麻醉恢复期模式分类及脑电模型研究

发布时间：2022-09-30 16:53

　　科学研究中,人脑及其与之相关的生理变化一直是研究的热点。目前,对于麻醉的作用机制还没有清晰的解释。由于个体之间生理存在差异性,不同患者在麻醉过后的意识恢复阶段会呈现不同的模式。然而目前临床上使用的麻醉深度监测指标不能对其有效识别,这对临床医生判断患者术后脑状态带来了困难,而不同的恢复可能的内在机制也是神经科学领域亟待解决的难题。鉴于此,本文从恢复期模式识别和理论建模两个角度展开研究,通过机器学习算法分类恢复期模式,并给出最佳分类特征;建立丘脑皮层神经群模型,寻找不同模式下的参数范围,探索其作用机制。首先,对麻醉恢复期模式识别进行研究。通过对52组患者数据进行时频谱分析,发现恢复期呈现4种模式。针对该4种模式,采用遗传算法支持向量机基于排序熵、近似熵、同步快慢比、状态熵和相对功率谱密度对其分类识别。结果显示相对功率谱密度能够有效地分类不同的模式。通过相对功率谱密度基于混淆矩阵性能评估指标对遗传算法支持向量机,BP神经网络和网格搜索支持向量机3种机器学习算法进行性能评估。结果显示遗传算法支持向量机性能最优。针对不同的模式对患者年龄、麻醉药物及恢复时间做统计分析。最后发现,年龄是其中最主要影... 

【文章页数】：66 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 全身麻醉及麻醉信号特点
    1.3 麻醉深度监测指标
    1.4 麻醉模型研究
    1.5 论文主要研究内容
第2章 机器学习及特征提取方法
    2.1 机器学习算法
        2.1.1 GA-SVM算法
        2.1.2 GS-SVM算法
        2.1.3 BP神经网络算法
    2.2 特征提取方法
        2.2.1 排序熵
        2.2.2 近似熵
        2.2.3 状态熵
        2.2.4 同步快慢比
        2.2.5 相对功率谱密度
    2.3 本章小结
第3章 麻醉恢复期模式分类
    3.1 背景
    3.2 实际头皮脑电信号采集
    3.3 实验数据预处理
    3.4 基于GA-SVM算法模式分类
        3.4.1 恢复期模式特征
        3.4.2 特征提取
        3.4.3 分类流程
    3.5 结果分析
        3.5.1 分类结果分析
        3.5.2 麻醉深度指标分析
        3.5.3 恢复期模式与生理年龄的关系分析
    3.6 分类器性能评估
    3.7 本章小结
第4章 麻醉丘脑皮层神经群模型
    4.1 背景
    4.2 丘脑皮层神经群模型
        4.2.1 模型结构
        4.2.2 模型建模
    4.3 丘脑皮层神经群模型参数调节
        4.3.1 基于PE模型参数调节
        4.3.2 实际头皮脑电信号采集
        4.3.3 仿真结果对比分析
        4.3.4 基于RPSD模型参数调节
    4.4 双通道丘脑皮层神经群模型
        4.4.1 双通道模型建模
        4.4.2 双通道模型仿真
    4.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢



本文编号：3683920