腦電數(shù)字化參數(shù)分析與麻醉深度的監(jiān)測(cè)

【關(guān)鍵詞】 麻醉 腦電圖

腦電（ECG）數(shù)字化分析已廣泛用于麻醉中大腦皮層的功能監(jiān)測(cè)，應(yīng)用單一的數(shù)字化EEG參數(shù)分析麻醉藥的中樞效應(yīng)更為直觀、方便。已知EEG信號(hào)起源于高度非線性系統(tǒng)，近年來EEG的非線性分析對(duì)圍術(shù)期限脫離危險(xiǎn)功能監(jiān)測(cè)發(fā)展很快。以下就腦電非線性參數(shù)之一近似熵，對(duì)麻醉嘗試的監(jiān)測(cè)基礎(chǔ)和臨床研究作一綜述。

1 概述

　　EEG反映腦細(xì)胞群自發(fā)而有節(jié)律的電活動(dòng)，一般用波幅、頻率和相位等特征來描述。麻醉藥進(jìn)入腦內(nèi)產(chǎn)生效應(yīng)時(shí)，EEG的基本特征隨著麻醉加深或變淺呈順序性變化，并與麻醉藥濃度呈函數(shù)關(guān)系，因而可用來反映麻醉深度。根據(jù)現(xiàn)有腦神經(jīng)生理學(xué)EEG產(chǎn)生機(jī)制的研究，EEG信號(hào)起源于一個(gè)高度的非線性系統(tǒng)，不僅在中樞神經(jīng)系統(tǒng)每個(gè)分層發(fā)現(xiàn)許多的反饋環(huán)路，而且單個(gè)神經(jīng)元自身也表現(xiàn)出高度非線性因素。在神經(jīng)細(xì)胞膜上可以觀察到混沌行為，神經(jīng)放電轉(zhuǎn)化遵循分叉規(guī)律，而混沌和分叉行為屬于非線性科學(xué)的范疇。因此EEG信號(hào)是大量神經(jīng)細(xì)胞的非線性耦合，是一個(gè)高度非線性多單元連接的復(fù)合體，EEG活動(dòng)具有確定性混沌（deterministic chaos）特性，大腦是復(fù)雜、自組織（self-organization）的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)［1］。

1.1 基本的EEG非線性參數(shù)［2］ 混沌研究中，數(shù)值分析和統(tǒng)計(jì)量分析應(yīng)用較為廣泛。常用分析方法包括:（1）相位一相軌跡圖，是系統(tǒng)在相空間的解曲線圖；（2）關(guān)聯(lián)維數(shù)（correlation dimension，D2），體現(xiàn)EEG信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征，是描述混沌自由度信息的參數(shù)；（3）點(diǎn)關(guān)聯(lián)維數(shù)（point-wise correlation dimension，PD2），與D2相比，更適于有限數(shù)據(jù)的分析，并能追蹤數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的不確定性；（4）相互維數(shù)（mutual dimension，Dm），用于評(píng)價(jià)動(dòng)力學(xué)不同部位配對(duì)改變，可以定量評(píng)估不同腦區(qū)的動(dòng)態(tài)耦聯(lián)性；（5）李亞普諾夫指數(shù)（Lyapunov exponent，L1），描述混沌系統(tǒng)對(duì)初值敏感程度，反映相空間兩個(gè)相鄰軌道發(fā)散和收斂情況；（6）柯爾莫哥諾夫熵（Kolmogorov entropy，K2），表明混沌系統(tǒng)信息丟失的速率，為了解系統(tǒng)預(yù)測(cè)能力提供了一種測(cè)量方法，K2的倒數(shù)反映了平均預(yù)測(cè)時(shí)間。K2和L1越大，表明系統(tǒng)的可預(yù)測(cè)性越小。

1.2 近似熵（approximate entropy，ApEn） 熵可以描述系統(tǒng)的隨機(jī)性和預(yù)測(cè)性，熵值越大表明系統(tǒng)有較大的隨機(jī)性和較小的規(guī)律性。近似熵是由Kolmogorov-Sinai熵計(jì)算公式推導(dǎo)而得新的非線性參數(shù)，可對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)律性進(jìn)行量化［3］。ApEn并非為特定的模型（如確定性混沌）而建立的測(cè)試，它是通過測(cè)量系統(tǒng)規(guī)律性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分經(jīng)相應(yīng)公式推導(dǎo)而得，具有廣泛的應(yīng)用范圍［4］。與其他熵計(jì)算公式相比具有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)［3］：（1）ApEn不受低于過濾水平的“噪聲”波幅影響，排除大量偶爾發(fā)生的偽差對(duì)計(jì)算機(jī)的干擾；（2）以合理的數(shù)據(jù)推導(dǎo)出有意義的信息；（3）ApEn以隨機(jī)和確定性過程進(jìn)行的分析是有限的（如EEG等生理指標(biāo)同時(shí)包含了隨機(jī)和確定的特性）。ApEn已用于內(nèi)分泌研究中對(duì)正常和非正常的激素波動(dòng)分泌特性進(jìn)行分析［5］，也用于分析ECG中心率變異性（HRV）的確定復(fù)雜度［6］。

