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 3    腦電監(jiān)測(cè)的原理及主要指標(biāo)  

腦電圖代表突觸后皮質(zhì)神經(jīng)元電位的總和，而麻醉和其他抑制高級(jí)皮質(zhì)功能的過程會(huì)降低神經(jīng)元的整體放電，減慢頻率并增加其同步性。隨著麻醉深度增加，腦電呈現(xiàn)慢波特征（頻率逐漸減慢，同時(shí)波幅增大），再至爆發(fā)抑制，最終呈等電位線。臨床用于全身麻醉/鎮(zhèn)靜的腦電監(jiān)測(cè)技術(shù)為通過算法將原始腦電轉(zhuǎn)換為麻醉深度指數(shù)。過程為收集健康患者隨著麻醉水平加深所出現(xiàn)的腦電信號(hào)和相應(yīng)的行為反應(yīng)，形成數(shù)據(jù)庫供參考；確定相關(guān)的臨床終點(diǎn)（如意識(shí)喪失、對(duì)刺激水平失去反應(yīng)、恢復(fù)清醒等），對(duì)該數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析，提取最有前景的相關(guān)參數(shù)，通過高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)方法對(duì)初步麻醉深度指數(shù)進(jìn)行分類；然后在臨床試驗(yàn)中對(duì)該算法進(jìn)行測(cè)試，對(duì)其性能進(jìn)行仔細(xì)檢查，重復(fù)該過程，直到算法被視為有效為止。其中的腦電信號(hào)處理包括對(duì)原始腦電信號(hào)的檢測(cè)和記錄，以及將前額表面電極接收到的模擬腦電信號(hào)進(jìn)行放大、初級(jí)濾波（去除噪聲和干擾）、模數(shù)轉(zhuǎn)換、濾波獲得所需數(shù)字信號(hào)，提取相關(guān)的腦電特征或參數(shù)，通過對(duì)這些參數(shù)的統(tǒng)計(jì)分析和分類，確定最終的麻醉深度指數(shù)。圍手術(shù)期腦電監(jiān)測(cè)分析技術(shù)包括：

3.1.1　時(shí)域分析

時(shí)域分析即直接從原始腦電中提取信息，包括腦電波形、頻率、相位、振幅隨時(shí)間的變化及異常波出現(xiàn)的時(shí)間、方式等。麻醉誘導(dǎo)后，腦電波形通常隨著麻醉深度的增加由高頻低幅向低頻高幅轉(zhuǎn)變，麻醉維持狀態(tài)下的腦電波形振幅比清醒狀態(tài)下大5~20倍。通過時(shí)域分析也能迅速識(shí)別麻醉過深的爆發(fā)抑制狀態(tài)。

3.1.2　頻域分析

頻域分析是通過傅立葉變換將時(shí)域波形分解為一系列不同頻率和振幅的獨(dú)立正弦波。根據(jù)頻率范圍將腦電波形分為δ（1~4 Hz）、θ（5~8 Hz）、α（9~12 Hz）、β（13~25 Hz）、γ（26~80 Hz）等5種波段。

3.1.3　時(shí)頻分析

時(shí)頻分析將時(shí)域和頻域結(jié)合，描述了頻率隨時(shí)間的變化情況。將時(shí)間放在X軸，頻率放在Y軸，功率通過顏色編碼繪制成二維光譜圖，又稱密度譜陣列。時(shí)頻分析可清晰地呈現(xiàn)麻醉藥物類別、劑量和患者年齡引起的腦電特征差異。

3.1.4　功能連接分析

功能連接分析研究不同腦區(qū)腦電信號(hào)間的相干性和相位同步關(guān)系。相干性用于描述信號(hào)在不同頻率下的同步關(guān)系，相干系數(shù)取值0~1，高相干值意味著各頻率成分是同步的。相位同步指兩個(gè)相互耦合的神經(jīng)振蕩活動(dòng)的相位差固定，不隨時(shí)間的變化而變化。采用大腦的功能連接分析的方法更有利于明確不同麻醉藥物的作用機(jī)制。

3.1.5　復(fù)雜度

復(fù)雜度通過反映大腦活動(dòng)在時(shí)間或空間上的“難度”，來評(píng)估腦的復(fù)雜性。Lempel?Ziv復(fù)雜度是一個(gè)常用的時(shí)間復(fù)雜度指標(biāo)，由相位隨機(jī)化的替代數(shù)據(jù)揭示。空間復(fù)雜性涉及形成連通性矩陣和計(jì)算連通性模式的復(fù)雜性。時(shí)空復(fù)雜性可以通過多種方式進(jìn)行估計(jì)，包括時(shí)間或空間連接、狀態(tài)切換估計(jì)或綜合信息。通過評(píng)估復(fù)雜性，可以監(jiān)測(cè)麻醉深度、腦損傷下的意識(shí)狀態(tài)等。

