基于多域脑电参数分析的麻醉深度评估

摘要

提出一种结合随机森林模型的输出和脑电参数共同评估麻醉深度的方法,以提高评估麻醉深度的可靠性。首先通过滤波方式处理脑电信号,然后把信号分割成等长的多段,从每段中提取非线性域、频域、时域的10种参数,得到脑电参数-BIS值数据集;然后建立评估麻醉深度的随机森林回归模型,并在这些脑电参数中筛选出用于辅助模型评估的参数;最后在测试集上验证模型和参数的效果。该模型在测试集上的估计值与真实值之间存在很好的一致性和相关性(Pearson相关性=0.975),筛选出的参数在测试集上也达到了82.3%的总准确率,表明该方法在评估麻醉深度方面具有较好的应用价值。