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申请/专利权人：燕山大学

摘要：本发明公开了一种基于丘脑皮层模型的麻醉深度估计方法，属于脑电计算模型领域，包括：定义一个六维向量来存放丘脑皮层模型的状态变量；通过构建观测方程来体现状态变量在某一时刻的观测值；定义一个增广向量，用于存放每次迭代时状态变量和参数变量的估计值；增广向量做非线性变换得到的数据代入丘脑皮层模型中；将经过丘脑皮层模型运算输出的数据代入观测方程中计算每个列向量对应的模型输出，对每个输出值进行加权求和得到模型的预测值；模型的预测值中包含的参数变量Tcs被定义为丘脑皮质状态；使用Tcs评估麻醉深度。本发明能够对麻醉期间的大脑状态进行生理学上更具体的分析，解决了传统麻醉深度监测方法对不同麻醉药物无法监测的问题。

主权项：1.一种基于丘脑皮层模型的麻醉深度估计方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，定义一个六维向量xt来存放丘脑皮层模型的状态变量，在每次的迭代过程中，随着旧数据误差不断积累和新的数据的修正，需要一个增广向量用于存放每次迭代时状态变量和参数变量的估计值；S2，假设状态变量在某一时刻的观测值只受自身变化的影响，其规律通过构建观测方程yt来体现；构建的观测方程为：yt＝Ctxt+et式中，xt是一个六维的状态向量，保存每次跟踪过程中丘脑皮层模型的状态变量，Ct是丘脑皮层模型中的常数矩阵，et代表测量误差；S3，对增广向量做非线性变换，将得到的数据代入丘脑皮层模型中计算状态变量值和参数值对增广向量做非线性变换；使用逼近非线性分布的方法，使第i个变量被扩展为2n+1个采样点的高斯分布，且均值为增广向量的第i个值；非线性变换的计算公式为： 式中，10-4＜γ＜1是缩放参数，常数κ是二阶缩放参数，通常设置为0或者是矩阵Pt-1的下三角分解，保证Pt-1为正定才能顺利计算；Pt为模型变量协方差：K为比例常数0K1，和Pty是丘脑皮层模型的预测值的加权方差，计算公式为： 式中，Q是增广矩阵协方差，事先给增广矩阵协方差Q设置如下：Q＝diagα2α2Aaα2Δtα2α2α2α1A0α1B0α1Tcs；其中α1＝10-4，α2＝10-7，A0、B0、Tcs是初始值；R＝0.2σeeg2中的σeeg真实脑电数据的测量标准差，权值定义如下： 式中，β是一个常值变量；S4，将步骤3得到的和代入观测方程中计算丘脑皮层模型的观测值，对每个观测值加权求和得到丘脑皮层模型的预测值；S5，将步骤4得到的预测值中包含的参数变量Tcs定义为丘脑皮质状态；S6，形式上将丘脑皮质状态的变化定义为麻醉深度的估计指数，使用丘脑皮质状态评估麻醉深度。

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