3.1.6　相位幅值耦合分析

相位幅值耦合分析用于評(píng)估麻醉引起的跨區(qū)域功能關(guān)系的變化。首先，對(duì)原始數(shù)據(jù)中感興趣頻帶進(jìn)行帶通濾波；其次，將帶通濾波后的信號(hào)轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù)解析信號(hào)；最后，從解析信號(hào)中提取相位或振幅，評(píng)估幅值在相位角上的分布。

3.1.7　基于人工智能的腦電分析技術(shù)

基于人工智能的腦電分析技術(shù)能夠自主提取數(shù)據(jù)特征，完成復(fù)雜信息的分類任務(wù)（如邏輯回歸、樸素貝葉斯模型和支持向量機(jī)等）。有研究提出了基于額葉腦電的意識(shí)評(píng)估方法，先從原始腦電中提取置換熵、樣本熵、置換Lempel?Ziv復(fù)雜性、相對(duì)功率等特征，再使用基于遺傳算法的支持向量機(jī)對(duì)意識(shí)狀態(tài)進(jìn)行分類。研究結(jié)果表明，與單一的腦電特征相比，遺傳算法?支持向量機(jī)（GA?SVM）結(jié)合多種腦電特征可以更準(zhǔn)確地評(píng)估患者意識(shí)狀態(tài)。

當(dāng)前，臨床使用的腦電監(jiān)測(cè)指標(biāo)包括腦電功率譜、爆發(fā)抑制率、BIS、反應(yīng)熵、狀態(tài)熵、Narcotrend指數(shù)、PSI、SNAP指數(shù)和Ai等。聽覺是全身麻醉誘導(dǎo)過程中最晚消失和最早恢復(fù)的感覺，可采用聽覺誘發(fā)電位來反映麻醉和覺醒狀態(tài)。

3.2.1　BIS

BIS采用了基于功率頻譜分析、雙頻譜分析和爆發(fā)抑制數(shù)據(jù)的算法，BIS范圍為0~100。

3.2.2　Narcotrend指數(shù)

Narcotrend指數(shù)采用爆發(fā)抑制、時(shí)域和頻域分析提取相關(guān)腦電參數(shù)，檢測(cè)后進(jìn)一步細(xì)分成14個(gè)亞階段：從A（清醒）到F（深麻醉）。

3.2.3　PSI

PSI由4通道腦電采集并通過算法計(jì)算而來，范圍為0~100，最佳深度在25~50。還可顯示兩側(cè)密度譜陣列和兩側(cè)4通道的原始腦電波形。

3.2.4　熵

熵由頻譜分析產(chǎn)生，有2個(gè)主要參數(shù)：狀態(tài)熵，反映催眠深度（指數(shù)范圍為0~100）；反應(yīng)熵，傷害感受/刺激反應(yīng)的間接評(píng)估（來自額部肌電圖，指數(shù)范圍為0~91）。

3.2.5　AEP

AEP指數(shù)依賴于中潛伏期聽覺誘發(fā)電位（middle latency auditory evoked potential，MLAEP）與腦電信號(hào)。監(jiān)測(cè)時(shí)通過耳機(jī)給予雙側(cè)滴答聲刺激，從補(bǔ)充背景腦電噪聲中識(shí)別出刺激后的腦電信號(hào)，并處理成MLAEP；反映丘腦和初級(jí)聽覺皮質(zhì)內(nèi)的神經(jīng)活動(dòng)。

3.2.6　Ai

Ai以頻率、時(shí)域、復(fù)雜度等多個(gè)指標(biāo)為基礎(chǔ)，采用多變量統(tǒng)計(jì)方法對(duì)腦電波進(jìn)行從清醒到最深麻醉程度量化，范圍為0到99%（0表示最深程度麻醉）。

目前，臨床較常用的腦電監(jiān)測(cè)指標(biāo)存在局限性：① 缺乏公認(rèn)、說服力強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析手段，既往以線性尺度的方法將鎮(zhèn)靜深度劃分為0~100過于簡(jiǎn)單，也不符合生物學(xué)原理；② 易受藥物、手術(shù)事件、患者病理生理狀況及其他電信號(hào)等干擾；③ 目前常用的腦電監(jiān)測(cè)電極多安置在一側(cè)或雙側(cè)的前額及耳前顳部，部分手術(shù)中應(yīng)用受限；④ 目前的監(jiān)測(cè)大多基于額葉腦電。雖然前額葉皮質(zhì)對(duì)于大腦意識(shí)的執(zhí)行功能很重要，但其并不是產(chǎn)生意識(shí)的中心。在麻醉和睡眠期間，與意識(shí)的關(guān)聯(lián)可能存在更深的結(jié)構(gòu)中（如前扣帶皮質(zhì)和后扣帶皮質(zhì)）。麻醉醫(yī)師應(yīng)了解并掌握如何解釋和鑒別不同的腦電圖特征，結(jié)合患者狀態(tài)及各麻醉藥物特點(diǎn)評(píng)估患者的鎮(zhèn)靜/麻醉深度。

