一种基于脑电波检测的麻醉深度监测方法

本发明涉及医疗监测，具体为一种基于脑电波检测的麻醉深度监测方法。

背景技术：

1、现有的麻醉深度监测方法主要基于患者的脑电波信号进行分析；

2、相关技术中，为了监测患者的麻醉深度，可以利用少数额部导联采集脑电信号并直接计算麻醉深度指数；或者，利用常规滤波和固定阈值对脑电信号进行处理，以去除肌电干扰并判断患者的麻醉状态；

3、但是在临床复杂环境下，利用少数额部导联采集的脑电信号易受额肌活动干扰致使监测准确度低于设定标准，利用常规滤波和固定阈值处理脑电信号难以识别电极接触异常且易滤除有效脑电信号；因此，相关技术中的麻醉深度监测方法难以同时提升抗干扰性能与监测准确性。

技术实现思路

1、现有麻醉深度监测技术在面对额肌活动污染及电极接触异常识别时，难以同时提升抗干扰性能与监测准确性，需要提出一种能够融合多源脑电与肌电数据排除电极与肌电干扰、动态提取有效皮层导联的基于脑电波检测的麻醉深度监测方法。本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

2、一种基于脑电波检测的麻醉深度监测方法，包括：获取额部、中央区和枕区多导联头皮脑电、额部双极表面肌电、周期性阻抗读数、导联状态及放大器饱和状态，作为多源采集数据，并获取麻醉诱导前清醒状态片段；对所述清醒状态片段进行质量筛选，建立清醒基准数据；

3、将所述多导联头皮脑电和所述额部双极表面肌电按统一时间基准划分为时间片，计算频带功率、导联间幅值平方相干性、低频功率变化同步性、低频相干性、功率峰值时间差、脑电一阶差分幅值以及处于放大器饱和状态的采样点比例，得到脑电分析数据；

4、根据所述多源采集数据、所述脑电分析数据和所述清醒基准数据确定接触异常导联及时间片，并将非接触异常导联确定为候选导联；根据所述多源采集数据、所述脑电分析数据和所述清醒基准数据确定额肌污染导联及时间片和额肌污染程度；根据所述候选导联确定皮层脑电占主导的导联及时间片，选择有效皮层导联；

5、当有效皮层导联数量不少于预设数量时，在滚动时间窗内计算脑电指标，否则标记数据不足状态；根据所述脑电指标、接触异常导联及时间片、额肌污染导联及时间片和额肌污染程度输出麻醉抑制趋势、脑电恢复趋势、额肌污染提示、接触异常导联及接触异常导联头皮位置、有效皮层导联数量和数据不足状态提示；

6、优选地，所述多源采集数据的获取包括：获取信号频带为0.5～80hz、采样率为250～500hz的所述多导联头皮脑电，以及带宽为20～150hz的所述额部双极表面肌电；

7、以统一时间戳对所述多导联头皮脑电和所述额部双极表面肌电进行对齐，使所述多导联头皮脑电和所述额部双极表面肌电采用相同的时间片编号；按照预设检测周期获取所述周期性阻抗读数，并在相邻两次阻抗读取之间沿用上一检测周期的所述周期性阻抗读数；

8、优选地，所述脑电分析数据的计算包括：以1s为时间片，以当前时间片为中心采用2s分析窗；将所述多导联头皮脑电和所述额部双极表面肌电的频带划分为0.5～4hz、4～8hz、8～13hz、13～20hz和20～80hz；

9、计算0.5～30hz低频功率变化同步性、0.5～30hz低频相干性、0.5～4hz功率峰值时间差、脑电一阶差分幅值以及处于放大器饱和状态的采样点比例；

10、其中，所述低频功率变化同步性根据任两个导联的0.5～30hz低频功率变化方向一致性比例确定，所述低频功率变化方向根据低频功率变化量的符号确定；

11、优选地，所述额肌污染导联及时间片的确定包括：计算所述多导联头皮脑电中的额部导联20～80hz高频功率占0.5～80hz总功率的比例以及额部双极表面肌电均方根值；

12、当所述比例大于所述清醒基准数据中对应导联的20～80hz高频功率占0.5～80hz总功率的比例的第75百分位数，所述额部双极表面肌电均方根值大于所述清醒基准数据中额部双极表面肌电均方根值的第75百分位数，且所述额部导联与所述多导联头皮脑电中的中央区导联或枕区导联之间的20～80hz导联间幅值平方相干性低于当前时间片内全部候选导联对的20～80hz导联间幅值平方相干性的中位数和所述清醒基准数据中相应导联对的20～80hz导联间幅值平方相干性的第25百分位数时，将对应的所述额部导联及所述时间片确定为额肌污染状态；

13、在预设统计窗口内，处于额肌污染状态的所述时间片的数量占所述额部导联的时间片总数的比例为所述额肌污染程度；

14、优选地，所述接触异常导联及时间片的确定包括：针对每一导联和对应时间片，计算相邻阻抗检测时刻的阻抗变化量、处于放大器饱和状态的采样点比例、脑电一阶差分幅值的中位绝对偏差以及时间片内0.5～30hz脑电信号与空间上相邻导联脑电信号的相关系数；

15、当所述周期性阻抗读数大于预设高阻上限阈值、阻抗变化量大于所述清醒基准数据中阻抗中位数加三倍阻抗中位绝对偏差、所述导联状态显示脱落或短路、所述处于放大器饱和状态的采样点比例大于5%，或者所述中位绝对偏差大于所述清醒基准数据中脑电一阶差分幅值的第99百分位数且所述相关系数低于0.2时，确定对应导联及时间片处于接触异常状态；

