CN115633969B - 基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴，S2、信号采集，S3、数据分析，S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估，本发明涉及脑电监测技术领域。该基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，可实现通过将疼痛伤害感受指数指标与手术光电容积脉搏波指数指标二者进行权重结合，来对病人麻醉手术状态下疼痛伤害感受进行综合评估，能更好达到既快速又准确的对病人疼痛伤害感受状态进行全面评估，避免单一的采用疼痛伤害感受指数指标或手术光电容积脉搏波指数指标来评估病人疼痛具有一定局限性和偶然性，使监测评估结果更加准确，从而提高病人麻醉手术中的安全性和舒适性。
Description
技术领域
本发明涉及脑电监测技术领域，具体为基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法。
背景技术
疼痛伤害感受主要是病人的主观感受，但麻醉全麻状态下病人不能主述其是否存在疼痛及镇痛不足。这也是科学家们关注和研究的重点和难点。
疼痛伤害感受监测目前国际、国内现有设备主要基于EEG、SPI及HRV等，但各自采集的信号来源不同，得出的数据所反映的疼痛伤害感受也不尽全面。
本发明是将EEG和SPI进行整合，并分配各自权重，从而可以更加完整准确反映麻醉手术(包括镇静)期间病人的疼痛伤害感受程度。
理想的全身麻醉是麻醉医师根据镇静、镇痛、肌肉松弛、血流动力学、应激状态的反馈情况调节药物浓度，给予患者个体化的最佳药量，实现安全、有效的麻醉管理。脑电意识指数(qCON)是一种新的镇静深度监测指数，在全身麻醉监测中可与脑电双频指数(BIS)一样较准确地反映镇静深度，与镇静程度相关性很好，是可靠的镇静指标，甚至可能比BIS准确性更高，而疼痛伤害感受指数(qNOX)是在qCON的基础上，将采集到的脑电图信号(EEG)进行组分分离，通过特殊频段来计算脑电波能量，从而准确预测疼痛伤害感受的指数。qCON、qNOX是术中精确麻醉的良好监测指标。
而手术光电容积脉搏波指数((Surgical Plethysmographic Index，SPI))判断麻醉手术状态下病人的疼痛体征的另一种指标。SPI是通过体积描计法结合指尖脉搏率及其波形幅度计算、反映应激的综合指标，临床上通过与人体接触的脉氧探头，输送至有SPI算法解析模块的监护仪，实时无创地获取数值。取值范围0-100，术中应控制SPI<50，目前认为30-50是合适的镇痛水平，SPI瞬时变化大于10或者SPI值大于50表明镇痛药物不足，<30表明镇痛药物过量。SPI数值是基于外周末梢脉搏波幅度及心跳间隔优化得出的镇痛指数。疼痛刺激所引发的外周交感神经系统的激活会诱导远端血管收缩，血管收缩的程度取决于交感神经刺激强度，其与自主神经系统活动有良好的相关性，而心率变化是由窦房结上的自主神经影响引起。
目前的qNOX不能完全准确预测疼痛伤害刺激后患者的循环系统应激状态。qNOX显示的是充分镇静状态下患者对疼痛伤害刺激的耐受程度，在机体遭受疼痛伤害刺激时，qNOX敏感度可能不及血流动力学变化早，qNOX是在qCON采集EEG基础监测上的补充，两者必须同时监测，qNOX主要利用EEG信号中的高频成分，这部分信号与肌电相近，与额面部肌肉活动具有一定的相关性，且易受肌肉松弛药物的影响，精确性不足，qNOX可以准确评估术中疼痛刺激，但对手术前后的急性疼痛没有预测性，qCON、qNOX通过粘贴于患者额颧部皮肤的脑电电极片采集脑电波生物信号，其参数的稳定性也可能会受到电极放置位置和周围仪器电流的影响，因此，对于拟行头面部手术和操作的患者，也可能不适用qNOX监测，同时SPI的干扰因素较多，患者的年龄、情绪状态、血容量变化、体位改变、血管活性药应用等都有可能对SPI造成影响。
因此单一的采用qNOX指标或SPI指标来评估病人麻醉状态是具有一定局限性和偶然性，监测评估结果的准确性也易受相关因素影响。而此本发明通过将qNOX指标与SPI指标二者进行权重结合，来对病人麻醉伤害感受状态进行综合评估，则可达到既快速又准确的对病人麻醉伤害感受状态进行全面评估的目的，从而确保病人在手术时麻醉的安全性，提高病人的舒适度发挥重要作用。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，解决了现有单一的采用qNOX指标或SPI指标来评估病人麻醉状态时具有一定局限性和偶然性，监测评估结果欠准确，不能实现通过将qNOX指标或SPI指标二者进行权重结合，来对病人麻醉伤害感受状态进行综合评估，无法达到既快速又准确的对病人麻醉状态进行全面评估的目的，不能完全解决病人在手术时麻醉安全性和舒适性的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：
S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和脉搏采集头不会脱落；
S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块和脉搏分析模块中，脑电波分析模块从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害感受指数qNOX，而脉搏分析模块从采集的脉搏信号中分析得出手术光电容积脉搏波指数SPI；
S3、数据分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1，具体公式为：
Ω1＝qNOX*a1％+SPI*(1-a1％)；
式中，Ω1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a1为全麻肌松状态下的权重常数；
当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，具体公式为：
Ω2＝qNOX*a2％+SPI*(1-a2％)；
式中，Ω2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，来对病人的麻醉疼痛程度进行评估。
优选的，所述步骤S4中在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在40-60，麻醉状态综合指数Ω1在30-50时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现严重的心血管应激反应、体动和麻醉过深状况。
优选的，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数Ω2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若Ω2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒。
优选的，所述步骤S3中权重常数a1的范围为50-60。
优选的，所述步骤S2中脉搏分析设备计算得出手术光电容积脉搏波指数SPI，SPI＝100–(0.7×PPGAnorm+0.3×HBInorm)。
优选的，所述步骤S2中脑电波分析设备是采用型号为Apollo-9000A的脑电双频谱指数监测仪。
