机器,数学和模块:有可能提供麻醉下疼痛的实时指标
Ke Peng1, Keerthana Deepti Karunakaran2, Stephen Green3
1University of Manitoba, Department of Electrical and Computer Engineering, Price Faculty of Engineering, Winnipeg, Manitoba, Canada.
Neurophotonics
|February 23, 2024
概括
这项研究引入了一个基于大脑的系统,使用功能近红外光谱 (fNIRS) 来监测手术期间的疼痛. 这项创新旨在改善疼痛管理和预防慢性疼痛的发展.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 麻醉学 麻醉学
- 疼痛管理 疼痛管理
背景情况:
- 在麻醉下进行基于大脑的评估可以评估疼痛并预防慢性疼痛.
- 功能近红外光谱 (fNIRS) 检测患者在不同状态下对疼痛的皮质反应.
研究的目的:
- 将fNIRS集成到实时外科手术期间疼痛/nociception监测的框架中.
- 为手术内止痛和针对患者的疼痛管理提供定量证据.
主要方法:
- 使用功能近红外光谱 (fNIRS) 来测量皮质活动.
- 开发一个实时评估疼痛/nociception 在外科前期的系统.
主要成果:
- fNIRS在清醒,镇静和麻醉患者中显示出一致的皮质对疼痛的反应.
- 拟议的系统提供了潜在的"疼痛"/"无疼痛"读数,可立即临床应用.
结论:
- 经过验证的系统可以显著减少手术内和手术后的疼痛.
- 这种方法可以防止过渡到慢性术后疼痛,并评估止痛效果.


