基于Android的熵算法麻醉深度检测系统设计与验证

基于Android的麻醉深度检测仪设计与实现是一个创新的医疗设备解决方案，旨在提高手术室和重症监护病房中对患者意识状态的监测精度和便利性。该系统主要由三个关键部分组成： 1. EEG信号采集与处理：前端电路包括3个电极，分别贴在病人特定位置，如前额、左耳和右耳，其中一路作为参考电极，其余两路进行差分输入。这些信号首先通过多级放大器进行信号增强，然后进行低通滤波，筛选出1-100Hz的脑电波段，这是大脑活动的重要信号区域。STM32单片机负责将处理后的数据通过串口或蓝牙传输至后端。 2. 排列熵算法：这是一种用于测量信号复杂度和不确定性的重要数学工具。在接收到来自STM32的EEG数据后，排列熵算法被应用于分析信号模式的变化，以此来评估患者的麻醉深度。排列熵值越高，表示大脑活动越无序，可能对应更低的麻醉深度，反之则表示意识状态相对清醒。 3. Android人机交互界面：设计了一个直观易用的Android应用程序，作为系统的人机接口。它实时显示患者的脑电图（EEG）、排列熵趋势以及当前的熵值，帮助医护人员快速了解患者的麻醉状态，从而做出更准确的操作决策。 系统的优势在于使用了开源的Android平台，降低了成本，提高了设备的普及性，同时通过自主研发的算法实现了对脑电意识状态的本地化监测，避免了依赖昂贵且保密的国外设备。文章的作者王琪、徐骏和郑烇来自中国科学技术大学，他们的研究不仅关注了临床需求，还展示了国内科研团队在医疗技术领域的创新力。 通过在多导睡眠EEG数据库上的测试，系统证明了其有效性，表明它可以作为一种实用的工具来辅助医生评估麻醉深度，确保患者在手术过程中的舒适度和安全性。这项工作的发表，为医疗设备国产化和个性化提供了新的思路，也为未来的医疗技术发展开辟了新的研究方向。