（生物医学工程专业论文）麻醉深度监测方法的实验研究.pdf

麻醉深度监测方法的实验研究硕士研究生：王胜军指导教师：邓亲恺摘要祖国医学关于麻醉的最早记载是外科鼻祖华佗使用麻沸散为病人施行剖腹手术，但是此技术因未能继承而失传。现代麻醉学起源于十九世纪四十年代，现已发展成为- i - j 具有丰富基础理论和临床实践的现代新兴学科。全身麻醉是一种特殊而且非常复杂的生理状态，包括催眠、记忆缺失、疼痛应激抑制和肌肉松弛等多方面的因素。由于麻醉深浅的波动，病人发生体动，影响手术进行，并可能发生危险和意外。在手术过程中，麻醉的目的是手术安全可靠、对病人无害，使外科医生手术顺利。在此过程中对患者的麻醉深度进行监测是极其重要的环节。麻醉师对麻醉深度的判断多是依据病人的临床体征和自己的临床经验进行的，受患者个体差异和药物影响，正确判断麻醉深度比较困难，使麻醉深度不当和术中知晓的情况时常发生。为了保证病人的安全，临床需要一种可靠、连续和量化的综合方法来监测麻醉深度。目前，麻醉深度定量监测的主要途径是脑电图( e e g ) 和听觉诱发电位( a e p ) ，它们的主要指标分别是双谱指数( b i s ) 和a e p 指数，这两个指标各有所长。e e g 的b i s 是由多个子参数融合而成的，这暗示其稳定性欠佳；a e p指数比较可靠，但是长时间实时测量a e p 会使病人因过多的单调声刺激而烦躁不安。因此，对b i s 子参数、a e p 指数以及其它脑电指标进行研究，筛选出能够准确、可靠地监测麻醉深度参数是很有意义的工作。本课题做的主要工作如下：1 回顾了麻醉深度监测的临床指征，讨论了与麻醉深度监测相关的各种方法，着重探讨了各种脑电指标的应用及其计算方法。2 研发了实验样机，样机由两部分组成：单片机模块和p c 机，单片机模块是硬件的核心，负责发出刺激信号和采集数据，以及与p c 机通信。p c机控制软件用l a b v i e w 编写，负责信号处理和数据记录。样机能够同时采集e e g 和a e p 信号。3 动物实验以大白兔为实验对象，以不同的麻醉剂累积剂量作为麻醉深度的度量，实验总例数为2 0 ，采集并记录了不同麻醉深度下的e e g 和a e p数据。4 信号的后处理用m a t l a b 实现。经过数据处理，得到了4 个e e g 参数( p -比、s f s 、近似熵、复杂度) 和a e p 指数与麻醉剂累积剂量的关系，初步发现b i s 子参数和a e p 指数具有较好的一致性，近似熵和复杂度能更好地表达麻醉剂累积剂量。由于复杂度算法比较简单，可能更适用于麻醉深度的实时监测。本课题的创新点是：1 首次提出通过同时监测e e g 和a e p 来监测麻醉深度，并成功研制了实验样机。2 通过对实验数据的分析、对比，认为近似熵和复杂度比s f s ，p 比和a e p指数能更好地表达麻醉深度，并提出复杂度是较好的指标。关键词：麻醉深度监测双谱指数a e p 指数近似熵复杂度e x p e r i m e n tr e s e a r c ho nm e t h o d so fm o n i t o r i n gt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i an a m e ：w a n gs h e n g j u ns u p e r v i s o r ：d e n gq i n k a ia b s t r a c tt h ee a r l i e s tr e c o r da b o u ta n a e s t h e s i ai nc h i n e s et r a d i t i o n a lm e d i c i n ei sb i a n q u e 。t h eo r i g i n a t o ro fs u r g e r y , w h ou s e dm a f e i s a nt oc a r r yo u ta b d o m e no p e r a t i o n sf o rp a t i e n t s b u tt h i st e c h n o l o g yw a sn o ti n h e r i t e d m o d e ma n a e s t h e s i o l o g yo r i g i n a t e da t18 4 0 s a n da tp r e s e n ti th a sb e e nd e v e l o p e di n t oam o d e mr i s i n gs u b j e c tw i t ha b u n d a n tb a s a lt h e o r ya n dc l i n i c a lp r a c t i c e g e n e r a la n a e s t h e