一种基于脑电信号的术后谵妄预测系统及方法

本发明涉及生物医学工程，具体为一种基于脑电信号的术后谵妄预测系统及方法。

背景技术：

1、术后谵妄是一种常见的术后并发症，其表现为意识模糊、认知障碍和行为失常，严重影响患者的康复和生活质量。随着人口老龄化的加剧，全球范围内进行手术的老年患者数量不断增加，术后谵妄的发生率随之上升。医疗资源紧张和医护人员短缺使得及时和有效的谵妄预测和干预变得更加重要。传统的谵妄监测方法往往依赖于医护人员的主观判断，存在较大的误差和滞后性。随着人工智能和生物医学技术的发展，利用脑电信号eeg和心率变异性等生理数据的客观化监测和预测系统逐渐成为一种新的技术手段，有望在术后谵妄的早期预测和预防中发挥重要作用，提高患者的术后护理质量，降低并发症发生率，减轻医疗系统的负担。

2、现有的术后谵妄风险预测多依赖于临床医生的经验和患者的术前健康状况，这种方法存在主观性强和精确度低的问题。医生通常难以在术前、术中和术后实时跟踪患者的生理信号变化，不易于准确捕捉到术后谵妄的早期预警信号。此外，术后谵妄的诱因复杂且多变，单一的生理参数不易于提供全面的判断依据。现有方法往往不易于充分考虑患者的个体差异，从而导致诊断不够精准，甚至出现误判。传统评估方法仅限于表面症状分析，未能深入分析患者的脑电活动及心率变异等重要生理指标，容易导致部分高风险患者未被及时识别，进而增加了术后并发症的风险。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于脑电信号的术后谵妄预测系统及方法，解决了上述背景技术中的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于脑电信号的术后谵妄预测系统，包括脑电信号采集模块、中央处理模块、谵妄分析模块、深度数据获取模块和深度分析模块；

3、所述脑电信号采集模块用于使用eeg设备和心率监测仪实时监测患者的脑电活动和心率变化，获取脑波信号集和患者心率hr，并将脑波信号集和患者心率hr通过无线网络传输至中央处理模块；

4、所述中央处理模块用于实时接收脑波信号集和患者心率hr，并对脑波信号集进行预处理，获取脑波功率数据组，再将脑波功率数据组和患者心率hr存储至时序数据库influxdb；

5、所述谵妄分析模块用于依据获取的患者心率hr进行汇总计算，获取心率变异性指数hrv，并与脑波功率数据组汇总计算获取谵妄风险评估指数zwf，再与预设谵妄风险阈值a进行初步评估，并依据评估结果，生成二次评估，深度预测谵妄风险；

6、所述深度数据获取模块用于初次评估患者不存在谵妄风险时，使用授权凭证登录医院信息系统his查询患者的用药历史数据，再依据简短精神状态检查量表mmse认知功能评估工具，记录患者的回答和表现，计算出认知功能评分rz；

7、所述深度分析模块用于依据用药历史数据进行汇总计算，获取药物影响风险指数yfx，并与获取的谵妄风险评估指数zwf和认知功能评分rz汇总计算，获取综合谵妄风险指数zfx，再与预设谵妄风险阈值a进行二次评估，并依据评估结果对患者进行干预和指导。

8、优选的，所述脑电信号采集模块包括信号采集单元、数据同步单元和数据传输单元；

9、所述信号采集单元用于使用eeg设备监测患者的脑电活动，将电极贴片按照国际10-20系统标准放置在患者主要脑区头皮上，实时记录不同频段的脑波活动，获取脑波信号集，再通过心率监测仪实时监测心率变化，获取患者心率hr；

10、所述数据传输单元用于将获取的脑波信号集和患者心率hr，通过无线网络传输至中央处理模块。

11、优选的，所述中央处理模块包括数据处理单元和数据存储单元；

12、所述数据处理单元用于接收脑波信号集和患者心率hr，所述脑波信号集预处理通过使用0.5hz-45 hz带通滤波器去除eeg信号中的低频和高频噪声，再利用快速傅里叶变换fft通过傅里叶变换fft得到的频域信号，进一步计算获取功率谱，并进行平滑和标准化处理，获取脑波功率数据组；