2 ApEn對(duì)麻醉深度監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)研究

2.1 不同藥物間的差異 不同麻醉藥腦部作用部位不同，產(chǎn)生的腦電抑制方式有其特異性。Anthony等［7］觀察大鼠吸入氟烷、異氟醚，測(cè)量腦部ApEn的變化，研究發(fā)現(xiàn)在吸入麻藥濃度0.3%～2.1%間ApEn可產(chǎn)生濃度依賴性下降，但在兩種吸入麻藥之間變化不同，氟烷達(dá)0.4%前可引起ApEn增加，隨著吸入濃度再增加而減小，而異氟醚無此效應(yīng)。吸入氟烷與異氟醚ApEn的下降速率相似。在0.3%～0.8%的濃度間，氟烷的ApEn值較異氟醚高。當(dāng)吸入嘗試做完1.5%時(shí)兩組ApEn值相同，在0.9%～2.1%濃度間，兩組ApEn值無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。研究后提示ApEn是吸入麻醉藥效應(yīng)的可靠指標(biāo)，尤其在麻醉劑的吸入濃度>1%時(shí)。

2.2 意識(shí)水平和疼痛反射監(jiān)測(cè) 麻醉深度包含了意識(shí)和疼痛抑制兩個(gè)方面，Anthony等［8］將大鼠分二組分別吸入1%和0.4%異氟醚，1%組ApEn較0.4%組減少54%，與大鼠自主肢體和口面活動(dòng)消失呈平行，但夾尾反射依然存在。在腦室注入微量膽堿酯酶抑制劑或毒蕈堿受體激動(dòng)劑促醒后，1%組大鼠的ApEn恢復(fù)至0.4%組水平，自主肢體和口面活動(dòng)重現(xiàn)。提示ApEn與意識(shí)水平有很好的相關(guān)性，但缺乏對(duì)疼痛反射的監(jiān)測(cè)能力。

2.3 藥物麻醉效能評(píng)價(jià) 近有研究證實(shí)大鼠靜脈注射褪黑素可產(chǎn)生催眠和抗疼痛效應(yīng)［9］。EEG參數(shù)常用于麻醉藥效應(yīng)的檢驗(yàn)，非線性的分析方法可對(duì)EEG做出更好的描述［10］。Naguib等［11］對(duì)大鼠注射大劑量的褪黑素（312 mg/kg）、異丙酚（14.9 mg/kg）和硫賁妥鈉（23.8 mg/kg）后，觀察EEG總功率譜（TP）、95%邊緣頻譜（95%SEF）和ApEn的變化，發(fā)現(xiàn)褪黑素產(chǎn)生的EEG效應(yīng)與效應(yīng)與異丙酚和硫賁妥鈉相似，通過特異性減少95%SEF和ApEn，證實(shí)大鼠靜注褪黑素后產(chǎn)生麻醉效應(yīng)。

3 ApEn對(duì)麻醉深度監(jiān)測(cè)的臨床研究

　　與其他EEG指標(biāo)間的比較，傳統(tǒng)的EEG分析手段可分為時(shí)域（time domain）和頻域（frequency domain）分析。時(shí)域分析表現(xiàn)EEG信號(hào)隨時(shí)間變化的規(guī)律和所反映的信息（主要是EEG的幾何性質(zhì)），頻域分析表現(xiàn)EEG信號(hào)隨頻率變化的規(guī)律和信息，其核心是基于快速傅立葉變換的各頻段功率譜估計(jì)。傅立葉變換要求信號(hào)是確定和平穩(wěn)的，而EEG信號(hào)中存在著許多突發(fā)的、瞬態(tài)的信號(hào)（如棘波等），這種情況下譜分析較差。目前臨床應(yīng)用于麻醉深度監(jiān)測(cè)的數(shù)字化EEG指標(biāo)較多，如雙頻指數(shù)（BIS）、95%SEF、TP、中頻譜（MF）等。非線性的EEG分析方法是近來發(fā)展起來的，對(duì)原始記錄的EEG進(jìn)行不同于傳統(tǒng)的分析，因而有必要將非線性EEG參數(shù)與其他的數(shù)字化EEG指標(biāo)進(jìn)行比較。