s i ai sas p e c i a la n dv e r yc o m p l i c a t e dp h y s i o l o g i c a ls t a t e ，w h i c hi n c l u d e sm a n yf a c t o r ss u c ha sh y p n o s i s ，m e m o r ya b s e n c e ，r e s t r a i n e da c h er e s p o n s e ，m u s c l er e l a x a t i o n ，e t o t h ef l u c t u a t i o no ft h ed e p t ho fa n a e s t h e s i aw o u l dc a u s ep a t i e n t sm o v e m e n t ，a f f e c to p e r a t i o n s p r o g r e s s ，a n de v e nc a u s ed a n g e ra n ds u d d e n n e s s t h ep u r p o s eo fa n e s t h e s i ad u r i n gs u r g e r i e si st oe n s u r et h es a f e t yo fo p e r a t i o n s ，n oh a r m f u lt op a t i e n t sa n dm a k ed o c t o r s w o r kf a v o m g i ti sv e r yi m p o r t a n tt om o n i t o rt h ed e p t ho fp a t i e n t s a n e s t h e s i ad u r i n go p e r a t i o n s t h ec r i t e r i o n sf o ra n a e s t h e t i s t st oj u d g et h ed e p t ho fa n a e s t h e s i aa r em o s t l yp a t i e n t s s y m p t o m sa n dc l i n i c a le x p e r i e n c e so ft h e m s e l v e s b e c a u s eo ft h ei n d i v i d u a ld i v e r s i t ya n dt h ee f f e c t so fd r u g s ，i t sr a t h e rd i f f i c u l tt oj u d g et h ed e p t ho fa n a e s t h e s i ac o r r e c t l y h e n c ei t sf a m i l i a rf o ri n c o r r e c td e p t ho fa n a e s t h e s i aa n dr e s u m i n go n e sc o n s c i o u s n e s sd u r i n go p e r a t i o n s t oa s s u r ep a t i e n t s s a f e t y , ar e l i a b l e ，c o n t i n u o u sa n dq u a n t i f i c a t i o n a lm e t h o dt om o n i t o rt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i ai sr e q u i r e d t h em a i n m e t h o d st om o n i t o rt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i aa r eb a s e do nt h ee l e c t r o e n c e p h a l o g r a m ( e e g ) a n da c o u s t i c a le v o k e dp o t e n t i a l ( a e p ) m e a s u r e m e n t ，a n dt h ei m p o r t a n tp a r a m e t e r sa l eb i sa n da e pi n d e xr e s p e c t i v e l y e a c ho ft h e mh a si t sp r e d o m i n a n c e b i si sf o r m e db yt h es u b p a r a m e