麻醉和意识深度监测系统

摘要

本发明由结合了非线性动力学(NLD)分析例如熵或监测来自生物受试者连续或诱发信号的其他复杂性分析的一种方法和系统组成，其中这样的系统包括多个处理步骤，这些步骤包括：a)作为呈现给生物受试者的病人刺激的结果诱发生物信号和能够捕获信号顺序或规律性时间改变的非线性分析方法的组合；b)(处理的诱发或连续中枢神经或外周生理机制b)的任何组合，用来产生指示病人的麻醉和意识深度(A和CD)水平、镇静或睡眠/唤醒状态的测量的一种手段。另外，本发明由一种方法和系统组成，该方法和系统结合了一种NLD分析手段，以改善包括以下各项的任何组合的不同信号起源之间的分辨：a)中枢神经系统(CNS)、b)周围控制或神经系统(PNS)、c)自主控制或神经系统(ANS)、d)觉醒、以及e)伪像。

主权项

一种变换来自传感器的诱发的电位信号数据的方法，该方法包括以下步骤：刺激受试者以诱发电位信号以用于诱发的电位监测；采集并存储诱发的电位信号以用于监测和分析；以及计算至少一个来自诱发的电位信号的至少一个测量值，其中该计算结合了从代表在生物信号之内的变化的至少一个诱发的电位信号转换的非线性动力学NLD的计算，其中，所述非线性动力学分析功能包括以下内容中的任何一个：j)根据快速运动时间平均值(MTA)的第一输出测量的计算，其中，所述第一输出测量结合了一个工具用来响应和指示快速发生的瞬时事件；或k)通过将非线性动力学AEP计算值与第二分析方法的计算值比较的方式，在AEP数据或AEP处理数据内的信号峰值的计算，其中，所述第二分析方法包括以下任何一项：‑AEP潜伏期间隔依赖性分析，‑绝对AEP值的总和，‑AEP的平方根的总和，‑AEP的2的幂的总和，‑熵，‑AEP波形幅度，‑AEP微分幅度，或‑AEP积分幅度；或l)通过将非线性动力学AEP计算值与第二分析方法的计算值比较的方式，在AEP数据或AEP处理数据内的信号峰值的分级，其中，所述第二分析方法与第k)项中的相同；或m)通过将非线性动力学AEP计算值与第二分析方法的计算值比较的方式，在AEP数据或AEP处理数据内的信号峰值的分级，其中，所述第二分析方法与第k)项中的相同，所述分级包括可应用于以下内容中的任何一个的任何在线事件条件：身体运动；运动时间；微觉醒；皮层觉醒；皮层下自主觉醒；假象；伤害性刺激事件；电外科干扰；电源干扰；眼睛运动；外部声音干扰；电噪声干扰；电磁干扰；背景噪声干扰；或背景生理信号干扰。