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논문 기본정보
Study on the Evaluation Index of Depth of Anesthesia Awareness Based on Sample Entropy and Decision Tree
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 生物醫學工程學雜志 = Journal of biomedical engineering |
| ISSN | 1001-5515, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | LIU, Jun,ZHOU, Ya-qi,CHEN, Shao-bin,XU, Tian-hao,CHEN, Xiao,XIE, Fei |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2015-01-01 |
| 초록 | 마취 의식 심도 모니터링은 임상에서 전신마취 수술이 순조롭게 진행되는 것을 보증하는 핵심 수단 중 하나이며, 뇌전도(EEG)는 대뇌피질 활동을 검출하는 주요 신호로써 마취 의식 심도를 평가하는 주요 도구이다. 본 논문은 마취 의식 심도에 따른 뇌전도 신호의 변화 추세에 근거하여 뇌전도 분석 중의 시간 영역, 주파수 영역 및 복잡도를 결합한 방법을 제안하였으며, 의사결정 나무 분류기와 최소제곱법으로 마취 심도 지수(DOAI)를 계산하였다. 임상에서 수집한 40건의 프로포폴 전신마취 수술 환자의 뇌전도 신호와 마취 전문가에 의한 신호 분류, 평점을 이용하여 해당 방법에 대해 검증하였으며, 실험 결과와 현재 임상에서 광범위하게 사용하고 있는 BIS 지수에 대해 비교하였다. 결과, DOAI와 BIS 지수의 Pearson 상관성은 0.89에 도달하였으며, 이로써 해당 방법의 실행가능성과 정확성을 증명하여 마취 모니터링 작업자에게 아이디어를 제공할 수 있었다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=NART74173542 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | anesthesia monitoring,electroencephalography parameters,decision tree,depth of anesthesia index,BIS index,마취 모니터링,뇌전도 파라미터,의사결정 나무,마취 심도 지수,BIS 지수 |