熵用于麻醉深度监测的研究进展.doc

自非线性动力学方法被应用于脑电图非平稳信号的处理以来，将熵的概念引入了麻醉深度监测领域。与麻醉深度监测有关的熵包括Shannon熵、Kolmogorov 熵、单值分解熵、近似熵、交叉近似熵、状态熵和反应熵等，尤其是近年来倍受关注的状态熵和反应熵，用于麻醉深度监测具有简单、快速、准确等优点，临床应用前景广阔。 熵（Entropy）是由德国物理学家Rudolf-Clausius于1868年首次提出的，最初是物理学的概念。上世纪40年代末，由于信息理论的需要出现了Shannon熵，50年代末以解决便历理论经典问题而崭露头角的Kolmogorov 熵，以及60年代中期，为研究拓朴动力系统而产生的拓朴熵(topological entropy)，都相继诞生；1984年Johnson 和Shore等人进一步将熵引用于信号的功率谱[1]。简言之，熵是关于不确定性的数学度量。