t e r so fe e gi nt i m ed o m a i n ,f r e q u e n c yd o m a i na n db i s p e c t n m ad o m a i nb ym e a n so fan o n l i n e a rf u n c t i o n t h ep r o c e s st os e t u pt h ef u n c t i o ni sv e r yc o m p l i c a t e d t h i si m p l i e st h a ti t ss t a b i l i t yi sn o tv e r yg o o d a e pi n d e xi sr a t h e rr e l i a b l e ，b u tt h el o n gm o n o t o n ec l i c ks t i m u l u sw o u l dm a k ep a t i e n t sd y s p h o r i c s oi t ss i g n i f i c a t i v et os t u d yb i s ss u b p a r a m e t e r s ，a e pi n d e xa n do t h e rp a r a m e t e r so fb r a i n w a v et os c r e e no u te x a c ta n dd e p e n d a b l ep a r a m e t e r sf o rm o n i t o r i n gt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i a t h em a i nc o m p l e t e dw o r k so ft h i ss u b j e c ta r el i s t e da sf o l l o w s ：1 r e v i e wt h ec l i n i c a ls y m p t o m sf o rt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i a ，d i s c u s sm u l t i p l i c a t em e t h o d sa b o u tm o n i t o r i n gt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i a ，e s p e c i a l l yp a r a m e t e r so fb r a i n w a v e 2 d e v e l o pan e wi n s t r u m e n tt od or e s e a r c h t h ep r o t o t y p ei n s t r u m e n ti sc o m p o s e do ft w op a r t s ：s c mm o d u l ea n dp c t h es c mm o d u l ei st h eh e a r to ft h eh a r d w a r e ，i nc h a r g eo fs t i m u l a t i o n ，d a t aa c q u i s i t i o n ( s a m p l i n ge e ga n da e ps i g n a ls y n c h r o n o u s l y ) a n dc o m m u n i c a t i o nw i t hp c t h eo p e r a t i n gs o f t w a r eo np ci sd e s i g n e db yt h ev i r t u a li n s t r u m e n tw o r k b e n c h - l a b v i e w i t st a s ki ss i g n a lp r o c e s s i n ga n dr e c o r d 3 c a r r yo u ta n i m a le x p e r i m e n t t h ee x p e r i m e n t a la n i m a li sr a b b i t t h es t a n d a r do fd e p t ho fa n a e s t h e s i ai st h ec u m u l a t ed o s a g eo fa n a e s t h e t i c t h et o t a lo fe x p e r i m e n t a lc a s e si s2 0 t h ee e ga n da e pd a t au n d e rd i