
临床医学论文-脑电数字化参数分析与麻醉深度的监测.doc





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1、临床论文-脑电数字参数分析与麻醉深度监测【关键词】麻醉脑电数字分析已经广泛应用于麻醉过程中大脑皮层功能的监测,用单一的数字脑电参数分析麻醉药的中枢作用更加直观方便。
众所周知,脑电信号来源于高度非线性的系统。
2、近年来,脑电的非线性分析在监测围手术期脱离危险功能方面发展迅速。
3、以下是基于脑电非线性参数之一的近似熵对麻醉尝试的监测依据和临床研究的总结。
4、概述脑电反映的是脑细胞自发的、有节律的电活动,一般用幅度、频率、相位等特征来描述。
5、当麻醉剂进入大脑产生效应时,脑电的基本特征随麻醉的加深或变浅而顺序变化,并与麻醉剂浓度呈函数关系,因此可以用来反映麻醉的深度。
6、根据已有的脑神经生理学脑电信号产生机制的研究,脑电信号来源于一个高度非线性的系统,不仅中枢神经系统的每一层都存在许多反馈回路,而且单个神经元本身也表现出高度非线性的因素。
7、在神经细胞膜上可以观察到混沌,神经放电的转换遵循分叉规律,而混沌和分叉属于非线性科学的范畴。
8、因此,脑电信号是大量神经细胞的非线性耦合,是一个高度非线性的多单元连接复合体,脑电活动具有确定性混沌特征,而大脑是一个复杂的、自组织的非线性动态系统1脑电非线性基本参数2在混沌研究中,数值分析和统计分析被广泛应用。
常见的分析方法有:(相-相轨迹图,是系统在相空间的解图;(反映脑电信号动态特征的关联维数(D,是描述混沌自由度信息的参数;(与D2相比,点态关联维数(PD更适合有限数据的分析,能够跟踪数据中的不确定性;(互维(Dm),用于评价动力学不同部分的配对变化,可以定量评价不同脑区的动力学耦合;(李亚普诺夫指数(L,描述混沌系统对初值的敏感性,反映相空间中相邻两个轨道的发散和收敛;(Kolmogorov熵(K,表示混沌系统的信息丢失率,为了解系统的预测能力提供了一种度量方法,K2的倒数反映了平均预测时间。
K2和L1越大,系统越不可预测。
2近似熵(ApEn)熵可以描述系统的随机性和可预测性。
熵值越大,系统的随机性越大,规律性越小。
近似熵是由Kolmogorov-Sinai熵计算公式导出的一个新的非线性参数,可以量化数据的规律性3ApEn不是针对特定模型(如确定性混沌)而建立的测试,而是通过测量系统的规律性,对数据进行判别,推导出相应的公式,具有广泛的应用4与其他熵计算公式相比,它有三个优点(APEN不受低于滤波级的“噪声”振幅的影响,消除了计算机上大量偶发性假错误的干扰;(从合理的数据中获取有意义的信息;(ApEn对随机和确定性过程的分析是有局限性的(如脑电等生理指标同时包含随机和确定性特征)。
ApEn已在内分泌研究中用于分析正常和异常的激素波动分泌特征5,也用于分析心电图心率变异性(HRV)的确定复杂性62APEN监测麻醉深度的基础研究1不同药物间的差异不同麻醉剂的脑作用部位不同,APEN产生的脑电抑制模式有其特异性。
Anthony等7观察了大鼠吸入氟烷和异氟烷,并测量了脑内ApEn的变化。
研究发现,在吸入麻醉药浓度的3%和1%之间,ApEn可以以浓度依赖的方式下降,但这种变化在两种吸入麻醉药之间是不同的。
在氟烷浓度达到4%之前,ApEn可以增加,但随吸入浓度的增加而减少,而异氟烷则无此作用。
吸入氟烷的下降率与异氟烷ApEn相似。
在3%8%的浓度范围内,氟烷的ApEn值高于异氟烷当吸气尝试完成5%时,两组的ApEn值相同,在9%和1%之间,两组的ApEn值无统计学差异。
最后,提示ApEn是吸入麻醉药作用的可靠指标,尤其是当麻醉药的吸入浓度大于1%时。
2用意识水平和疼痛反射监测麻醉深度包括意识和疼痛抑制。
Anthony等8将大鼠分为两组,分别吸入1%和4%异氟烷。
1%组的ApEn比4%组下降54%,与大鼠自发肢体和口腔活动消失平行,但夹尾反射仍然存在。
侧脑室注射微量胆碱酯酶抑制剂或毒蕈碱受体激动剂苏醒后,1%组大鼠ApEn恢复至4%组水平,随意肢体和口面部活动重新出现。
