脑电信号在麻醉深度监测中的临床应用

脑电信号分析的医学应用

摘要：随着神经电生理学，计算机科学与微电子技术的高度发展，脑电信号的分析已经被广泛引用于医学领域，本文介绍了目前脑电信号分析在癫痫诊断，注意力缺陷，睡眠质量研究以及围术期麻醉深度监测几个热门方向的应用和前沿研究成果。

Abstract: With the highly developed nerve electrophysiology, computer science and microelectronics technology, analysis of EEG has been widely cited in the medical field, this paper describes the current in the diagnosis of epilepsy, attention deficit, sleep quality research EEG analysis and perioperative monitoring depth of anesthesia direction several popular applications and cutting-edge research.

关键词：脑电信号，脑电波，注意力缺陷，睡眠质量，麻醉深度，脑电双频指数，脑电熵指数

Keywords: EEG, brain waves, attention deficits, sleep quality, depth of anesthesia, bispectral index, EEG entropy

一前言

脑电信号是大脑自发的、有节律的神经电活动所产生的一种生理信号，1875年英国外科医师卡顿将电极插入猴头颅内第一次检测到脑电信号的存在，19世纪中叶随着神经电生理学的兴起，以及集成电路和计算机技术的高速发展使得检测与收集稳定的脑电信号成为可能，脑电信号检测被广泛应用于医学领域。直到今天，脑电信号分析已经成为脑功能检测一种常规手段。

二主体

1脑电信号分析在注意力缺陷疾病诊断中的应用

脑电波是一种复杂的非线性神经电生理信号，目前可以明确检测的脑电信号频率变动范围在1-30HZ之间，可划分为四个波段δ（1-3Hz）、θ（4-8Hz）.α（8－13Hz）、β（14－30Hz）。

δ波，频率为每秒1－3次，当人在婴儿期或智力发育不成熟、成年人在极度疲劳和昏睡状态下，可出现这种波段。

θ波，频率为每秒4－7次，成年人在意愿受到挫折和抑郁时以及精神病患者这种波极为显著。但此波为少年（10－17岁）的脑电图中的主要成分。

α波，频率为每秒8－13次，平均数为10次左右，它是正常人脑电波的基本节律，如果没有外加的刺激，其频率是相当恒定的。人在清醒、安静并闭眼时该节律最为明显，睁开眼睛或接受其它刺激时，α波即刻消失。

β波，频率为每秒14－30次，当精神紧张和情绪激动或亢奋时出现此波，当人从噩梦中惊醒时，原来的慢波节律可立即被该节律所替代。

即在人体处于不同状态的生理，病理状态时，各个频段波峰有明显的变化。根据脑电的这一特性，临床上由许多神经功能疾病（注意力缺陷，癫痫类疾病）都可以依据EEG结果进行诊断。

全球有三千多万的注意力缺陷综合征患者（ADHD），他们大多为儿童，由于儿童的主观表述能力较差，在诊断与恢复性训练中就必须要有一个明确的指标

进行判断。目前临床上的主要采用EEG信号提取出θ与β波峰值，大量实验以及临床病例表明注意力缺陷患者的θ/β 比值与注意力缺陷型疾病临床症状呈正相关,即θ/β 比值越高，患者注意力缺陷却严重。脑电波的波形与参数的提取可以直接反应患儿注意力集中程度。脑电波分析是对注意缺陷型疾病进行临床病理生理诊断的有效指标且能在一定程度上反映大脑的功能状态。[1]

2脑电信号分析在检测睡眠分期方面的应用

现代生活节奏的加快使得越来越多的人们出现失眠，多梦等严重影响睡眠质量的问题，但是人们对于睡眠质量更多的是主观的感觉并非客观数据。目前各国致力于提取脑电信号来提供一种客观的参数标准，即参照这种标准人们既可以了解睡眠治疗的好坏。

实验表明在睡眠过程中，人类的脑电图将发生各种不同变化，这些变化随着睡眠的深度而不同。根据脑电图的不同特征，又将睡眠分为两种状态：非眼球快速运动睡眠（NREM睡眠)和眼球快速运动睡眠(REM睡眠)，二者以是否有眼球阵发性快速运动及不同的脑电波特征相区别。

非眼球快速运动睡眠以其脑电图特征分为四期：第一期，脑电波以θ波为主，不出现纺锤波或K综合波，实际上是由完全清醒至睡眠之间的过渡阶段，对外界刺激的反应减弱，精神活动进入飘浮境界，思维和现实脱节；第二期，脑电波为纺锤波与K综合波，δ波少于20%，实际上人已经进入了真正的睡眠，而属于浅睡；第三期，脑电波δ波占20%～50%，为中等深度睡眠；第四期，脑电波δ波占50%以上，属于深睡，不易被唤醒。[2]

