Ai 麻醉深度技術
在EEG信號臨床研究中，發現從清醒到全身麻醉伴隨著大腦自發電活動EEG信號發生深刻變化。研究者提出用EEG信號評估麻醉深度。其中的重要特征是麻醉逐漸變深EEG信號的具體表現如下：①出現紊亂的高頻信號活動；②緊接著 EEG 信號的頻率和幅度變得更加有規律，尤其在δ波頻段；③出現低頻段與高頻段的頻率混合，深度麻醉狀態下出現δ 波活動；④麻醉加深，出現爆發抑制信號，麻醉越深，抑制期的延長時間會越長；⑤最后會出現等電位活動。
因此研究者對EEG信號進行多種處理方法分析，根據麻醉過程中的腦電信號特征變化，最終得到評估麻醉深度的量化指標，來對麻醉深度進行定量評估。
Ai麻醉深度指數基本原理：Ai麻醉意識指數是以頻率、雙頻、時域、復雜度等多個指標為基礎，采用多變量統計方法來對腦電波進行從清醒到最深麻醉狀態的量化。Ai值范圍是0～99，Ai越低表示麻醉深度越深。Ai指數越大，接近99時代表人體處于清醒狀態，Ai指數40-60是一個比較合適的麻醉深度狀態，40以下表示深度麻醉，接近0表示EEG活動被完全抑制。
Ai 麻醉深度技術一優勢
高性能EEG信號提取
EEG信號采集需要具有高共模抑制比，高輸入阻抗，低噪聲的特性。本系統腦電采集系統設計主要包括傳感器電極部分，前級保護和防除顫電路部分，前級跟隨電路部分，腦電肌電前置放大電路部分，腦電肌電濾波電路部分，基線快速恢復電路部分。
EEG后級放大電路部分，電源部分，電極阻抗檢測部分，高精度AD數據采集部分，來保證EEG信號提取，系統噪聲小于5uV,共模抑制比大于120dB。
強大算法引擎
Ai測量技術具備強大的特正參數計算功能，通過對EEG信號的時域計算和頻譜分析，通過信號質量判斷計算信號質量指數，EMG功率，暴發抑制比等參數。
通過各個波段頻譜參數，暴發抑制比等大數據模型進行決策最終得到Ai麻醉深度指數。
一體化傳感器設計
采用一次性傳感器設計，利用柔性PCB電纜和電極采用一體化設計，加入專用智能認證技術，保證EEG傳感器匹配機器使用，限制使用時長確保使用過程中的信號質量。
并且采用自主研發的導電極，具備高性能的導電效果和極小的接觸阻抗，保證采集信號質量。
強大臨床驗證數據庫
在建立臨床數據庫的過程中，通過大量的臨床試驗在手術過程中與國際廠商BIS，Narcotrend等廠家進行比對，Ai算法具備特性好，針對性強，對麻醉過程中的具備良好的一致性和可靠性，在臨床中是評估麻醉深度指標的可靠保證。
下面是大量臨床下驗證得到Ai與BIS的統計指標，結果表明Ai指數與BIS指數具備顯著一致性。
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