f f e r e n td e p t ho fa n a e s t h e s i ai sr e c o r d e d 4 p r o c e s st h ec o l l e c t e dd a t a t h es i g n a lp r o c e s s i n gi sc o m p l e t e do nm a t l a b a f t e rt h es i g n a lp r o c e s s i n g ，w eg e tt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e n5p a r a m e t e r s( i n c l u d i n g4p a r a m e t e r sf o re e g ：b - r a t i o ，s f s ，a p p r o x i m a t ee n t r o p y ,c o m p l e x i t ya n da e pi n d e x ) a n dt h ea n a e s t h e t i cc u m u l a t ed o s a g e i tt u r n so u tt h a tt h ec o n s i s t e n c yb e t w e e nb i ss u b p a m m e t e r sa n da e pi n d e xi sr a t h e rg o o d ,a p p r o x i m a t ee n t r o p ya n dc o m p l e x i t yc a l le x p r e s st h ea n a e s t h e t i cc u m u l a t ed o s a g eb e t t e r b e c a u s eo fs i m p l e ra l g o r i t h ma n df a s t e rs p e e d , c o m p l e x i t yi sp r o b a b l ym o r ea p p l i c a b l ef o rr e a l t i m em o n i t o r i n g t h el n n o v a t i v ew o r ko ft h i ss u b j e c t s ：1 b r i n gf o r w a r df o rt h ef i r s tt i m et om o n i t o rt h ed e p t ho fa n a e s t h e s i at h r o u g he e ga n da e ps y n c h r o n o u s l y d e v e l o pan e wp r o t o t y p ei n s t r u m e n tf o re x p e r i m e n t s 2 b ya n a l y z i n ga n dc o n t r a s t i n gt h ee x p e r i m e n t a ld a t a ，i ti sd i s c o v e r e dt h a ta p p r o x i m a t ee n t r o p ya n dc o m p l e x i t yc a l le x p r e s st h ed e p t ho fa n a e s t h e s i ab e t t e rt h a ns f s ，1 3 - r a t i oa n da e pi n d e x b e c a u s eo fs i m p l e ra l g o r i t h ma n df a s t e rs p e e d , c o m p l e x i t yi sp r o b a b l ym o r ea p p l i c a b l ef o rr e a l t i m em o n i t o r i n g k e y w o r d s ：d e p t ho f a n a e s t h e s i a ；m o n i t o r ；b i s ；a e pi n d e x ；a p p r o x i m a t ee n t r o p y ；c o m p l e x i t yn l目录摘要ia b s t r a c t i第一章绪论1第二章麻醉深度监测方法研究32 1 判断麻醉深度的临床指征32 1 1 呼吸系统体征32 1 2 心血管系统体征32 1 3 眼征32 1 4 皮肤体征42 1 5 消化道体征42 1 6 骨骼肌反应42 2 传统麻醉深度监测方法42 2 1 额肌电42 2 2 呼吸性窦性心律不齐52 2 3 手指动脉压52 2 4 皮肤阻抗52 2 5 眼球震颤52 。