优选的，所述步骤S1中脉搏采集设备与脉搏分析设备通过导线电性连接。
优选的，所述步骤S1中脑电采集设备与脑电波分析设备通过导线电性连接，且脑电采集设备是采用型号为Apollo-2001的脑电传感器。
优选的，所述步骤S3中全麻肌松状态下的权重常数a1大于ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数a2。
(三)有益效果
本发明提供了基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法。与现有技术相比具备以下有益效果：该基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块和脉搏分析模块中，S3、数据分析：将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI以本发明所公开的计算公式进行权重计算得到麻醉状态综合指数Ω，S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的麻醉状态综合指数Ω，来对病人的麻醉疼痛伤害感受情况进行评估，可实现通过将qNOX指标与SPI指标二者进行权重结合，来对病人麻醉手术状态下疼痛伤害感受进行综合评估，能更好的达到既快速又准确的对病人疼痛伤害感受状态进行全面评估，避免单一的采用qNOX指标或SPI指标来评估病疼痛伤害感受时具有一定局限性和偶然性，使监测评估结果更加准确，提高病人在麻醉手术中的安全性和舒适性，从而对病人的麻醉手术十分有益。
附图说明
图1为本发明评估方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供三种技术方案：基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下实施例：
实施例1
基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：
S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和脉搏采集头不会脱落，脉搏采集设备与脉搏分析模块通过导线电性连接，且脉搏采集设备是采用型号为自主设计的脉搏传感器，脑电采集设备与脑电波分析模块通过导线电性连接，且脑电采集设备是采用型号为Apollo-2001的脑电传感器；
S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块和脉搏分析模块中，脑电波分析模块从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害感受指数qNOX，而脉搏分析模块从采集的脉搏信号中分析得出手术光电容积脉搏波指数SPI，脉搏分析模块是采用型号为自主设计的脉搏波监测仪，脑电波分析模块是采用型号为Apollo-9000A的脑电双频谱指数监测仪,脉搏分析模块计算得出手术光电容积脉搏波指数SPI(SPI＝100–(0.7×PPGAnorm+0.3×HBInorm))；
S3、数据分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1，具体公式为：
Ω1＝qNOX*a1％+SPI*(1-a1％)；
式中，Ω1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a1为全麻肌松状态下的权重常数，权重常数a1为55；
当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，具体公式为：
Ω2＝qNOX*a2％+SPI*(1-a2％)；
式中，Ω2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受程度进行评估，在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在50，麻醉状态综合指数Ω1为40时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现严重的心血管应激反应、体动和麻醉过深状况，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数Ω2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若Ω2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒。
本发明实施例中，全麻肌松状态下的权重常数a1大于ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数a2。
实施例2
基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：
S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和脉搏采集头不会脱落，脉搏采集设备与脉搏分析模块通过导线电性连接，且脉搏采集设备是采用型号为自主设计的脉搏传感器，脑电采集设备与脑电波分析模块通过导线电性连接，且脑电采集设备是采用型号为Apollo-2001的脑电传感器；
S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块和脉搏分析模块中，脑电波分析模块从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害感受指数qNOX，而脉搏分析模块从采集的脉搏信号中分析得出手术光电容积脉搏波指数SPI，脉搏分析模块是采用型号为自主设计的脉搏波监测仪，脑电波分析设备是采用型号为Apollo-9000A的脑电双频谱指数监测仪；
S3、数据分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1，具体公式为：
Ω1＝qNOX*a1％+SPI*(1-a1％)；
式中，Ω1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a1为全麻肌松状态下的权重常数权重常数a1为55；
当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，具体公式为：
Ω2＝qNOX*a2％+SPI*(1-a2％)；
式中，Ω2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受程度进行评估，在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在40，麻醉状态综合指数Ω1在30时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现严重的心血管应激反应、体动和麻醉过深状况，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数Ω2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若Ω2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒。
