较,流程图如图2.4。
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本文编号:2848472

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