【摘 要】
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麻醉是手术过程中非常重要的环节。医生通过麻醉深度来掌握接受手术者当前的麻醉状态以便于进行手术。目前常用的脑电双频指数、听觉诱发电位和麻醉熵等监测手段只是反映了麻
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麻醉是手术过程中非常重要的环节。医生通过麻醉深度来掌握接受手术者当前的麻醉状态以便于进行手术。目前常用的脑电双频指数、听觉诱发电位和麻醉熵等监测手段只是反映了麻醉对于意识的抑制而不能反映麻醉对于机体应激性的抑制,因而不能完全反映麻醉深度。心率变异性(HRV)则能够反映麻醉药物对自主神经系统(ANS)的影响进而反映麻醉状态下机体的应激性。
目前HRV用于麻醉深度判断的分析方法主要有时域分析、频域分析和时频分析;时域分析与频域分析不能获得全面的信息,而常用的时频分析方法如短时傅里叶变换(STFT)和小波变换(CWT),由于其受不确定性原理的限制无法同时具有较高的时间分辨率和频律分辨率,这可能会丢掉一部分信息,因此有必要寻找一种新的HRV时频分析方法。
希尔伯特黄变换(HHT)是一种适应性强、分辨率高的时频分析方法,适用于分析像HRV这种非平稳信号。本文即使用HHT方法对全麻状态下口腔手术病人的HRV序列进行分析,通过HRV的低频成分(LF)与高频成分(HF)比(LF/HF)来判断手术过程的麻醉深度。
本文对5例全麻状态下患者的手术过程进行了HRV的HHT分析,其中一例的结果表明:在异丙酚麻醉诱导后LF/HF由4.003降至0.485,手术中LF/HF基本维持在0.500左右,手术结束后麻醉开始减浅,此时LF/HF由0.524逐渐增加到16.832,此外LF/HF会在手术刺激发生时产生波动例如在手术刚开始时LF/HF上升到2.932,但很快又降至0.864。其他四例表现出相同的数据趋势特性。
本文对全麻状态下手术过程分析的结果表明,由HHT分析HRV得到的LF/HF能够反映麻醉过程的变化趋势,在麻醉前和麻醉减浅后LF/HF的值较高,而在整个手术过程中LF/HF基本维持在较小的值,而且LF/HF会随着手术过程的刺激而产生波动,进一步证明了LF/HF对麻醉非常敏感,因此可以通过HHT方法分析HRV得到LF/HF来判断麻醉深度。
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