一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法与流程

1.本发明属于全麻镇痛监测领域，具体涉及一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法。


背景技术：

2.常言说“外科医生治病、麻醉医师保命”，在外科手术中，麻醉具有极其重要的作用，除了能使患者在无痛状态下接受外科手术外，更重要的是保障患者的生命安全。麻醉是现代医学临床手术中必不可少的关键环节，但实施麻醉具有较高的风险性，麻醉过程的风险是多方面的，严重时将危及患者生命，其中较为多发的是各种麻醉并发症(呼吸系统、心血管系统及神经系统的并发症等)。越来越多的实验及临床证据表明，准确的麻醉深度监测能有效地降低了意外的麻醉并发症的发生率，保证患者的生命安全。
3.麻醉是个复杂过程，其主要依据于医生的临床经验，针对不同的患者、不同的手术，用不同的药物，保证麻醉手术的安全有效是一个难题，即使是最专业的麻醉医生也不能保证万无一失。主观的麻醉深度监测主要依据与麻醉医生的主观判断，不够准确，也很难量化，客观监测方法目前主要是由脑电图及其衍生的指数，主要有bis、csi、熵指数及narcotrend等，这些技术在药物的适应性、个体差异性等基本上都不能满足，现阶段的麻醉深度监护仪不能够分辨有无意识状态，同时对伤害性刺激反应都不够敏感，因而对术中知晓还不能完全避免。近年来，全身麻醉术中知晓引起愈加广泛的关注，源于欧美国家发生的多起相关的诉讼索赔、患者自杀等，国内亦有因此导致医疗纠纷的报道。目前术中知晓发生率在美国平均为0.12％，心脏和产科手术可达1％～2％以上。而我国术中知晓发生率平均为0.7％～2％。早在2005年，美国麻醉医师学会(asa)出台了：《关于术中知晓和脑功能监测的指导意见》，大样本临床研究显示双频谱指数(bis)全麻中监测能降低知晓的发生率，并认为可以降低5倍发生术中知晓的风险，基本可保证全身麻醉中的意识消失状态。
4.全身麻醉由镇静、镇痛/抗伤害性刺激和肌肉松弛三要素组成，只有同时使全身麻醉的三要素都达到合适状态，才能获得理想的麻醉深度，无论是bis，csi，熵指数还是narcotrend都有一个致命的缺陷，对阿片类镇痛药物不够敏感，都不能对镇痛进行监测，因而也很难实现精确给药，同时也不能完全避免术中知晓及相关并发症的发生，但可以降低术中知晓发生的概率。近年出现的国内的脑功能检测仪以及国外的qnox麻醉深度监护仪，都是基于脑电实现镇静和镇痛的监测，但这种镇痛监测都是没有考虑患者的疼痛阈值、患者对疼痛的敏感度及耐受度等，所以很难解决药物及个体的差异性，同样的药物在不同的个体上可能会有很大的差异，另外，从麻醉的本质而言是抑制患者对伤害性刺激的反应，手术都没有开始，也就无从考察患者对伤害性刺激的反应如何，不同的手术刺激，患者的反应也不相同，采用同一个数值去表征患者的镇痛状态显然是难以达到想要的效果，对于大部分的麻醉，在无手术刺激的情况下，麻醉是过深的，在有手术刺激的状况下，麻醉又显得过浅，所以准确的镇痛监测是非常必要的，针对目前存在的问题本文提出了一种电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，旨在解决个体差异问题，使我们的麻醉深度指标更加准确，从而为医
生精确麻醉提供可靠的依据。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，包括以下步骤：
8.(1)取第一电极片、第二电极片、刺激波形输出模块、脑电信号采集模块、人机交互模块、电源模块和mcu控制器；所述mcu控制器连接人机交互模块、刺激波形输出模块和脑电信号采集模块，所述刺激波形输出模块进一步连接第一电极片，所述脑电信号采集模块进一步连接第二电极片；所述电源模块和电池为刺激波形输出模块、mcu控制器和脑电信号采集模块供电；所述第一电极片贴于患者腮腺部位；第二电极片贴于患者额部；
9.(2)在麻醉状态下，操作人员通过人机交互模块对mcu控制器进行控制，mcu控制器向刺激波形输出模块给出控制信号，通过第一电极片，刺激波形输出模块向人体输出第一刺激波形，所述第一刺激波形的强度为p1，所述第一刺激波形的波形为s1，所述s1为方波，所述s1的脉宽为0.5s；通过第二电极片，脑电信号采集模块接收生物电信号，所述脑电信号采集模块向mcu控制器输出镇痛数据a1；
