基于Bayesian网络的麻醉控制算法研究(2)

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4.1 算法描述 19

4.2 算法具体实现 20

4.4.1 Bayesian网络的构建 20

4.4.2 Bayesian网络的训练 24

4.4.3 Bayesian网络的推断 31

5 算法测试与实验 33

5.1 实验环境配置 33

5.1.1 硬件配置 33

5.1.2 软件配置 33

5.2 实验数据集 33

5.3 概率表与BAYESIAN网络图 34

5.4 实验测试 36

结论 41

致谢 42

参考文献 43

1 绪论

本章介绍了麻醉控制的相关知识背景和现有的研究现状，同时还介绍了基于Bayesian网络的麻醉控制算法研究的目的及意义。

1.1 研究背景

麻醉定义了一种状态，在这种状态下，病人的生命体征是处于无意识（同样也可以使用术语“催眠”、“麻醉”来形容这种状态），无痛苦（同样也可以使用术语“痛觉丧失”来描述这种状态），肌肉放松（同样也可以使用“肌肉阻滞”、“神经肌肉阻滞”术语来描述这种状态）的状态中的。这三个组成部分分别在不同程度上描述了麻醉需要具备的必要条件。麻醉有全身麻醉和局部麻醉两种形式。当病人处于某种程度下无意识、昏昏欲睡、痛觉丧失的状态时，只需维护和保证病人的无痛苦状态，得以允许对病人进行某些干预或操作程序。可以根据一些数据参数，来确定麻醉的三个组成部分其所处的不同程度。

对于催眠，根据两种参数可以确定催眠深度等级。一是自发的衍生脑电图参数，二是诱发电位，可以是病人受刺激后产生的听觉，或者任何其他形式的传感电位。

对于痛觉丧失，试图通过与患者随时进行沟通以确定痛觉丧失的程度显然是不可能的，必须借助一些参数来确定痛觉丧失程度。这些参数可以是包括心率、血压或衍生物等在内的一些血流动力学参数，也可以是出汗、瞳孔大小、手电导能力的变化、流泪的变化等一些身体对疼痛的反应，还可以是对故意诱发的、与手术无关的疼痛刺激的身体反应以及其他形式的对疼痛的身体反应。

对于肌肉松弛，当前有几种方法可以确定患者在麻醉状态下肌肉松弛程度。一是根据病人服从命令的能力，可以直接确定肌肉力量；二是通过各种途径间接地刺激运动神经，确定肌肉的收缩。经常用到的方法包括：肌肉收缩的电子测量、运动的电子测量、肌肉松弛所造成的声音、力的直接测量或收缩的加速度。

使用这些参数的变量，麻醉医师就可以为麻醉的每个组成部分估计所需药物的剂量。通过这种方法就可以实现将几种或更多种类的药物注射进患者的静脉，也可以通过皮下注射、吸入、肌肉注摄的方式实现药物供给。静脉注射是麻醉给药最常见的途径之一，可以是间歇静脉注射，也可以是连续静脉注射。瓶装容器运输是麻醉药物通常采用的运输方式，同时将麻醉药装载到大小不同的注射容器中，并采用手工方式对这些瓶子进行标记，以便于对静脉注射的管理。论文网

当前麻醉业的现状并不乐观，主要表现在麻醉医师增长和手术量增长的不平衡，麻醉医生每年增加5%，而手术量每年增加20%。全国150家医学院，每年10万医学毕业生，其中只有5‰进入麻醉科，即大概每年400人。目前200万医生中只有10%受到良好训练，极度缺乏高素质的麻醉专业人才。麻醉死亡率国际上是1/20万，而我国2/万——国际麻醉死亡率的40倍。另外，麻醉医师劳动量和难度水平值参差不齐。根据目前国内外现状，短时间内训练出大批高素质的麻醉专业人才是不现实的，因此需借助于高科技的人工智能方法，来实现对麻醉的智能控制，这是信息系统发展的必然选择。