2 6 视网膜电流图。52 2 7 食管下段收缩性52 3 基于心率变异性分析的麻醉深度监测62 4 基于脑电信号分析的麻醉深度监测72 4 1 时j 或72 4 2 频j 或72 4 3 双谱域82 4 4a r 模型和人工神经网络1 22 4 5 复杂度和小波分析方法132 4 6 近似熵152 4 7 诱发电位1 72 4 8 脑电指标小结：2 2第三章实验样机的研制2 33 1 硬件系统设计2 33 1 1 放大电路2 33 1 2 滤波电路2 33 1 3 放大倍数调整电路2 33 1 4 刺激声产生电路2 53 1 5 电源电路2 53 1 6 串口通信电路2 63 1 7 单片机电路2 73 1 8 数据采集模块图2 83 2 软件系统设计2 83 2 1 单片机部分2 83 2 2p c 机部分313 3 实验样机研制小结3 3第四章动物实验研究3 74 1 实验方案3 74 2 采用的数据处理方法3 84 2 1e e g 的信号处理3 84 2 2a e p 的信号处理3 94 3 数据分析结果与讨论3 9第五章总结与展望4 5综述：双谱指数和a e p 指数在麻醉深度监测中的应用4 7论文附件清单5 6攻读硕士学位期间发表的论著5 7致谢5 8学位论文原创性声明5 92硕士学位论文第一章绪论祖国医学关于麻醉的最早记载是外科鼻祖华佗使用麻沸散为病人施行剖腹手术，但是此技术因未能继承而失传。现代麻醉学起源于十九世纪四十年代，现已发展成为一门具有丰富基础理论和临床实践的现代新兴学科。全身麻醉是一种特殊而且非常复杂的生理状态，包括催眠、记忆缺失、疼痛应激抑制和肌肉松弛等多方面的因素。由于麻醉深浅的波动，病人发生体动，影响手术进行，并可能发生危险和意外。在手术过程中，麻醉的目的是手术安全可靠、对病人无害，使外科医生手术顺利。在此过程中对患者的麻醉深度进行监测是极其重要的环节。一般情况下，对麻醉深度的判断，主要是依据病人对全麻药的反映，其表现特征主要包括镇痛、意识、呼吸、循环、骨骼肌张力、眼动反射等 1 。但由于患者对麻醉药物剂量、敏感性、对刺激的耐受性、反映程度、表现方式等方面的个体差异以及全麻条件下使用的各种药物( 如肌松药、镇痛药等) 对病人生理功能的作用，使正确判定麻醉深度受到影响。到目前为止，还没有一种可靠、连续和定量监测麻醉深度的综合方法。研究表明，手术中麻醉深度不当的情况达0 2 7 ，在全身麻醉手术中，病人术中知晓的平均发生率约为l 2 ，严重的可达2 0 ，这对病人的身心健康造成了极大的伤害。提供客观的麻醉深度监护的手段和方法成为一个迫切的有挑战性的研究课题。临床实用的麻醉深度监测仪要求能监测病人的麻醉深度，并给出数字化的结果。根据监测的结果，麻醉师可适时调节给药量，使患者得到适度的麻醉，既保证手术的顺利进行，又使患者免受因麻醉过深或过浅带来的危害。传统的麻醉深度监测方法包括额肌肌电、食管下段收缩性等，它们都受药物影响而有个体差异，而且后者是有创的，因此未能得到广泛应用 2 。近年来，随着生物、物理及计算机技术的进展，有一些监测大脑皮质和脑干麻醉水平的方法已经问世。这些方法包括：心率变异性( h r v ) 、脑电指标。脑电指标分有 1 ：( 1 ) 传统时域分析方法；( 2 ) 频域分析方法，常用的指数有边缘频率( s e f ) 、中心频率( 肝f ) 、1 3 一比和双谱指数( b i s ) 等；( 3 ) 诱发电位方法，主要是中潜伏期听觉诱发电位( m a e p ) 指数；( 4 ) a r 模型和人工神经网络方法；( 5 ) 复杂度和小波分析方法：( 6 ) 近似熵。第一章绪论在脑电指标中，b i s 和a e p 指数受到了广泛的肯定。双谱分析是定量e e g频率间的相位偶联( p h a s ec o u p l i n g ) ，包含了频率和振幅信息，相位偶联是非线性行为的特征，因而双谱分析能精确地测控和定量信号间线性和非线性变化，能更准确地反映麻醉深度变化。b i s 提供了一种定量判定非线形二次幂作用的手段，可定量测定任何两个频率与第三个频率融合时的时相匹配程度，从无任何协调的0 变化到完全协调的1 0 0 ，得到的信息更为充分和准确。许多研究已证实，i 临床体征和主要的e e g 特征与b i s 值密切相关。a e p 可以用于j 临床判断麻醉深度，其中m a e p 不但可用来判断麻醉深度还可用于监测术中意识水平，长潜伏期听觉诱发电位p 3 0 0 亦可提供对意识水平的估计。g a j r a j 等比较a e p 指数与b i s 监测异丙酚麻醉深度，发现b i s 在麻醉复苏期逐渐升高，而a e p 指数值从意识消失到清醒呈突然升高状态 4 。因此认为b i s 能监测麻醉药物引起的脑电抑制，但不能较好地反映觉醒状态的变化，a e p指数则能较好监测从意识消失到清醒的过渡期，能较好预测病人对刺激的体动反应。