BP网络在麻醉深度监测算法上的应用
Application of back-propagation network in algorithm for monitoring depth of anesthesia作者机构：深圳技术大学健康与环境工程学院广东深圳518118 深圳大学医学部生物医学工程学院广东深圳518060 广东省生物医学信号检测与超声成像重点实验室广东深圳518060
出 版 物：《中国医学物理学杂志》 (Chinese Journal of Medical Physics)
年 卷 期：2021年第38卷第8期
页 面：985-989页
学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 08[工学] 0836[工学-生物工程]
基 金：深圳市产业关键技术研发项目(20190215140144982) 教育部产学合作协同育人项目(202002086003) 2020校级“质量工程”建设项目
摘 要：麻醉是临床手术中必不可少的环节,但麻醉的过深或过浅可能给病人带来伤害,因而对麻醉深度的监测具有较高的临床价值。脑电是目前检测麻醉深度最有潜力的方法,首先通过滤波等处理方式得到较为纯净的脑电信号,分析时域和频域的特征,计算相应的参数,并将该参数作为前向反馈神经网络的输入参数,选择合适的BP神经网络拟合得到一个能够评价麻醉深度的无量纲常数。使用BP神经网络拟合结果来表征麻醉深度准确率普遍在90%以上,反映了BP神经网络在麻醉深度监测上具有较高的应用价值。
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