技術(shù)特征：

1.一種個(gè)人化麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)包括腦電數(shù)據(jù)采集裝置、腦電信號預(yù)處理裝置、腦電信號分析裝置、閉環(huán)控制系統(tǒng)及注射裝置；腦電數(shù)據(jù)采集裝置的信號采集端獲取腦電數(shù)據(jù)并傳入腦電信號預(yù)處理裝置，腦電信號預(yù)處理裝置將采集到的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲與異常值的去除，之后傳輸至腦電信號分析裝置，腦電信號分析裝置與閉環(huán)控制系統(tǒng)相連并對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到期望的麻醉深度指標(biāo)RPE(Renyi permutation entropy)值，并將RPE值傳送到閉環(huán)控制系統(tǒng)中；閉環(huán)控制系統(tǒng)與注射裝置相連并控制其工作，閉環(huán)控制系統(tǒng)計(jì)算出下一步麻醉劑輸注速度，注射裝置接收到信號后，注射裝置完成麻醉劑輸注速度的實(shí)時(shí)控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個(gè)人化麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)，其特征在于：腦電數(shù)據(jù)采集裝置將采集到的腦電數(shù)據(jù)傳送到預(yù)處理裝置中，進(jìn)行50HZ的工頻噪聲、基線漂移和頭動噪聲的去除，并除去幅值大于200uV異常值和在mean±2SD范圍以外的數(shù)據(jù)點(diǎn)和肌電噪聲。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個(gè)人化麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)，其特征在于：所述閉環(huán)控制系統(tǒng)由藥代藥效動力學(xué)PKPD(pharmacokinetic—pharmacodynamics)模型和蟻群PID控制器組成；PKPD模型用于計(jì)算出當(dāng)前麻醉深度指標(biāo)RPE值，其中的藥效動力學(xué)(PD)模型以RPE作為麻醉深度指標(biāo)，并用粒子群優(yōu)化算法對PD模型進(jìn)行辨識，得到模型參數(shù)經(jīng)過優(yōu)化后的個(gè)人化模型，描述效應(yīng)室藥物濃度和RPE之間的關(guān)系；蟻群PID控制器以當(dāng)前的RPE值與期望的RPE值之間的誤差作為輸入，計(jì)算出下一步麻醉劑輸注速度。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個(gè)人化麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)，其特征在于：所述麻醉深度指標(biāo)RPE定義如下：

${\mathrm{RPE}}_n=\frac{{\mathrm{log\Σ}}_{j=1}^{m!}{p_j}^a}{(1-a)*ln(m!)}$

式中，p_j為概率分布，a是概率選擇系數(shù)，m為嵌入維數(shù)，m！表示排序模式共有m！種。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種個(gè)人化麻醉閉環(huán)控制系統(tǒng)，其特征在于：所述系統(tǒng)的藥代藥效動力學(xué)(PKPD)模型設(shè)定初始麻醉劑的輸注速度為0mg/min，計(jì)算出當(dāng)前的RPE值；其中，基于RPE指標(biāo)的PD模型，用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行辨識，得到參數(shù)經(jīng)過優(yōu)化的個(gè)人化病人模型，PD模型通過將血藥濃度和藥物效應(yīng)聯(lián)系起來，

式中，k_e0是藥物在中央室與效應(yīng)室之間藥物平衡快慢的參數(shù)，x_e(t)代表效應(yīng)室藥物濃度，k_1e為藥物從中央室到效應(yīng)室的傳遞速率，x₁(t)表示的是中央室的藥物濃度；

效應(yīng)室和RPE指標(biāo)之間的關(guān)系通過如下進(jìn)行描述：

$RPE=E_{max}-(E_{max}-E_{min})\×\frac{x_e{\left(t\right)}^{\mathrm{\γ}}}{{{\mathrm{EC}}_{50}}^{\mathrm{\γ}}+x_e{\left(t\right)}^{\mathrm{\γ}}}$

式中，E_max和E_min分別是最大和最小的RPE值，EC₅₀為得到最大RPE值的50％時(shí)所對應(yīng)的麻醉藥物的濃度，γ是效應(yīng)室濃度和RPE之間關(guān)系曲線的斜率，x_e(t)代表的是效應(yīng)室濃度。