熵用于麻醉深度监测的研究进展

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1、熵用于麻醉深度监测的研究进展冯景生广丙崇左市天等县人民医院532800【摘要L自从脑电图非平稳信号使用了非线性动力学方法进行处理之后，麻醉深度监测领域当中也就出现了嫡的概念。经过多年的研宄以及探索之后,在麻醉深度监测领域中己经发现许多能够应用的熵，如：单值分解熵、状态熵、反应嫡、Shannon熵等;其中状态熵还有反应熵在近年来受到医学界的广泛关注。【关键词】：熵麻醉深度监测研究进展熵这个概念最早是在1868年德国物理学家首先提岀来，那个时候熵只是单纯的物理学概念，但是经过不断的发展还有需求，嫡现在已经发展到为关于不确定性的

2、数学度量［1］。自从1937年脑电图(EEG)对深度麻醉进行监测的提出之后，为熵的引入提供了基础，己经有大量研究结果表明，人体的EEG在进行麻醉之后在波形上会出现显著变化，但是个体上面EEG的差別还有变化比较大而且不同的麻醉药物、方式甚至是温度或者环境对于人体的EEG信号都会产生影响，导致EEG信号在临床麻醉领域中应用有很大的障碍［2］。近年来非线性动力学对于非平稳信号的处理已经成熟并且在各个领域中得到广泛的应用，对于很多熵的分析也是一样，脑电活动作为非平稳信号的一种，使用非线性动力学方法对EEG进行处理非常合适［3］。人

3、体在清醒的状态下EEG呈现不规则浮动，所以嫡值偏高，但是大部分麻醉药物导致人体进行深麻醉水平的时候对于大脑皮层的活动爆发首先产生抑制的作用，接着在EEG上面就会显示抑制信号，当EEG信号是完全抑制的时候熵值为0。1Shannon嫡(ShEn)ShEn是对序列位状态进行标准衡量的一种方法，目前己经成功用于DNA的测序当中。它能够对值分布木身的概率密度函数进行量化。国外学生发现EEG振幅值的ShEn,会随着地氟醚的浓度增加而呈现不规律的增加［4］。虽然对于EEG总功率熵来说，ShEn的描述不能够达到标准化，但是ShEn的出现使

4、得人们了解到嫡在麻醉深度监测的使用价值，也推进了学者们对其他的嫡有进一步的研究还有发现［5】。2单值分解嫡(SVDEn)在EEG复杂性监测当中SVDEn是比较常见的一种方法。外国学者研究结果表示，七氟醚洗脱期的吋候，在对镇静的预测准确性上面，SVDEn相对于BIS以及听觉诱发电位(AEP)有更加突出的优越性，在瑞芬太尼消除期的吋候，相对于BIS以及AEP，SVDEn也有着更加实用突出的价值，但是这种嫡能不能在临床上面得到应用，却需要更加深入的研究，但是依然给出了一条新的道路［6】。3状态熵(SEn)还有反应熵(REn)20

5、03年的吋候，国外公司Datex-ohmeda研究生产出了S/5TMM-Entropy模块使得嫡指数在临床上面可以直接作用在麻醉深度监测方面［7】，在患者的前额黏贴奋3个传感器，以此来收集患者EEG的相关信号还有数据。得到的生物电势信号不但有患者的脑电活动信号一起还冇因为头面部肌肉的活动而产生的肌电信号成分，有着很强大的实用性［8】。所以S/5TMM-Entropy可以说是将患者EEG所表现出来的不规律性电信号还有头面部肌电活动着两个方面的信息真实的反应出来。3.1临床意义人们使用“吋间频率平衡频谱嫡”这样的美誉来形容S/

6、5TMM-Entropy所测频谱熵，而其中以SEn以及REn两种成分最为突出［9］。其中SEn的计算值在0频率.8-3.2HZ范围里面，主要反位的是患者本身大脑皮层的状态，而REn的计算值在频率0.8-47HZ范围里面，这个范围包括了EEG还有超过30HZ的肌电活动所支配的光谱［10］。其中肌电图信号取样本的吋间相对于EEG要短很多，单位吋间里面能够收集到的肌电图数据则是更加多，所以REn的反应对应的要更快［11］。通过特殊单调样条函数F(S)然后将映射的原始持续嫡值范围从0-1之间调整到整数范围0-100之间，因此SEn

7、本身的范围在0-91之间而REn本身范围在0-100之间［12、13］。在临床上面，SEn以及REn两者的参数有着不一样的作用，患者在麻醉觉醒的吋候，REn还有肌肉活动表现为一起升高，而SEn会在后面才升高；如果患者的麻醉深度是合适的，那么两者在参数上面表现则是对等，如果不对等那么有可能是因为患者面积肉的活动过于频繁，有可能是因为在浅麻醉的情况下受到疼痛的刺激而导致肌肉出现抽搐［14］;或者是在深麻醉情况下神经肌肉出现麻痹等，这个吋候REn会变得不那么敏感，而在绝对值上面会跟SEn奋近似或者是等于的现象［15］。3.2麻醉

8、药物影响两者在麻醉药物影响方面与近似熵（ApEn）—致［16］,在使用异丙酚、异氟醚、七氟醚或者是地氟醚的吋候，当剂量增加的吋候而导致患者麻醉深度不断增加，S/5TMM-Entropy所检测出来的嫡指数会逐渐变小，但如果使用N2O进行麻醉的时候，检测出来的熵指数和患者所吸入的浓度没冇表现出明显的内在联系