睡眠分期在国际上已经取得一定的成果：大量实验表明一般年轻人在一夜的睡眠中，NREM睡眠第一期约占5%～10%，第二期约占50%，第三期及第四期共占约20%，REM睡眠约占20%～25%。从儿童期到老年期，随着生长、发育渐至衰老，REM 睡眠和NREM睡眠第三期、第四期逐渐减少，60岁以后基本上没有NREM睡眠第四期，夜间醒转的次数增加。[3]实验人员已经可以依据脑电波的变化简单直接的判断出收拾着得睡眠处于哪一个阶段，持续多久，中间有何波动变化，从而完整的判断出一个人睡眠质量[4][5]

3脑电信号分析在围术期麻醉深度监测中的应用

在手术过程中麻醉医师对患者的麻醉深度的监测是极其重要的。根据监测的结果.麻醉师可适时调节给药量,使患者得到适度的麻醉,既保证手术的顺利进行,又使患者免受因麻醉过深带来的危害.在传统的手术过程中，对麻醉深度的判断,主要是依据病人对全麻药的反应。如意识、呼吸、心跳、血压、骨骼肌张力、眼症、反射等。但由于患者对麻醉药物剂量、敏感性、对刺激的耐受性、反映程度、表现方式等方面的个体差异,以及全麻条件下各种药物的使用对病人生理功能的作用,使正确判定麻醉深度受到影响。[5]研究表明利用传统方式判断患者在术中麻醉深度可能会引起术中清醒，药物中毒，呼吸麻痹等做多种副作用，所以利用一种更为可靠的方法来进行麻醉深度的术中监测显得势在必行。脑电信号分析这种安全无创，精确的方法于20世纪90年代起逐步成为麻醉深度监测的主流手段。

3.1脑电双频指数BIS

3.1.1 BIS检测麻醉深度原理

BIS是近年来研究较多的一种监测指标，也是最早由美国FDA批准用于临床的麻醉

深度监测方法。其监测机制为：①传统的处理方法是用微机将原始脑电图进行快速傅立叶转换产生关于脑电图功率、频率和相位的信息，将功率和频率进行综合，并排除相位信息的影响，由此产生的数据包含了双频谱分析和传统的频率一功率分析，现将二者进行定量处理得出BIS。[6] ②通过分析脑电图各成分之问相位偶联关系而确定信号的二次非线性特性和偏离正态分布的程度。运用多了逐步网归分析，计算脑电双频谱指数。BIS是一种单变量指数，同时包括频率、波幅和位相三种特性，可以对脑电图的定量分析指标，能准确测定大脑神经生理改变，且与大多数麻醉药物的血药浓度有良好相关性，适于作为麻醉深度监测指标。

3.1.2 BIS在麻醉深度监测的应用

BIS是一个无量纲的简单变量，100代表清醒状态下的EEG状态，0代表完全无脑电活动的状态(大脑皮层抑制)。一般认为BIS值在65—85之问时，患者处于睡眠状态；在40-65之间时，处于全麻状态；小于40时，EEG提示大脑皮层处于爆发抑制状态。[7] BIS的临床应用 目前在研究BIS中确保术中无知晓, 术后无记忆, 麻醉深度宜维持于BIS<50。BIS与主要抑制大脑皮质的麻醉药, 如丙泊酚、咪达 唑仑和挥发性吸入麻醉药等的镇静或麻醉深度有非常好的相关性, 而与氯胺酮、吗啡类镇痛药及氧化亚氮无相关性。例如①丙泊酚麻醉中BIS的应用，镇静程度加深，BIS逐渐降低，恢复期间BIS不断增加。丙泊酚镇静时，BIS最好大于75，即0AA／S评分大于或等于2分，以防止气道梗阻或低氧发生。Glass认为BIS可以提供镇静水平的定量指标以及发生回忆的几率。高BIS(93±5)时，记忆功能保持完整。低BIS(75±18)时，记忆缺失。②BIS在丙泊酚靶控输注(TCI)中的应用Kazama等[111研究了丙泊酚麻醉时，抑制不同应激反应所需靶浓度水平，其值在