10.(3)在麻醉状态下，操作人员通过人机交互模块对mcu控制器进行控制，mcu控制器向刺激波形输出模块给出控制信号，通过第一电极片，激波形输出模块向人体输出第二刺激波形，所述第二刺激波形的强度为p2，所述第二刺激波形的波形为s2，所述s2为方波，所述s2的脉宽为0.5s；通过第二电极片，脑电信号采集模块接收生物电信号，所述脑电信号采集模块向mcu控制器输出镇痛数据a2；
11.(4)mcu控制器依据镇痛数据a1、镇痛数据a2以及波形强度差
△
p，计算出患者对镇痛的敏感度偏差值c，所述c＝(a2-a1)/
△
p；其中，所述
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p为波形强度p1与波形强度p2的差值；
12.(5)依据所述敏感度偏差值c，镇痛数据a1、a2及最佳镇痛区域预期值b(b的取值见附表1),修正麻醉镇痛指数，修正后的镇痛指数：c*b*0.5 (80*a1*0.5-20*a2*0.5)/60。
13.作为优选，保持p1及p2为固定的数值，保持p2为p1的5-10倍。
14.作为优选，所述刺激波形输出模块所输出的第一刺激波形和第二刺激波形均为恒流源，所述恒流源的频率为10hz；所述第二刺激波形强度优选为第一刺激波形强度的10倍。
15.作为优选，所述脑电信号采集模块完成脑电信号采集，并依据模糊控制算法，计算出镇痛指数。
16.作为优选，所述电池为7.4伏，5000毫安时的锂电池。
17.作为优选，所述第一电极片为正电极，所述第一电极片的面积≥3平方厘米。
18.作为优选，所述第二电极片为负电极或参考电极，所述电极为氯化银电极，所述第二电极片面积≥3平方厘米。
19.作为优选，所述人机交互模块为lcd显示屏及触摸屏。
20.作为优选，所述脑电信号采集模块包括无源滤波，信号放大、陷波、有源滤波、a/d采集、及内置fft、模糊控制算法的控制器2。
21.本发明的原理为：mcu控制器连接人机交互模块、刺激波形输出模块和脑电信号采集模块，进一步，刺激波形输出模块连接第一电极片，脑电信号采集模块连接第二电极片。在mcu控制器的控制下，mcu控制器进一步向刺激波形控制器下达输出刺激波形的指令，刺激波形模块通过第一电极片向人体输出第一个刺激波形，同时完成第一电极片接触阻抗的检测；第二电极片接收人体脑电信号，同时完成第二电极片的接触电阻检测，进一步将脑电信号传递给脑电信号采集模块，人体脑电信号经脑电信号采集模块处理后得到第一组镇痛数据a1；在mcu控制器控制下，向人体输出第二个刺激波形，得到第二组镇痛数据a2和；依据镇痛数据a1、镇痛数据a2和两次刺激波形的强度差
△
p，可计算出患者对镇痛的耐受敏感度偏差值c，进一步依据耐受敏感度偏差值c，镇痛指数a1,镇痛指数a2，最佳镇痛区域预期值b(b的取值见附表1)，修正麻醉深度镇痛指数。a1比较小，意味着患者的疼痛阈值较小，c比较大，代表患者对疼痛较为敏感，a2较大，代表患者对疼痛的耐受度较大，修正后的麻醉深度镇痛指数综合考虑了患者疼痛阈值的大小，疼痛的敏感度偏差及对疼痛的耐受度的不同；经过修正后的镇痛指数将更能够表征患者的镇痛状况，也可以适应个体的差异，解决镇痛监测过程中的个体差异。
22.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
23.(1)本发明提供的一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，在手术过程中，可针对不同患者的疼痛阈值、疼痛敏感度及耐受度的差异性，解决全麻手术过程中的镇痛监测问题，解决药物及个体差异问题，给出精确的用药指导，减少因麻醉药物使用不当导致的事故，同时实现精准用药，节约医疗资源；
24.(2)本发明提供的一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，解决了bis、csi、熵指数和narcotrend等现有麻醉指标对阿片类镇痛药物不敏感的问题。
附图说明
