發明
美國
12/372,666
US 7,920,914 B2
一種麻醉深度預測的方法Method for Monitoring the Depth of Anesthesia
元智大學
2011/04/05
根據現有的環境和設備,透過Bispectrum Index (BIS)腦波儀來收集Spectral Edge Frequency 95% (SEF95)、Median Edge Frequency (MEF)、BIS與Electroencephalogram (EEG)的訊號,並且利用數位濾波的方式將腦波中的雜訊過濾掉後,以近似熵 與複雜度兩種非線性的方法來分析腦波訊號,最後配合SEF95、MEF與BIS指數與本研究做比較。 本資料收集主要是以鼻竇炎的病患為主。最後經由統計分析25名病患的BIS、SEF95、MEF、近似熵與複雜度後得知,BIS、近似 熵與複雜度能夠有效的區別病患於麻醉誘導期、恢復期與維持期( p <0.05)。此外,我們更利用斜率的方式來討論彼此之間對 藥物代謝之敏感度的比較,其中近似熵於誘導期的斜率值為-23.4±15.1是五種分析中最大,且與BIS的斜率值有明顯的差異性( p <0.05),因此近似熵是本論文所有方法中對於麻醉深度之預測上具有不錯的表現。
產學合作組
(03)4638800#2286
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