因此，b i s 和a e p 指数具有互补性，e e g 和a e p 的测量方法又比较相似，我们认为同时监测b i s 和a e p 指数是一个可行的方案。b i s 和a e p 指数各有所长，b i s 是由多个子参数融合而成的，这暗示其稳定性欠佳；a e p 指数比较可靠，但是长时间实时测量a e p 会使病人因过多的单调声刺激而烦躁不安。因此，研究b i s 子参数与a e p 指数的一致性和互补性，就显得非常必要。如果两者一致性良好，可以同时监测b i s 子参数和a e p 指数，浅麻醉时以b i s 子参数为主，深麻醉时以a e p 指数为主，以达到取长补短的效果。本课题建立了一个动物麻醉实验模型，并同时采集e e g 和a e p 数据。然后对采集的数据进行处理，并得到了b i s 子参数和a e p 指数具有较好一致性的初步结论。同时也对各个参数做了对比，发现近似熵和复杂度能更好地表达麻醉剂累积剂量。由于复杂度算法比较简单，可能更适用于麻醉深度的实时监测。2硕士学位论文第二章麻醉深度监测方法研究麻醉深度的评价标准是警觉镇静评分( o a a s ) 标准【5 】( 见表2 1 ) 。这可以作为判断麻醉深度监测方法是否准确的标准。表2 1 警觉镇静评分( o a a s ) 标准t a b l e2 - 1r e s p o n s i v e n e s ss c o r e so ft h em o d i f i e do b s e r v e r sa s s e s s m e n to f a l e r t n e s s s e d a t i o ns c a l e ( o a a s )反应评分对正常语调的呼唤名字很容易有反应对正常语调的呼唤名字的反应无精打采只对大声和或重复的名字呼唤有反应只对轻刺或摇动有反应只对疼痛的斜方肌挤压有反应对疼痛的斜方肌挤压无反应5 ( 警觉)4321o2 1 判断麻醉深度的临床指征判断麻醉深度的临床指征包括呼吸、循环、眼、皮肤、消化道、骨骼肌张力等 7 】。2 1 1 呼吸系统体征深麻醉时每分钟通气量降低，浅麻醉时增加；深麻醉时呼吸慢而规则，浅麻醉时呼吸快而不规则；呛咳和支气管痉挛是麻醉过浅的表现，但要完全抑制需要相当深的麻醉。呼吸系统体征受肌松药和呼吸系统疾病的影响。2 1 2 心血管系统体征心血管系统体征包括：血压：随麻醉加深而下降( 氯胺酮例外) ，若比对照值高2 7 - 5 3 k p a ，说明麻醉变浅。心率：麻醉变浅时逐渐增加。血压和心率受失血量、升压药、手术刺激及心血管疾病等因素的影响。2 1 3 眼征第二章麻醉深度监测方法研究眼征包括：瞳孔：麻醉深度适当时瞳孔中等偏小，麻醉过深或过浅均使瞳孔扩大，麻醉很深时可变为椭圆形。麻醉性镇痛药可使瞳孔缩小，抗胆碱药物可使瞳孔散大。浅麻醉时瞳孔对光反射较明显，深麻醉时对光反射抑制。眼球运动：随麻醉加深而减少，直至固定。流泪：麻醉较浅时泪珠增多，溢出眼眶。眼征受肌松药、眼病及眼药等因素的影响。2 1 4 皮肤体征皮肤在浅麻醉时交感神经兴奋可引起出汗，以颜面和手掌多见。出汗受抗胆碱能药物、湿度和温度等影响。2 1 5 消化道体征消化道体征包括：吞咽和呕吐：在较浅的吸入麻醉中常发生吞咽和呕吐，随着麻醉加深，吞咽反射逐渐受抑制。肠鸣音：随着麻醉加深而进行性抑制。唾液及其它分泌物：随着麻醉加深而进行性抑制。消化道体征受肌松药、抗胆碱能药物、消化道疾病及自主神经系统疾病的影响。2 1 6 骨骼肌反应病人对手术刺激是否有体动反应是麻醉合适与否的重要标志，但受肌松药的影响极大。大部分麻醉药使肌张力下降、但某些药物( 如氯胺酮、大剂量芬太尼) 却使肌张力增加。2 2 传统麻醉深度监测方法除了2 3 节将讨论的心率变异性和2 4 节要讨论的脑电指标以外，还有一些方法也曾经或正在进行研究，如额肌电、呼吸性窦性心率不齐、手指动脉压、皮肤电阻、眼球震颤、视网膜电流图、食管下段收缩性等 7 】，简述如下。本节讨论的这些麻醉深度监测方法大多由于各种不同的局限性而未能得到广泛的应用。2 2 1 额肌电1 9 7 8 年h a r m e l 等提出综合处理的额肌电波幅可作为判断浅麻醉的指标。额肌电能探测病人在皱眉前的额肌亚临床活动。在未用肌松药的情况下额肌电波幅是判断麻醉深度的有用指标，尤其对麻醉过浅更为可靠。其最大的缺点是受肌松药的抑制，但因面肌对非去极化肌松药的敏感程度较差，在能使手完全麻4硕士学位论文痹的肌松药剂量下，额肌尚能保持5 0 的反应性，故在肌松药剂量不大时仍可应用，不过必须同时监测肌松程度，且标准难掌握。2 2 2 呼吸性窦性心律不齐呼吸性窦性心律不齐( r s a ) 是指在吸气时心律加快，呼气时减慢的变化。受迷走神经张力控制，因此r s a 能反应迷走神经张力。r s a 的大小是用计算机对常规心电图每一心博间期的变化进行复杂的分析和处理而得出的。