13、功率谱获取公式如下；

14、

15、式中，p(f)表示频率f处的功率，xn表示第n个eeg信号样本，n表示样本总数，n表示采样点编号，e表示指数函数；

16、所述脑波功率数据组包括α波、β波、θ波和δ波；

17、所述脑波功率数据组波段范围为：α波为8hz-12 hz，β波为13hz-30 hz，θ波为4hz-7 hz，δ波为0.5hz-4 hz；

18、所述数据存储单元用于将患者心率hr和脑波功率数据组存储至时序数据库influxdb，时序数据库influxdb将患者心率hr和脑波功率数据组的每条数据进行标注时间戳、测量值患者id、传感器类型和独立标签，通过压缩技术和分区索引优化存储。

19、优选的，所述谵妄分析模块包括谵妄风险分析单元和谵妄风险评估单元；

20、所述谵妄风险分析单元包括心率分析单元和谵妄风险计算单元；

21、所述心率分析单元用于依据获取的患者心率hr进行汇总计算，获取心率变异性指数hrv；

22、所述心率变异性指数hrv通过以下公式计算获取；

23、

24、式中，m表示测量次数，hri表示第i次测量的心率，表示m次测量心率的平均值；

25、所述谵妄风险计算单元用于依据获取的心率变异性指数hrv和脑波功率数据组进行汇总计算，获取谵妄风险评估指数zwf；

26、

27、式中，w0表示偏置顶常数，w1、w2、w3和w4分别表示α波功率、β波功率、θ波功率和心率变异性指数hrv的权重系数，且w1+w2+w3+w4＝1，其具体数值由用户根据实际用途进行设定，e表示指数函数。

28、优选的，所述谵妄风险评估单元通过对时序数据库influxdb中的历史每位患者的心率数据和脑波功率数据进行分析，并依据数据标注标签筛选出相同年龄段的历史心率数据和脑波功率数据后，根据所筛选出的历史心率数据和脑波功率数据计算获取的妄风险评估指数zwf的平均值，进行预设谵妄风险阈值a，再与获取的谵妄风险评估指数zwf进行初步评估，并根据评估结果，触发二次评估，具体评估方案如下；

29、当谵妄风险评估指数zwf≥预设谵妄风险阈值a时，表示患者存在谵妄风险，此时建议医生和家属在术前对患者进行心理疏导，并在术中注意麻醉深度控制；

30、当谵妄风险评估指数zwf＜预设谵妄风险阈值a时，表示患者不存在谵妄风险，此时触发二次评估机制。

31、优选的，所述深度数据获取模块包括历史用药获取单元和患者认知评估单元；

32、所述历史用药获取单元用于初次评估患者不存在谵妄风险时，使用授权凭证登录医院信息系统his，获取患者的详细医疗记录，依据患者的唯一标识进行查询患者的用药历史数据，包括使用药物的种类数量n、药物使用剂量jl和药物使用频率pl；

33、所述患者认知评估单元用于依据简短精神状态检查量表mmse认知功能评估工具，通过面对面的方式向患者提出标准化的问题和任务，并记录患者的回答和表现，根据患者在每个测试中的表现给出相应的分数，计算出最终的认知功能评分rz。