3．8～20．1／-g／ml之间变化。Struys等[8]研究表明，丙泊酚浓度从4．4 pg／ml增加至8．8pg／ml，BIS显著降低，而95％边缘谱频率(SEF)和脑电中位频率(MF)则未表现出差异。BIS作为微调丙泊酚靶浓度的指标，可提高镇静及麻醉程度稳定性[1“。另有“Diprifusor”麻醉中，苏醒阶段BIS与血浆丙泊酚浓度有良好相关性，而与95％SEF和MF无相关。Leslie等也证实，丙泊酚可以造成浓度相关的记忆障碍。BIS为91±1时，丙泊酚50％抑制记忆的血浆浓度为(0．7±0．1)>g／ml，随丙泊酚血药浓度增加，BIS呈直线降低。因此丙泊酚麻醉或镇静时，可以用BIS预测镇静或麻醉效果。[9]临床上利用BIS指数检测麻醉深度的方法已经日趋成熟，这种方法把抽象的脑电信号量化成直观精确的数字，为麻醉深度监测提供了便利，并广泛应用于临床。

3.2 熵指数

3.2.1熵指数检测麻醉深度的原理

熵指数是一种新型的麻醉深度监测方法，首次将脑电与肌电信号结合判断麻醉深度，包括反应熵（RE）和状态熵(SE)，更适于麻醉深度的判断和药物作用评价 。熵指数用非线性分析方法分析脑电图信号，量化麻醉深度，随着麻醉深度逐渐增加，熵值由高变低。熵指数就是用非线性模型反映系统复杂性的一种脑电信号监测指标。熵指数与BIS有很好的相关性，可有效监测麻醉深度，预测意识状态、切皮反应等，在麻醉监测中有较好指导意义。[10]

3.2.2熵指数在麻醉深度监测的应用

各种熵指数在临床麻醉深度监测中有不同程度的应用。

张连毅在大鼠麻醉和临床患者丙泊酚、芬太尼、异氟烷复合麻醉的研究发现， 全麻状态下KE的变化能检测中枢神经活动的状态。吴东宇等研究证明近似熵能反映异氟烷、七氟烷、丙泊酚麻醉深度。[11]证明ＲＥ 和ＳＥ 能反映七氟烷或丙泊

酚的麻醉深度。张宏等研究频谱熵在全凭静脉麻醉诱导期的应用，认为ＲＥ和ＳＥ可以监测爆发抑制，避免麻醉过深。[12]在有效ＲＥ和ＳＥ监测下，维持适当的麻醉深度有助于减少麻醉药用量，实现麻醉用药的个体化，例如patel[13]等研究认为右旋美托咪和七氟烷复合麻醉可以减少七氟烷药物用量，kual 等[14]研究显示布托啡诺预处理可减少丙泊酚诱导用量。另外RE和SE等对麻醉深度的监测也有利于研究麻醉药对血流动力学影响，利于维持血流动力学稳定[15]。李小俚等[16]研究认为希尔伯特黄熵比频谱熵能更准确区分七氟烷麻醉下的麻醉和清醒状态。

三.小结与展望

脑电信号分析已经成功融入了医学的诊断，治疗，监测等和各个方面，成为了一种不可或缺的现代医学治疗手段。脑电信号分析以其相对的低成本，无创安全，参数准确直观益受到青睐。多年来脑电研究一直处于国际科技的最前沿，目前世界上多个生物科技研究中心与医疗设备公司均有脑电研究项目组，取得了极大的突破。应用于医疗领域的脑电信号分析拥有广阔的前景。

但是客观地说, 目前脑电信号分析作用尚有很大的局限性, 究其原因脑电信号是一种极其微弱的神经电生理信号，它在信号的采集，处理，放大等方面尚有很多问题需要解决，例如信号的去噪，提取，误差，抗干扰等等，而在医疗领域人们需要的是更为精确的信号。目前随着微电子计算机技术的发展该问题正在逐步得到解决另一方面，由于计算机对于采集到的大量的实时数据的处理速度还不能满足人们的需求。因此如何更好地及时地处理高速率的实时的脑电数据也是需要进一步研究的一个话题。

人类大脑职能的复杂性与精密性,对人类来说依旧是一个谜一样的问题。随着人们对EEG信号的深入认识, 越来越多的研究开始注重EEG分析以及处理的应用, 这种应用已经不只局限于工程界的研究人员, 更多地被医疗、心理学、神经科学领域的研究人员重视和采纳。从以上的研究现状可以看出, 多种研究方式的共同作用是脑电信号分析的必行之路。研究者需要一个高度跨学科的、多层次的理论研究, 需要心理学、医学、计算机科学以及神经科学等多方合作, 才可能在脑电信号分析在医学应用的研究之路上取得更大的突破。

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