16、优选地，所述皮层脑电占主导的导联及时间片的确定包括：针对空间上相邻或预先按解剖位置配对的两个所述候选导联组成候选导联对，计算0.5～30hz低频相干性、0.5～4hz功率峰值时间差和低频功率变化方向；

17、当所述0.5～4hz功率峰值时间差不大于200ms、所述低频相干性不低于当前时间片内全部所述候选导联对的低频相干性中位数且两个所述候选导联的低频功率变化方向一致时，将所述候选导联对确定为皮层脑电占主导状态，并将属于所述候选导联对的各所述候选导联确定为处于皮层脑电占主导状态的导联；

18、优选地，所述有效皮层导联的选择包括：将处于皮层脑电占主导状态的所述候选导联确定为有效皮层导联；当有效皮层导联数量不少于三个时，对各所述有效皮层导联的脑电波形逐采样点取中位数，得到有效皮层中位波形；当所述有效皮层导联数量少于三个时，将当前时间片标记为数据不足状态；

19、优选地，所述清醒基准数据的建立包括：获取时长为60～180s的所述麻醉诱导前清醒状态片段，并将所述麻醉诱导前清醒状态片段划分为1s的基准片段；

20、剔除处于放大器饱和状态的采样点比例超过5%、导联状态异常、额部导联脑电信号峰峰值幅值超过全部基准片段相应峰峰值幅值的第99百分位数、空间上相邻导联相关系数低于0.3、阻抗超出预设阻抗范围或脑电一阶差分幅值超过全部基准片段相应统计量第99百分位数的基准片段；

21、对剩余基准片段计算脑电均方根值、各频带功率、阻抗、额部双极表面肌电均方根值、各频带功率占0.5～80hz总功率的比例、脑电一阶差分幅值、各频带导联间幅值平方相干性的中位数和百分位数，以及阻抗中位绝对偏差；

22、当剩余基准片段不少于基准片段总数的50%时，根据清醒基准数据中脑电均方根值的第50百分位数确定爆发抑制幅值阈值；当所述剩余基准片段不足所述基准片段总数的50%时，跳过依赖清醒基准的相应判定并输出所述数据不足状态提示；

23、优选地，所述脑电指标的计算包括：所述脑电指标包括爆发抑制比和皮层低频比值；在长度为60～300s中选定值的滚动时间窗内，根据所述有效皮层中位波形计算所述爆发抑制比和所述皮层低频比值，所述爆发抑制比为爆发抑制时长与扣除接触异常导联及时间片、放大器饱和状态及数据不足状态对应时间后的有效时长之比；

24、当所述有效皮层中位波形的均方根值低于所述爆发抑制幅值阈值且持续时间不少于0.5s时，记为低幅状态，当所述低幅状态起始时刻前4s至结束时刻后4s的范围内存在均方根值不低于所述爆发抑制幅值阈值的有效爆发片段、至少两个所述有效皮层导联同步处于所述低幅状态且不存在接触异常导联及时间片和放大器饱和状态时，将所述低幅状态的实际时长累计为所述爆发抑制时长；

25、所述皮层低频比值为对所述有效皮层中位波形计算的0.5～13hz功率与13～30hz功率之比；

26、优选地，所述输出包括：每10s更新一次所述滚动时间窗内最近一次计算的爆发抑制比、皮层低频比值、额肌污染程度、有效皮层导联数量、接触异常导联及其持续时间，并将当前更新周期的取值与前一更新周期的取值比较；

27、当第和第更新周期相对于各自前一更新周期的所述爆发抑制比和所述皮层低频比值均升高、所述有效皮层导联数量不少于三个且所述额部双极表面肌电均方根值不高于所述清醒基准数据中对应额部双极表面肌电均方根值的第75百分位数时，输出所述麻醉抑制趋势，其中为大于1的正整数；

28、当所述爆发抑制比下降、所述皮层低频比值下降，且所述有效皮层导联数量增加或处于皮层脑电占主导状态的所述有效皮层导联占所述候选导联的比例增加时，输出所述脑电恢复趋势；

29、当所述麻醉诱导前清醒状态片段内所述额部导联的所述时间片被判定为额肌污染状态的比例高于清醒基准数据中额肌污染状态比例的第75百分位数，且所述额部双极表面肌电均方根值高于所述清醒基准数据中对应额部双极表面肌电均方根值的第75百分位数时，输出所述额肌污染提示；根据接触异常导联及时间片、放大器饱和状态及数据不足状态输出所述接触异常导联及接触异常导联头皮位置、所述有效皮层导联数量和所述数据不足状态提示。

30、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

31、本方法通过获取多导联头皮脑电与双极表面肌电等多源采集数据，结合清醒状态片段质量筛选建立清醒基准数据，输出个体化的比较基准以避免固定阈值误删有效信号；在异常识别阶段融合脑电频带功率与空间相干性计算，叠加阻抗变化与放大器饱和状态进行多维度评估，明确接触异常与额肌污染程度，提升抗干扰能力；

32、在导联优选阶段，基于空间相邻关系和低频功率同步性实现皮层主导导联的动态选择，并输出爆发抑制比与皮层低频比值，耦合个体化基准阈值提高脑电指标计算准确性；

33、在趋势评估阶段，采用滚动时间窗并分更新周期连续比较运行，分别生成麻醉抑制趋势与脑电恢复趋势，保障监测结果的客观性与可靠性；同时依托数据不足状态标记实现无效数据的有效剔除，结合异常导联头皮位置提示实现多维度的状态预警，并通过保留非额部有效皮层导联保障复杂条件下的持续监测，从而实现麻醉深度监测的抗干扰能力和监测准确性的提高。