【摘 要】
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全身麻醉(General anesthesia,GA)是一种药物诱导的可逆状态,同时能够维持稳定的生命体征。如果在手术过程中没有达到或维持全身麻醉,患者则会发生意外的术中知晓,可能造成创伤后应激障碍综合征。因此,探寻可靠的生物标志物对全身麻醉过程大脑意识状态识别和监测具有重要意义。本文的研究,从无创、高时间分辨率的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号入手,通过稳态脑网络和动
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全身麻醉(General anesthesia,GA)是一种药物诱导的可逆状态,同时能够维持稳定的生命体征。如果在手术过程中没有达到或维持全身麻醉,患者则会发生意外的术中知晓,可能造成创伤后应激障碍综合征。因此,探寻可靠的生物标志物对全身麻醉过程大脑意识状态识别和监测具有重要意义。本文的研究,从无创、高时间分辨率的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号入手,通过稳态脑网络和动态脑网络分析来揭示丙泊酚诱导的全身麻醉的神经机制,进一步开发精准可靠的麻醉深度监测手段来评估麻醉过程的意识水平变化。本研究具体内容如下:1、全身麻醉的稳态脑网络机制研究。本章节首先基于全麻患者静息态(Resting state,Rest)、麻醉诱导失去意识状态(Loss of consciousness,LOC)和麻醉恢复意识状态(Recovery of consciousness,ROC)的EEG信号构建相干网络,捕捉Rest、LOC以及ROC状态之间的网络拓扑差异和网络属性差异。结果表明,相比Rest和ROC状态,LOC状态的额-枕连通性被破坏,网络属性具体表现为特征路径长度增加,聚类系数、全局效率和局部效率减小,各个脑区之间的信息传递受阻。最后基于网络属性和网络空间模式对Rest和LOC状态进行分类,网络特征融合的分类准确率高达95%。稳态脑网络的结果为临床的麻醉状态识别提供了量化的指标。2、全身麻醉的动态脑网络机制研究。本章节首先计算单通道脑电信号的时变模糊熵以验证多通道交叉模糊熵的优越性,发现模糊熵只能识别出可能发生的功能障碍,但无法揭示时间波动性。然后用交叉模糊熵和相干的方法分别构建时变网络,发现交叉模糊熵构建的时变网络在LOC阶段的30s左右显示出从额-枕连接到额叶内部的连通性波动,网络属性在LOC阶段也显示30s之后的显著变化,而相干方法得到的时变网络和网络属性都表现出不明显的波动。最后通过拐点检测,发现基于交叉模糊熵得到的时变网络属性的拐点都在31s左右,与临床检测患者意识丧失的时间点基本一致,因此基于交叉模糊熵开发算法来检测患者失去意识的时间点。全身麻醉的动态脑网络分析结果表明交叉模糊熵在捕捉麻醉诱导过程中意识状态波动的优越性,为发展客观可靠的麻醉深度监测指标提供新的思路。综上,本文通过稳态和动态脑网络分析,发现稳态脑网络特征能有效识别不同大脑意识状态,旨在为临床更好的麻醉管理提供量化的指标;发展了一种基于交叉模糊熵的麻醉深度监测方法,旨在更精细化地反映意识水平的连续波动情况。
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