脑电数字化参数分析与麻醉深度的监测

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1、脑电数字化参数分析与麻醉深度的监测【关键词】麻醉脑电图脑电（ECG）数字化分析已广泛用于麻醉中大脑皮层的功能监测，应用单一的数字化EEG参数分析麻醉药的中枢效应更为直观、方便。已知EEG信号起源于高度非线性系统，近年来EEG的非线性分析对围术期限脱离危险功能监测发展很快。以下就脑电非线性参数之一近似熵，对麻醉尝试的监测基础和临床研究作一综述。1概述　　EEG反映脑细胞群自发而有节律的电活动，一般用波幅、频率和相位等特征来描述。麻醉药进入脑内产生效应时，EEG的基本特征随着麻醉加深或变浅呈顺序性变化，并与麻醉药浓度呈函数关系，因而可

2、用来反映麻醉深度。根据现有脑神经生理学EEG产生机制的研究，EEG信号起源于一个高度的非线性系统，不仅在中枢神经系统每个分层发现许多的反馈环路，而且单个神经元自身也表现出高度非线性因素。在神经细胞膜上可以观察到混沌行为，神经放电转化遵循分叉规律，而混沌和分叉行为属于非线性科学的范畴。因此EEG信号是大量神经细胞的非线性耦合，是一个高度非线性多单元连接的复合体，EEG活动具有确定性混沌（deterministicchaos）特性，大脑是复杂、自组织（self-organization）的非线性动力学系统［1］。1.1基本的EEG非线

3、性参数［2］混沌研究中，数值分析和统计量分析应用较为广泛。常用分析方法包括:（1）相位一相轨迹图，是系统在相空间的解曲线图；（2）关联维数（correlationdimension，D2），体现EEG信号的动力学特征，是描述混沌自由度信息的参数；（3）点关联维数（point-ension，PD2），与D2相比，更适于有限数据的分析，并能追踪数据中出现的不确定性；（4）相互维数（mutualdimension，Dm），用于评价动力学不同部位配对改变，可以定量评估不同脑区的动态耦联性；（5）李亚普诺夫指数（Lyapunovexpone

4、nt，L1），描述混沌系统对初值敏感程度，反映相空间两个相邻轨道发散和收敛情况；（6）柯尔莫哥诺夫熵（Kolmogoroventropy，K2），表明混沌系统信息丢失的速率，为了解系统预测能力提供了一种测量方法，K2的倒数反映了平均预测时间。K2和L1越大，表明系统的可预测性越小。1.2近似熵（approximateentropy，ApEn）熵可以描述系统的随机性和预测性，熵值越大表明系统有较大的随机性和较小的规律性。近似熵是由Kolmogorov-Sinai熵计算公式推导而得新的非线性参数，可对数据的规律性进行量化［3］。ApE

5、n并非为特定的模型（如确定性混沌）而建立的测试，它是通过测量系统规律性，对数据进行区分经相应公式推导而得，具有广泛的应用范围［4］。与其他熵计算公式相比具有三个优点［3］：（1）ApEn不受低于过滤水平的“噪声”波幅影响，排除大量偶尔发生的伪差对计算机的干扰；（2）以合理的数据推导出有意义的信息；（3）ApEn以随机和确定性过程进行的分析是有限的（如EEG等生理指标同时包含了随机和确定的特性）。ApEn已用于内分泌研究中对正常和非正常的激素波动分泌特性进行分析［5］，也用于分析ECG中心率变异性（HRV）的确定复杂度［6］。2Ap

6、En对麻醉深度监测的基础研究2.1不同药物间的差异不同麻醉药脑部作用部位不同，产生的脑电抑制方式有其特异性。Anthony等［7］观察大鼠吸入氟烷、异氟醚，测量脑部ApEn的变化，研究发现在吸入麻药浓度0.3%～2.1%间ApEn可产生浓度依赖性下降，但在两种吸入麻药之间变化不同，氟烷达0.4%前可引起ApEn增加，随着吸入浓度再增加而减小，而异氟醚无此效应。吸入氟烷与异氟醚ApEn的下降速率相似。在0.3%～0.8%的浓度间，氟烷的ApEn值较异氟醚高。当吸入尝试做完1.5%时两组ApEn值相同，在0.9%～2.1%浓度间，两组

7、ApEn值无统计学差异。研究最后提示ApEn是吸入麻醉药效应的可靠指标，尤其在麻醉剂的吸入浓度>1%时。2.2意识水平和疼痛反射监测麻醉深度包含了意识和疼痛抑制两个方面，Anthony等［8］将大鼠分二组分别吸入1%和0.4%异氟醚，1%组ApEn较0.4%组减少54%，与大鼠自主肢体和口面活动消失呈平行，但夹尾反射依然存在。在脑室注入微量胆碱酯酶抑制剂或毒蕈碱受体激动剂促醒后，1%组大鼠的ApEn恢复至0.4%组水平，自主肢体和口面活动重现。提示ApEn与意识水平有很好的相关性，但缺乏对疼痛反射的监测能力。2.3药物麻醉效

8、能评价最近有研究证实大鼠静脉注射褪黑素可产生催眠和抗疼痛效应［9］。EEG参数常用于麻醉药效应的检验，非线性的分析方法可对EEG做出更好的描述［10］。Naguib等［11］对大鼠注射大剂量的褪黑素（312mg/kg）、异丙酚（14.9mg/kg）