严重意识障碍患者脑电信号特征及其临床诊断中应用

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严重意识障碍患者是指由重型颅脑损伤、脑出血或梗死、电击伤、心脏疾病、溺水等所导致的对周围环境的感知具有障碍的患者(俗称植物人)。随着我国经济社会的快速发展,严重意识障碍患者的数量也在快速增加。据估计,中国每年至少新增加10万"植物人","植物人"的诊治、预后、护理不仅占用大量医疗资源,也给病人家属带来巨大经济和心理负担,因此,如何处置"植物人"已经成为我国需要面对的社会问题。严重意识障碍状态包括植物状态(vegetative state,VS)和最小意识状态(minimally conscious state,MCS)。对MCS和VS的诊断和预后评估是当前临床上在严重意识障碍患者的治疗中亟需解决的难题之一。目前临床上对意识障碍患者的意识状态评估主要依靠行为意识量表来完成,但基于行为意识量表的判别误诊率较高。因此,国内外开始探索如何应用新技术新方法来评估患者的意识状态,如脑电分析(EEG)、功能核磁共振成像(fMRI)、正电子发射断层扫描技术(PET)等。fMRI和PET技术虽然空间分辨率较高,定位准确,但是其时间分辨率低、无法床边检查、且检查费用较高,而脑电具有时间分辨率高、成本低、易获取、可在床边检测、无辐射性等多种优点。因此,应用脑电方法对严重意识障碍患者进行意识状态判别在临床上具有重要的意义。脑电信号能一定程度上反映被试的意识水平和大脑皮层的电活动情况,脑电信号的非线性动力学特性能够比较准确地反映出大脑各种功能活动状态的变化,本课题组应用脑电信号的非线性动力学分析方法,实现对严重意识障碍患者的意识状态的辅助判别、以及对不同刺激手段进行效果评价。在严重意识障碍患者意识状态分类判别研究方面:课题组采用非线性动力学分析方法分别计算MCS患者和VS患者脑电信号的近似熵、样本熵、排列熵、复杂度LZC和CO五种特征参数,并对两类患者进行对比分析,提出了一种基于SVM的意识状态分类方法,对33例严重意识障碍患者进行分类研究。结果表明,选择近似熵、样本熵、排列熵和复杂度LZC每一特征参数16导联的均值作为特征输入进行SVM分类器的训练和分类识别的效果最理想,其分类的准确率达到93 9%。在严重意识障碍患者的脑损伤部位判别的研究方面:在有效地实现了对严重意识障碍患者的意识状态进行判别和诊断的基础上,以脑电信号的低频段(δ+θ)与高频段(o+v)的功率谱比值以及近似熵作为特征参数,提出了一种基于对称导联的EEG分析方法,对25例严重意识障碍患者脑损伤部位的判别进行探索性研究。结果表明,基于对称导联的EEG分析法能够简便可靠地实现脑损伤部位的判别。在刺激的有效性研究方面,研究了唤名和音乐刺激等不同声音刺激下的脑电响应。通过采集患者在唤自名,唤他名和音乐刺激前后的脑电数据,利用小波变换的方法求取刺激后60s和刺激前60s安静状态下的的小波能量值,统计分析三种声音刺激前后的脑电小波能量的比值差异性,以比较三种不同声音刺激下MCS和VS意识障碍患者的脑电响应。结果显示:MCS患者在唤自名刺激下,刺激前后脑电能量变化平均值3 839,高于唤他名刺激下的1.609(p<0.05 vs唤自名)和音乐刺激小的1 937(p<0.05 vs唤自名);VS患者在唤自名刺激下,刺激前后脑电能量变化平均值2.873,高于唤他名刺激下的1.443(p<0.05 vs唤自名)和音乐刺激的1.263(p<0.05 vs唤自名)。结论表明,严重意识障碍患者对唤自名刺激的脑电响应程度大于对音乐和唤他名刺激的脑电响应;MCS对声音刺激的反应整体要大于VS对刺激的反应。
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