提示ApEn与意识水平有较好的相关性,但缺乏监测痛反射的能力。
3麻醉效果的评价。
最近的研究证实,大鼠静脉注射褪黑素可以产生催眠和镇痛作用9脑电参数常用于测试麻醉效果,非线性分析方法可以更好地描述脑电10Naguib等11观察了大鼠注射大剂量褪黑素(312mg/kg)、异丙酚(9mg/kg)和硫喷妥钠(8mg/kg)后脑电图的总功率谱(TP)、95%边缘谱(95%SEF)和ApEn的变化,发现了褪黑素产生的脑电图效应和效应。
3与其他脑电指标相比,传统的脑电分析方法可分为时域分析和频域分析。
时域分析展示了脑电信号随时间变化的规律和信息(主要是脑电信号的几何性质),频域分析展示了脑电信号随频率变化的规律和信息,其核心是基于快速傅立叶变换的各频带功率谱估计。
傅里叶变换要求信号具有确定性和稳定性,但脑电信号中存在许多突发和瞬态信号(如棘波),在这种情况下频谱分析效果较差。
目前用于临床麻醉深度监测的数字脑电指标有很多,如脑电双频指数(BIS)、95%SEF、TP、MF等。
非线性脑电分析方法是近年来发展起来的。
原始记录脑电信号的分析不同于传统的分析,需要将非线性脑电信号参数与其他数字化脑电信号指标进行比较。
1吸入麻醉药监测患者术前吸入异氟醚(MAC6%3%)后的脑电图,计算脑电爆发抑制的发生率,用Pearson相关分析法分析ApEn、MF、95%SEF和异氟醚的效应室浓度。
结果随着吸入浓度的增加,脑电爆发抑制的发生率增加,并将ApEn、MF、95%SEF与异氟醚进行比较。
随着麻醉效果的增强,脑电活动的规律性趋于增强。
但麻醉剂量的增加可引起脑电爆发抑制,在功率谱分析中表现为高频。
因此MF、95%SEF等参数无法分析更高剂量麻醉剂的脑电效应,而ApEn可以区分爆发抑制是麻醉加深的脑电表现12桂鑫等3观察到最小肺泡浓度(MAC)为6,三个数字脑电图指标ApEn、95%SEF和BIS对地氟醚浓度的预测概率(PK)分别为06和86。
而ApEn对地氟醚浓度的PK值高于MF(0,统计学差异显著。
作者认为ApEn可作为麻醉药物效应的可靠监测指标。
2静脉麻醉药现在,由于新型静脉麻醉药在体内无蓄积、代谢快等特点,短手术被广泛应用。
监测术中脑电图变化可有效指导用药,及时调整剂量,有助于可靠维持麻醉,使患者术后早期清醒。
Sleigh等13在丙泊酚和芬太尼麻醉的短时间手术中,记录意识消失、插入喉罩或气管内导管、切开皮肤、手术结束、意识恢复时的BIS、ApEn和95%SEF。
Logistic回归分析显示,ApEn在意识水平监测方面与BIS相比无明显优势,但优于95%SEF。
桂鑫等人14观察了健康志愿者在丙泊酚复合瑞芬太尼靶控输注(TCI)下,在维持特定效应室浓度10分钟并逐渐增加刺激强度(OAA/S等级评分)的情况下,BIS、ApEn和95%SEF的变化。
经分析,在不同麻醉深度下,不同强度刺激APEn的BIS、ApEn、95%SEF和麻醉剂的复合效应室浓度PK高于BIS、95%SEF和麻醉剂,但统计学差异不显著。
与95%SEF相比,在清醒刺激和气管插管时具有更高的预测能力,PK值有显著性差异。
作者认为ApEn能更好地监测丙泊酚复合瑞芬太尼麻醉的镇静镇痛水平。
4ApEn自身的变异性在对不同脑电参数的稳定性和个体变异性的研究中15,ApEn在临床上监测麻醉深度的能力至少与BIS一致,比脑电频谱参数具有更好的抗干扰性能,个体与个体之间的变异系数较小。
结论基于ApEn的应用和基础及临床麻醉深度监测的研究,确定APEN能有效监测意识水平变化,但缺乏对疼痛刺激反应的监测能力。
麻醉深度的监测能力至少与BIS一致,明显优于心电频谱分析参数。
虽然有研究认为不同麻醉深度下ApEn的PK值略高于BIS,但无统计学差异。
非线性心电分析方法刚刚起步,需要进一步研究包括ApEn在内的非线性脑电参数,特别是术中疼痛刺激反应的监测。
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