2 2 3 手指动脉压用指套式血压计测得的指动脉压力和上臂袖袋法相关性很好。浅麻醉血管收缩时，手指比上臂的收缩压高约0 9 k p a ( 7 m m h g ) ，有时高达2 7 5 3 k p a( 2 0 - 4 0 m m n g ) ，舒张压低1 2 1 3 k p a ( 9 1 0 m m h g ) ，深麻醉血管舒张时相反；一般情况下两者接近。或许用两者差值可反映麻醉深度，值得进一步研究。2 2 4 皮肤阻抗在应激反应时交感神经兴奋，汗腺分泌增加，皮肤阻抗迅速下降，因此可反映麻醉深度。但有以下缺点使其可靠性较差：静止情况下的个体差异很大。一次汗腺分泌之后在皮肤表面集聚时间较长，所以对短时间内的变化灵敏性差。因电极的设计和安放位置不同使电极和皮肤间的阻抗各异，从而影响总的测量结果。轻微的皮肤破损可使阻抗显著降低。麻醉中有时阻抗显著变化，与临床情况常不相符。抗胆碱能药物的影响很大。2 2 5 眼球震颤正常人眼球平均以1 0 0 h z 的频率颤动，颤动的幅度很小。眼球颤动是由脑干的凝视控制机制对眼外肌群不断调节的结果。c o a l d e y 等发现在硫喷妥钠和三氯乙烯麻醉下震颤的频率和幅度降低。但此法需暴露眼球与传感器接触，另外眼外肌对肌松药非常敏感，这种监测就不可靠了。2 2 6 视网膜电流图t a s h i r o 等研究了吸入麻醉药对兔的视网膜电流图的影响，发现后者的d i高峰潜伏期与吸入麻醉药浓度和低氧有关，建议将其用于吸入麻醉的深度监测，其可靠性、精确性和实用性有待进一步研究。2 2 7 食管下段收缩性食管下段收缩性( l e c ) 用于麻醉深度监测是e v a n s 最先提出的。食管下段由平滑肌组成，主要受迷走神经支配，其控制中心在脑干的迷走神经背核，在5第二章麻醉深度监测方法研究没有脑干控制的情况下，局部肌问神经丛也能协调某些食管运动。食管运动有三种：原发性蠕动，由吞 7 1 起。诱发性蠕动或继发性蠕动( p l e c ) 。自发性收缩( s l e c ) 。l e c 与麻醉深度的关系主要研究后两种运动。2 3 基于心率变异性分析的麻醉深度监测心率变异性( h e a r tr a t ev a r i a b i l i t y , h r v ) 是指逐次心博间期之间的微小差异，它产生于自主神经系统对心脏窦房结自律性的调制 7 】。h r v 定量分析方法大致可以分为：时域法和频域法两种。时域法以标准统计方法为最常用，2 4 h r - r 的标准差( s d ) 小于5 0 m s 为低h r v ，大于l o o m s 为高h r v 。时域法指标综合了心率快慢的变化，但不能准确地区分交感倡0 交感系统活动性的强弱，而且需长时程采样。频域法即心率功率谱分析，正常人h r v 频谱图由低频( l f ) 、中频( m f ) 、高频( h f ) 三个频峰组成；三峰大致集中于0 0 4 h z 、o 1 h z 和大于0 1 5 h z频段，也有人认为三峰集中在0 0 4 i - i z 、o 1 5 h z 和0 2 5 h z 。l f 与外周血管的舒缩张力有关，其大小主要受交感系统、肾素、血管紧张素系统的影响；m f 与压力反射有关，主要反映副交感活性和压力感受器的功能；h f 与呼吸周期有关，仅反映副交感系统活性，特异性较高。影响h r v 的因素很多，中枢神经系统对心率的控制只是其中的一个影响因素，其它如手术刺激强度、体重、年龄、昼夜节律、心血管疾病、糖尿病等均可影响h r v ，因此个体差异也较大，无法确定其围术期的正常值，只能取用其前后的变化作为对照。因此，尽管h r v 作为自主神经调节心血管功能的反映，对麻醉非常有用，可通过这些变化解释血流动力学变化的某些机制，但作为麻醉深度的监测指标仍很不理想，即可靠性差。有学者在比较了脑电双频谱指数( b i s ) 、听觉诱发电位( a e p ) 、近似熵( a p p r o x i m a t ee n t r o p y ，a p e n ) 和h r v 等指标，结论是h r v 作为麻醉深度监测，其可靠性均不如其它几项指标。因此，有必要研制抗干扰采样器，对h r v 数值进行适当转换，然后确定其围术期的正常值，使h r v 成为监测麻醉深度的一项指标。6硕士学位论文2 4 基于脑电信号分析的麻醉深度监测脑电指标广泛应用于麻醉深度监测中，以下各节分述之。2 4 1 时域1 9 5 0 年c o u t i nr f 等人给出了7 种不同麻醉深度下的脑电图的波形，是以脑电图来研究麻醉深度的工作的开端。限于当时科学发展水平，人们希望能从脑电的幅度、波峰间期的变化等指标上发现与麻醉深度的相关性。但由于脑电图本身的非线性和非平稳性质，及病人处于不同的病理条件下、各种麻醉药物及麻醉设备对脑电的不同影响等原因，传统时域脑电图分析在临床麻醉深度的监测中应用较少。