本发明实施例中，全麻肌松状态下的权重常数a1大于ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数a2。
实施例3
基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，具体包括以下步骤：
S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和脉搏采集头不会脱落，脉搏采集设备与脉搏分析模块通过导线电性连接，且脉搏采集设备是采用型号为自主设计的脉搏传感器，脑电采集设备与脑电波分析模块通过导线电性连接，且脑电采集设备是采用型号为Apollo-2001的脑电传感器；
S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采用的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块和脉搏分析模块中，脑电波分析模块从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害感受指数qNOX，而脉搏分析模块从采集的脉搏信号中分析得出手术光电容积脉搏波指数SPI，脉搏分析设备是采用型号为自主设计的脉搏波监测仪，脑电波分析模块是采用型号为Apollo-9000A的脑电双频谱指数监测仪；
S3、数据分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1，具体公式为：
Ω1＝qNOX*a1％+SPI*(1-a1％)；
式中，Ω1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a1为全麻肌松状态下的权重常数权重常数a1为60；
当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，具体公式为：
Ω2＝qNOX*a2％+SPI*(1-a2％)；
式中，Ω2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受程度进行评估，在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在60，麻醉状态综合指数Ω1在50时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现严重的心血管应激反应、体动和麻醉过深状况，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数Ω2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若Ω2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒。
本发明实施例中，全麻肌松状态下的权重常数a1大于ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数a2。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1、脑电和脉搏采集设备的穿戴：将脑电采集设备穿戴于病人的头部位置，并将脉搏采集设备也穿戴于病人的手指部，通过固定结构固定牢固，确保脑电采集头和脉搏采集头不会脱落；
S2、信号采集：对病人进行麻醉处理，此时步骤S1中分别采集的脑电波信号和脉搏信号分别传送至脑电波分析模块及脉搏分析模块中，脑电波分析模块从采集的病人脑电波信号中分析得出脑电意识指数qCON和疼痛伤害感受指数qNOX，而脉搏分析模块从采集的脉搏信号中分析得出手术光电容积脉搏波指数SPI；
S3、数据分析：当为全麻肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1，具体公式为：
Ω1=qNOX×a1%+SPI×（1-a1%）；
式中，Ω1为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a1为全麻肌松状态下的权重常数；
当为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下时，将步骤S2采集分析得出的疼痛伤害感受指数qNOX和手术光电容积脉搏波指数SPI分别以以下公式进行权重计算得到不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，具体公式为：
Ω2=qNOX×a2%+SPI×（1-a2%）；
式中，Ω2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数，qNOX为疼痛伤害感受指数，SPI为手术光电容积脉搏波指数，a2为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数；
S4、麻醉疼痛伤害感受情况评估：通过分析步骤S3得到的为全麻肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω1和为ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的麻醉状态综合指数Ω2，来对病人的麻醉疼痛伤害感受程度进行评估；
所述步骤S4中在手术麻醉期间，脑电意识指数qCON在40-60，麻醉状态综合指数Ω1在30-50时，则病人将达到接近生理的理想麻醉状态，不会出现严重的心血管应激反应、体动和麻醉过深状况，在麻醉复苏期，停药后脑电意识指数qCON和麻醉状态综合指数Ω2数值会随药物代谢而上升，此时适当给患者刺激，若Ω2>qCON，且大于15个值以上时，评估病人能够被唤醒；
所述步骤S3中全麻肌松状态下的权重常数a1大于ICU镇静状态下，即不给肌松状态下的权重常数a2。
2.根据权利要求1所述的基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：所述步骤S3中权重常数a1的范围为50-60。
3.根据权利要求1所述的基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：所述步骤S2中脉搏分析设备计算得出手术光电容积脉搏波指数SPI，SPI = 100–（0.7×PPGAnorm + 0.3×HBInorm)。
4.根据权利要求1所述的基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：所述步骤S2中脑电波分析设备是采用型号为Apollo-9000A的脑电双频谱指数监测仪。
5.根据权利要求1所述的基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：所述步骤S1中脉搏采集设备与脉搏分析设备通过导线电性连接。
6.根据权利要求1所述的基于脑电信号和脉搏信号的麻醉疼痛伤害感受评估方法，其特征在于：所述步骤S1中脑电采集设备与脑电波分析设备通过导线电性连接，且脑电采集设备是采用型号为Apollo-2001的脑电传感器。
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