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简介: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,
简介: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。
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