振幅整合脑电图(amplitude integrated EEG,aEEG)即脑功能检测(cerebral function monitor,CFM)是一种无创的脑功能监测技术,具有操作方便、图形直观容易分析、能床边连续检测等优点。如今越来越多的研究显示,aEEG对新生儿脑损伤早期诊断及预后判断具有较高的准确性。鉴于目前CFM主要由Brainz、Lectromed Devices Ltd、Olympic Medical等少数几个公司生产,由于其掌握着知识产权,并以昂贵的价格销售,限制了我国新生儿医疗事业发展。因此,开发一套具有自主知识产权的振幅整合脑电监护仪及相应疾病的检测算法,实现新生儿脑病的自动诊断和实时预警,具有很重要的经济效益和社会效益。本文根据Pamela Prior和Douglas Maynard提出了CFM构架将振幅整合脑电监护仪分为婴儿脑电采集和总控制处理两大模块。婴儿脑电采集模块采用了特殊三级放大处理和驱动电路,能够取得很好的脑电信号。在总控制处理模块中我们利用第二章介绍的整系数滤波器设计原理,完成了滤除干扰信号和特定频率的脑电提取;同时还利用爆发波的峰峰值为aEEG的上边界,爆发波间期的峰峰值为aEEG的下边界,实现了婴儿振幅整合脑电算法。为了解决目前依靠aEEG的波形和幅度对其进行分类进行定性分析,带有很大的主观性问题,在深入研究分析aEEG的信号特性后,本文首次将非线性动力学分析方法引入到aEEG的自动诊断分析中,同时综合了数理统计方法,与目前的时域分析方法对比,消除了主观因素并取得明显效果。首先对惊厥新生儿和正常新生儿的aEEG的关联维数、Lyapunov指数和近似熵进行计算分析,然后将这三个特征量作为一个三维向量,结果在三维空间中可以很好的区分惊厥新生儿和正常新生儿,并排除了干扰的影响,因此该方法为定量分析aEEG提供了新的可行方法。