34、优选的，所述深度分析模块包括药物风险分析单元和综合分析单元；

35、所述药物风险分析单元用于依据获取的用药历史数据进行汇总计算，获取药物影响风险指数yfx；

36、所述药物影响风险指数yfx通过以下公式计算获取；

37、

38、式中，n表示药物种类数量，ai表示第i种药物种类的影响系数，jli表示第i种药物使用剂量，pli表示第i种药物的使用频率。

39、优选的，所述综合分析单元包括综合谵妄风险分析单元和综合谵妄风险评估单元；

40、所述综合谵妄风险分析单元用于依据获取的谵妄风险评估指数zwf、认知功能评分rz和药物影响风险指数yfx进行汇总计算，获取综合谵妄风险指数zfx；

41、所述综合谵妄风险指数zfx通过以下公式计算获取；

42、

43、式中，log表示对数函数。

44、优选的，所述综合谵妄风险评估单元用于依据获取的综合谵妄风险指数zfx与预设谵妄风险阈值a进行二次评估，具体评估方案如下；

45、当综合谵妄风险指数zfx＜预设谵妄风险阈值a时，表示患者历史用药和认知行为对术后谵妄不存在影响，此时保持正常监测；

46、当综合谵妄风险指数zfx≥预设谵妄风险阈值a时，表示患者历史用药和认知行为对术后谵妄存在影响，此时系统生成调整方案，包括对患者的用药进行更换，调整患者的生活作息和生活环境，提供认知刺激，并将调整方案通过谵妄分析模块进行迭代评估，直至患者术后谵妄预测达到安全水平。

47、一种基于脑电信号的术后谵妄预测方法，包括以下步骤：

48、s1、通过使用eeg设备和心率监测仪实时监测患者的脑电活动和心率变化，获取脑波信号集和患者心率hr，并将脑波信号集和患者心率hr通过无线网络传输至s2；

49、s2、实时接收脑波信号集和患者心率hr，并对脑波信号集进行预处理，获取脑波功率数据组，再将脑波功率数据组和患者心率hr存储至时序数据库influxdb；

50、s3、依据获取的患者心率hr进行汇总计算，获取心率变异性指数hrv，并与脑波功率数据组汇总计算获取谵妄风险评估指数zwf，再与预设谵妄风险阈值a进行初步评估，并依据评估结果，生成二次评估，深度预测谵妄风险；

51、s4、初次评估患者不存在谵妄风险时，使用授权凭证登录医院信息系统his查询患者的用药历史数据，再依据简短精神状态检查量表mmse认知功能评估工具，记录患者的回答和表现，计算出认知功能评分rz；

52、s5、依据用药历史数据进行汇总计算，获取药物影响风险指数yfx，并与获取的谵妄风险评估指数zwf和认知功能评分rz汇总计算，获取综合谵妄风险指数zfx，再与预设谵妄风险阈值a进行二次评估，并依据评估结果对患者进行干预和指导。

53、本发明提供了一种基于脑电信号的术后谵妄预测系统及方法。具备以下有益效果：

54、(1)该系统脑电信号采集模块结合eeg设备和心率监测仪，能够实时监测患者的脑电活动与心率变化，生成详尽的脑波信号集和患者心率hr。这一实时监测功能不仅提高了数据采集的效率，也为后续分析提供了精准的基础数据，使得系统能够更早地识别出潜在的谵妄风险。

55、(2)该系统中央处理模块通过带通滤波器去除低频和高频噪声，并利用快速傅里叶变换fft对脑电信号进行分解，系统成功生成了多频段脑波功率数据。这些数据经过平滑和标准化处理后，被存储至时序数据库influxdb，确保每条数据都附带时间戳和患者id，便于后续检索与分析。心率数据和脑波功率数据的高效存储和管理使得系统能够进行长时间的数据追踪，支持后续的谵妄分析模块进行深入评估。

56、(3)该系统谵妄分析模块结合了心率变异性hrv、脑波功率数据及患者的用药历史与认知功能评估，能够计算出谵妄风险评估指数zwf。该模块不仅进行初步评估，还能根据历史数据与同龄患者进行比较，识别出存在的风险因素。同时，深度数据获取模块通过查询患者的用药历史和认知评估，进一步提升了预测的准确性。最终，综合谵妄风险指数zfx的计算，使得系统能够为患者提供个性化的干预方案，从而显著降低术后谵妄的发生率，提高患者的术后安全性和生活质量。通过这一系列技术手段，该系统有效整合了生理信号监测与深度分析，达成了对术后谵妄风险的精准预测与及时干预，为临床实践提供了有力的支持。