 4    展望  

未來腦電監(jiān)測(cè)在全身麻醉/鎮(zhèn)靜中的臨床應(yīng)用仍有廣闊的研究領(lǐng)域和探索空間，亟待在廣度和深度上實(shí)現(xiàn)突破。

針對(duì)現(xiàn)有腦電監(jiān)測(cè)指標(biāo)的不足之處，術(shù)中復(fù)合其他監(jiān)測(cè)指標(biāo)的多模態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)可能提供更精準(zhǔn)的麻醉指導(dǎo)。如SEF95，指頻率低于腦電圖總功率的95%，該值越低，鎮(zhèn)靜水平越高；近年來多個(gè)研究發(fā)現(xiàn)，SEF95可更準(zhǔn)確地評(píng)估鎮(zhèn)靜/麻醉深度，可能是一種很好的補(bǔ)充監(jiān)測(cè)指標(biāo)。另外，基于自主神經(jīng)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)（包括鎮(zhèn)痛傷害性刺激指數(shù)、手術(shù)體積描記指數(shù)、傷害水平指數(shù)等），原理為通過分析傷害性刺激相關(guān)交感神經(jīng)反應(yīng)的變化，間接監(jiān)測(cè)全身麻醉下的傷害感受。術(shù)中此類監(jiān)測(cè)與基于腦電的麻醉深度監(jiān)測(cè)聯(lián)合使用，可能有助于更為精準(zhǔn)的個(gè)體化麻醉方案，促進(jìn)患者快速康復(fù)。但基于自主神經(jīng)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)只能間接反映傷害性刺激，術(shù)中傷害性刺激的直接監(jiān)測(cè)手段有待研發(fā)。

腦電監(jiān)測(cè)使個(gè)體化麻醉策略的實(shí)現(xiàn)成為可能，未來腦電監(jiān)測(cè)儀器可能與人工智能結(jié)合，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型等更優(yōu)化的數(shù)據(jù)分析方式，提升腦電監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和可靠性。未來人工智能技術(shù)用于腦電監(jiān)測(cè)將根據(jù)患者的具體情況，包括年齡、相關(guān)的合并癥、特殊用藥等，提取患者的腦電特征，依據(jù)使用的麻醉藥物種類，顯示相應(yīng)的麻醉深度，并通過腦電監(jiān)測(cè)?靶控輸注泵閉環(huán)系統(tǒng)調(diào)節(jié)麻醉藥物的給藥速率。

未來的腦電監(jiān)測(cè)設(shè)備應(yīng)當(dāng)包括以下特征：高刷新率和低延遲（以準(zhǔn)確反映患者的當(dāng)前狀態(tài)）、高靈敏度和高特異性、成本低?？梢灶A(yù)見，未來小型化和可穿戴設(shè)備將取代現(xiàn)有儀器，這類設(shè)備也將進(jìn)一步拓展腦電監(jiān)測(cè)設(shè)備的應(yīng)用領(lǐng)域，特殊環(huán)境、特殊情境下的腦電監(jiān)測(cè)將得到推進(jìn)。此外，智能化的腦電監(jiān)測(cè)設(shè)備將實(shí)現(xiàn)與其他醫(yī)療設(shè)備和醫(yī)療信息網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)共享，從而更好地支持醫(yī)療決策。

隨著腦電監(jiān)測(cè)技術(shù)的提升與突破，腦電監(jiān)測(cè)的意義也將由監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)為控制，從而在突觸層面上直接抑制傷害性感受的傳遞和實(shí)現(xiàn)麻醉深度的控制。麻醉的定義可能也會(huì)有所改變，由“用藥物或其他方法使患者整體或局部暫時(shí)失去感覺”轉(zhuǎn)變?yōu)椤巴ㄟ^高密度腦電圖和基因組檢測(cè)維持的人工智能控制的靜態(tài)狀態(tài)”。此外，多學(xué)科合作是腦電監(jiān)測(cè)相關(guān)研究的重要途徑，與神經(jīng)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)的合作也必將推進(jìn)麻醉學(xué)科的整體發(fā)展。 

        專家共識(shí)委員會(huì)         

董海龍（空軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院麻醉與圍術(shù)期醫(yī)學(xué)科）

【來源】本文章轉(zhuǎn)自古麻今醉網(wǎng)

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