25.图1为一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法所用设备的连接示意图；
26.图2为一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法中刺激波形输出模块原理示意图；
27.图3为一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法中脑电信号采集模块原理示意图。
具体实施方式
28.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
29.请参阅图1-3，本发明提供一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法的技术方案：
30.一种基于电刺激诱导的全麻镇痛监测方法，包括第一电极片、第二电极片、刺激波形输出模块，其原理示意图如图2所示，控制单元1控制升压电路升压后给刺激电路，同时输出控制信号给脉冲输出单元，刺激电路在控制单元1的控制下输出需要的刺激波形给第一电极片，电流反馈单元采集输出的电流并控制升压电路，调整输出电流的大小；脑电信号采
集模块，其基本原理示意图如图3所示，控制单元2通过第二电极片采集原始的脑电信号，经过无源rc滤波，第一级放大电路放大20倍，并通过陷波器滤除50hz的工频信号，再经过第二级放大250倍，经过有源滤波，通过ad采集把脑电信号数字化，通过fft数字信号处理，获取需要的频率信号，并把获取的频率信号经过模糊控制算法计算出镇痛指数；人机交互模块主要实现lcd显示，并完成触摸按键的输入；电源模块主要完成电源隔离及其他各模块的供电；内置控制程序的mcu控制器，主要完成控制刺激波形输出模块输出相应的刺激波形，并接收脑电信号采集模块传送过来的镇痛指数，完成修正，并将修正后的数据发送给人机交互模块显示在lcd屏上，同时通过触摸按键接收用户的输入指令。所用电池为7.4伏，5000毫安时的锂电池，所用的第一电极片的面积为3平方厘米，所用的第二电极片为氯化银电极，第二电极片的面积为3平方厘米。
31.将mcu控制器连接人机交互模块、刺激波形输出模块和脑电信号采集模块，进一步，刺激波形输出模块连接第一电极片，脑电信号采集模块连接第二电极片。电源模块和电池连接，完成电池的充电管理，同时为mcu控制器、人机交互模块、刺激波形输出模块和脑电信号采集模块供电。并将第一电极片贴于患者腮腺部位，第二电极片贴于患者额部。
32.在手术过程中，操作人员通过人机交互模块，向mcu控制器发出指令，mcu控制器接收指令后，向刺激波形输出模块给出控制信号，进一步刺激波形输出模块输出第一刺激波形。第一刺激波形的强度为p1(1-3ma),波形为s1(方波，脉宽0.5s)，第一刺激波形通过第一电极片施加到人体；脑电信号采集模块通过第二电极片接收人体的生物电信号并完成对生物电信号的采集、计算及处理，对mcu控制器发出镇痛数据a1；mcu控制器在收到镇痛数据a1后，向刺激波形输出模块发出控制信号，通过第一电极片，刺激波形输出模块向人体输出第二刺激波形，第二刺激波形的强度为p2(10-30ma)，波形为s2(方波，脉宽0.5s)，通过同样的路径，mcu控制器收到镇痛数据a2。mcu控制器依据镇痛数据a1、镇痛数据a2以及波形强度差
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p，计算得到耐受敏感度偏差值c，再依据耐受敏感度偏差值c，镇痛指数a1,镇痛指数a2，最佳镇痛区域预期值b(b的取值见附表1)，修正麻醉深度镇痛指数为：c*b*0.5 (80*a1*0.5-20*a2*0.5)/60。a1比较小，意味着患者的疼痛阈值较小，c比较大，代表患者对疼痛较为敏感，a2较大，代表患者对疼痛的耐受度较大，b为最佳镇痛区域预期值，修正后的麻醉深度镇痛指数综合考虑了患者疼痛阈值的大小，疼痛的敏感度偏差及对疼痛的耐受度的不同。
33.尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
34.附表1不同人群所对应的最佳镇痛区域预期值b
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