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脑电信号的分析和监测
被引量:
5
1
作者
张雪燕
冯姚震
+1 位作者
马敏飞
杨晟刚
《电子技术应用》
北大核心
2011年第1期128-131,共4页
通过对脑电信号时频均谱熵的分析,研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列,分析其时频均谱熵变化趋势,判断病人的神经活动状态。实验结果显示,脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减...
通过对脑电信号时频均谱熵的分析,研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列,分析其时频均谱熵变化趋势,判断病人的神经活动状态。实验结果显示,脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减少,当肌电熵值接近零时,病人进入麻醉状态。表明时频均谱熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强,采用时频均谱熵对脑电信号进行分析,可为临床麻醉深度监测提供一种实时的方法。
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关键词
麻醉深度监测
脑
电
信号
时频均谱
熵
肌电熵
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职称材料
题名
脑电信号的分析和监测
被引量:
5
1
作者
张雪燕
冯姚震
马敏飞
杨晟刚
机构
宁波广播电视大学信息技术系
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
出处
《电子技术应用》
北大核心
2011年第1期128-131,共4页
文摘
通过对脑电信号时频均谱熵的分析,研究用于描述临床手术麻醉深度的实时监测参数。随机采集33例麻醉状态下脑电信号序列,分析其时频均谱熵变化趋势,判断病人的神经活动状态。实验结果显示,脑电信号的时频均谱熵值随着麻醉深度的增加而减少,当肌电熵值接近零时,病人进入麻醉状态。表明时频均谱熵算法简单、计算所需数据序列短、抗干扰强,采用时频均谱熵对脑电信号进行分析,可为临床麻醉深度监测提供一种实时的方法。
关键词
麻醉深度监测
脑
电
信号
时频均谱
熵
肌电熵
Keywords
monitoring of depth of anaesthesia
EEG
TBSE
electromyogram entropy
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
脑电信号的分析和监测
张雪燕
冯姚震
马敏飞
杨晟刚
《电子技术应用》
北大核心
2011
5
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