在临床手术中,需要实时准确地判断患者的麻醉深度(Depth of Anesthesia,DOA)用于指导医师麻醉用药,防止患者由于麻醉过浅出现意识恢复或者麻醉过深出现术后清醒时间过长等问题对脑部造成创伤。通常,由麻醉医师根据商业麻醉仪器来评估患者DOA,代价昂贵且无法保证长时间麻醉的鲁棒性。随着生物医学的发展,基于脑电(Electroencephalography,EEG)信号的麻醉特征分析方法逐渐兴起。然而,它们大多是建立在小样本数据范围内,无法解决实际运用中患者个体间差异,使现代临床麻醉陷入了“过拟合”阶段的局限。因此,发展一种面向大样本数据的麻醉深度监测技术对实现临床手术中精确麻醉十分重要。针对以上问题,本文将卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型应用于DOA分析,结合多类患者病例与资深麻醉医师临床麻醉经验,构建训练出面向DOA分类的CNN模型,并设计实现整个DOA监测过程。主要的研究内容如下:(1)由于EEG信号本身存在的非稳定性和低信噪比难以直观反映麻醉特征,研究麻醉中EEG信号时域与时频域之间对应关系,提出一种时变窗-短时傅里叶变换方法将EEG信号转换成麻醉谱图,通过临床麻醉手术中患者DOA增强的多片段EEG信号,进行相邻时间间隔信号时变窗分析,并根据实验结果对所提方法相关参数进行选择和调整。在此基础上,选取合适的麻醉谱图作为二维卷积神经网络的输入,在麻醉学中对所提取方法进行理论验证和分析。(2)为解决临床麻醉中患者个性化差异带来的问题,基于大量麻醉谱图样本研究一系列不同架构的CNN模型,结合高性能GPU和Theano平台,在软、硬件约束条件下采用小样本评估CNN网络架构的适用性。在此期间,根据CNN在DOA分类表现性能反馈结果,不断地调节CNN架构参数和网络层深度,得到通用化EEG-DOA评估的CNN模型。最后设计交叉验证和混淆矩阵实验对此模型的有效性进行分析及验证。(3)针对患者在临床手术中DOA水平的精确监测需求,设计并实现基于所证CNN模型下的EEG-DOA监测过程。此过程中,搭建麻醉患者生理信息数据库以实时采集与存储患者麻醉数据资料,再根据传送回来的相关信息,结合EEG数据预处理模块以及训练完成后的CNN模型框架,以实现临床麻醉患者的麻醉深度水平实时监测。针对监测过程中出现的数据丢失的现象设计一种简单的智能转换为相邻DOA水平的方案,以此来有效地提升系统性能,为将来智能化产品的研究铺平了道路。