Buradasınız

Anasayfa » Content

DSPIC TABANLI SİSTEM İLE ANESTEZİ DERİNLİĞİNİN EEG İZGESEL ENTROPİ KULLANARAK KESTİRİMİ

THE USE OF SPECTRAL ENTROPY OF EEG TO PREDICT ANESTHESIA DEPTH ON THE DSPIC BASED SYSTEM

Journal Name:

  • Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi

Publication Year:

  • 2012

Key Words:

Keywords (Original Language):

Author NameUniversity of AuthorFaculty of Author
Abstract (2. Language): 
Many of the EEG analysis methods are used to monitor the depth of anesthesia. All of these methods are off-line based; therefore, the real-time based methods still need to be developed. Our aim is to develop a real-time dsPIC based EEG analysis system for evaluating of deep anesthesia and of awake states. It was shown that there were quite similarities between the actual hypnogram values and the calculated EEG based measures. Consequently, we could say that this study has enough potential application to develop an anesthesia monitoring device.
Bookmark/Search this post with
Abstract (Original Language): 
Anestezi derinliği ölçmek için birçok EEG (Elektroensaflogram) analiz yöntemi kullanılmaktadır. Bu yöntemlerin tümü çevrim dışı tabanlı olduğundan, gerçek zaman tabanlı yöntemlerin geliştirilmesine hala gereksinim vardır. Çalışmadaki amaç, derin anestezi ve uyanıklık durumlarının değerlendirilmesi için gerçek zaman dsPIC tabanlı EEG analiz sistemi geliştirmektir. Gerçek hipnogram değerleri ve hesaplanmış EEG tabanlı ölçümler arasında benzerlikler olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak bu çalışmanın anestezi izleme aygıtı geliştirmek için yeterli birikime sahip olduğu söylenebilir. .
FULL TEXT (PDF): 
PDF icon arastrmx_31877_14_pp_1-9.pdf
  • 1
1-9
  • Turkish

REFERENCES

References: 

R. Ferenets, T. Lipping, A. Anier, V. Jantti, Melto S., S. Hovilehto (2006): “Comparison of
Entropy and Complexity Measures for the Assessment of Depth of Sedation”, IEEE
Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 53, No 6, s. 1067-1077.
M. Jospin, P. Caminal, E. W. Jensen, H. Litvan, M. Vallverdu, M. M. R. F. Struys, H. E. M.
Vereecke, D. T. Kaplan (2007): “Detrended Fluctuation Analysis of EEG as a Measure of
Depth Anesthesia”, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 54, No 5, s. 840-
846.
J. W. Huang, Y. Y. Lu, A. Nayak, R. J. Roy (1999): “Depth of Anesthesia Estimation and
Control”, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 46, No 1, s. 71-81.
J. Muthuswamy, R. J. Roy (1999): “The Use of Fuzzy Integrals and Bispectral Analysis of the
Electroencephalogram to Predict Movement under Anesthesia”, IEEE Transaction on
Biomedical Engineering, Cilt 46, No 3,s. 291-299.
I. A. Rezek, S. J. Roberts (1998): “Stohastic Complexity Measures for Physiological Signal
Analysis”, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 45, No 9, s. 1186-1191.
S. Sanei, J. A. Chambers(2007): “EEG Signal Processing”, John Wiley & Sons Inc.
M. Taheri, B. Ahmadi, R. Amirfattahi, M. Mansouri (2009): “Assessment of Depth of
Anesthesia Using Principal Component Analysis”, J. Biomedical Science and
Engineering, Cilt 2, s. 9-15.
X. S. Zhang, R. J. Roy (2001): “Derived Fuzzy Knowledge Model for Estimating the Depth
of Anesthesia”, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 48, No 3, s. 312-323.
X. S. Zhang, R. J. Roy, E. W. Jensen (2001): “EEG Complexity as a Measure of Depth of
Anesthesia for Patients”, IEEE Transaction on Biomedical Engineering, Cilt 48, No 12,s.
1424-1433.

Thank you for copying data from http://www.arastirmax.com