3.1 吸入性麻醉藥 監(jiān)測(cè)病人吸入異氟醚（MAC 0.6%～1.3%）麻醉后至手術(shù)開始前的EEG，計(jì)算EEG爆發(fā)抑制的出現(xiàn)率，將ApEn、MF、95%SEF與異氟醚的效應(yīng)室濃度分別進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，結(jié)果隨著吸入濃度的增加，EEG爆發(fā)抑制出現(xiàn)率增加，將ApEn、MF、95%SEF與異氟醚的效應(yīng)室濃度的相關(guān)系數(shù)（r）分別為0.94、0.34、0.29。隨著麻醉藥效應(yīng)的增加，EEG的活動(dòng)的規(guī)律性趨于增加，但麻醉藥劑量增加可引起EEG出現(xiàn)爆發(fā)抑制形式，爆發(fā)抑制在功率譜分析中表現(xiàn)為高頻率，因而如MF、95%SEF等參數(shù)不能分析較高劑量麻醉藥的EEG效應(yīng)，而ApEn可以區(qū)分出爆發(fā)抑制是麻醉加深的EEG表現(xiàn)形式［12］。Jorgen等［3］觀察地氟醚麻醉婦科手術(shù)開腹到關(guān)腹間，小肺泡濃度（minimum alveolar concention，MAC）在0.5～1.6，ApEn、95%SEF和BIS三個(gè)數(shù)字化腦電指標(biāo)對(duì)地氟醚濃度的預(yù)測(cè)概率（prediction probability，PK）值分別為0.86±0.06、0.86±0.06和0.82±0.06，三者無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。但ApEn對(duì)地氟醚濃度的PK值大于MF的PK值（0.78±0.06），統(tǒng)計(jì)學(xué)差異顯著。筆者認(rèn)為ApEn可作為對(duì)麻醉藥物作用效應(yīng)的可靠監(jiān)測(cè)。

3.2 靜脈麻醉藥 現(xiàn)在由于新型靜脈麻醉劑在體內(nèi)具有無蓄積、代謝快等特點(diǎn)，短小手術(shù)應(yīng)用較多。監(jiān)測(cè)的術(shù)中EEG變化可以有效地指導(dǎo)用藥和及時(shí)調(diào)整用量，有助于可靠維持麻醉、患者術(shù)后及早清醒。Sleigh等［13］在異丙酚和芬太尼麻醉的短小手術(shù)中意識(shí)消失、插入喉罩或氣管導(dǎo)管、切皮、手術(shù)結(jié)束、意識(shí)恢復(fù)時(shí)記錄BIS、ApEn、95%SEF，應(yīng)用Logistic回歸分析，認(rèn)為在意識(shí)水平監(jiān)測(cè)上ApEn較BIS無明顯的優(yōu)越性，但較95%SEF好。Jorgen等［14］觀察健康志愿者在異丙酚復(fù)合雷米芬太尼靶控輸注（target controlled infusion，TCI）靜脈麻醉下，維持特定的效應(yīng)室濃度10 min，逐步增加刺激強(qiáng)度（OAA/S等級(jí)評(píng)分）時(shí)的BIS、ApEn、95%SEF的變化。分析BIS、ApEn、95%SEF和麻醉藥的復(fù)合效應(yīng)室濃度在不同麻醉深度下對(duì)不同強(qiáng)度刺激的APEn的PK較BIS、95%SEF和麻醉藥的復(fù)合效應(yīng)室濃度的PK值高，但統(tǒng)計(jì)學(xué)差異不顯著。在清醒刺激和氣管插管時(shí)較95%SEF有較高的預(yù)測(cè)能力，PK值的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異顯著。筆者認(rèn)為ApEn能較好監(jiān)測(cè)異丙酚復(fù)合雷米芬太尼麻醉時(shí)的鎮(zhèn)靜和鎮(zhèn)痛水平。

4 ApEn自身的變異性

　　在EEG的不同參數(shù)的穩(wěn)定性和個(gè)體變異性研究中［15］，ApEn在臨床中監(jiān)測(cè)麻醉深度的能力至少與BIS相一致，較EEG的譜參數(shù)具有更好的抗干擾性，而且個(gè)體自身和個(gè)體間的變異系數(shù)小。

5 小結(jié)

　　通過ApEn應(yīng)用與基礎(chǔ)和臨床麻醉深度監(jiān)測(cè)研究，確定它可有效的監(jiān)測(cè)意識(shí)變化水平，但缺乏疼痛刺激反應(yīng)的監(jiān)測(cè)能力。對(duì)于麻醉深度的監(jiān)測(cè)能力至少與BIS一致，明顯較ECG譜分析參數(shù)好。雖然有研究提示ApEn的不同麻醉深度下的PK值略高于BIS，但無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。非線性的ECG分析方法剛剛起步，對(duì)包括ApEn在內(nèi)的非線性的EEG參數(shù)有必要進(jìn)一步進(jìn)行廣泛深入的研究，尤其在術(shù)中對(duì)疼痛刺激反應(yīng)監(jiān)測(cè)。

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