从7 0 年代末期开始，随着计算机和信号处理技术的飞速发展，用脑电监测的方法进行麻醉深度监测的研究工作重新引起人们的注意。2 4 2 频域计算机技术的发展和傅立叶分析在信号处理领域的有效应用，使人们尝试将e e g 的频域分析用于麻醉深度的监测，并取得了一定进展。首先将含有不同麻醉水平信息的e e g 片段用各种方法计算出其功率谱。将每片段e e g 功率谱分析所得的横坐标为频率的曲线图随时间的推移在纵坐标上叠加起来，称为麻醉脑电的压缩谱阵。频域常用的指数有边缘频率( s p e c t r a le d g ef r e q u e n c y , s e f ) 、中心频率( m e d i a np o w e rf i e q u e n c y , m p f ) 2 。边缘频率( s e f ) 是指每片段脑电功率谱内的最高频率。但临床上一般用使该片段脑电功率达到总功率的9 5 时的频率。当大脑皮质兴奋时( 如清醒状态或浅麻醉时) ，e e g 快波成分( 即q 、1 3 波) 较多，s e f 值就大。反之，深度麻醉、高度大脑缺氧或深度睡眠时，大脑处于较强抑制状态，e e g慢波成分( 即o 、6 波) 较多，s e f 值较小。中心频率( m p f ) 是指使某片段脑电功率达到总功率的5 0 时的频率。m p f 较大时也代表麻醉深度较浅，m p f 较小时为麻醉深度较深，意义与s e f 类似。以上的数量化脑电功率谱参量，使压缩谱阵图上随时间变化的曲线变得清晰、直观、易懂，又方便了量化分析。直到目前，有关该方法研究的文献报道仍方兴未艾。7第二章麻醉深度监测方法研究2 4 3 双谱域2 4 3 1 双谱( b i s p e c t r u m )双谱量化了e e g 潜在的正弦成分之间的关系。双谱分析明确地考查了两个基本频率的正弦波五和五与频率为石场的调制成分之间的关系。这三个频率就是所谓的三联组研、五、石场) 。对每一个三联组，包含相位和功率信息的双谱b ( ，i ，五) 可用式( 2 1 ) 计算。双谱可以分解为b i c ( ，i ，正) 和r 1 7 p ( ，i ，正) ，b i c ( ，i ，五)反映相位信息，r t p 0 q ，五) 反映三联组成员的协同程度 3 。高的b i c 诉，五) 值表示在频率石、五、石 五三联组中存在强的相位关系，这意味着，石，五有共同的起源，或者，驱动它们的神经回路，尽管存在一些非线性作用，在调制频率 场合成新的、非独立成分。计算数字化段x ( f ) 的双谱，首先用f f t 产生复谱值x ( 7 ，。对每一个可能的三联组，调制频率谱值的复共轭x + ( 正垭) 乘以三联组基本频率的谱值( 式2 1 ) 。乘法是确定双谱的核心：如果在三联组的每个频率有大的谱幅度( 即在此频率存在正弦波) ，并且每个相位角是对齐的，产生的值就很大。如果成分正弦之一小或相位角未对齐，则值小。最后，通过计算复数结果的大小把复双谱转变为实数。b ( z ，厶) = 陋( 石) x ( l ) x 。( 石+ 正) i( 2 1 )如果以1 2 8 h z 采样e e g 信号4 秒，得到的付立叶谱为从0 到6 4 h z ，分辨率为0 2 5 h z ，或者说共有2 5 6 个谱点。若所有的三联组都需要计算，则共有6 5 5 3 6( 2 5 6 * 2 5 6 ) 个点。幸运的是，不必计算所有频率组合的双谱。需计算的频率组合集如图2 1 楔形所示。区域之外不需计算，原因之一是对称，二是允许的调制频率限制在不大于采样频率的一半。然而，由于计算用复数进行，最少有几千个三联组，容易看出，这是一个相当大的计算负担。如图2 1 所示，在两维频率( ，j ) 一频率坼) 空间上计算双谱，需要计算的范围由交叉阴影线示出。由于对称性和采样频率的限制，双谱只需在图中所示的三角形暗影空间中计算。z 、正、石场之间的强相位关系产生大的双谱值b ( ，i ，疋 ) ，图中表现为垂直方向的突出。图a 中，三波无相位关系，它们混合产生的硕士学位论文波形示于右上，此信号的双谱处处为0 。图b 中，两个3 h z 和1 0 h z 的独立波以非线性方式联合，产生一个新波形，新波形含原始信号的总和加1 3h z 波，它与3 h z 和1 0 h z 成分相位固定。这里，双谱计算提示了j i = 1 0 h z ，五= 3 h z 有个高双谱能量。图2 - l 双谱计算不例f i g 2 - 1e x a m p l eo f b i s p c t r a lc a l c u l a t i o n计算双谱只是完成高阶谱分析的开始，如果要分离和检查相位关系，双谱必需对信号幅度存在的变化进行规范化。r t p 由三联组的三个谱值的平方相乘得到( 式2 2 ) ：r r t , ( f 。， ) = i x ( a ) 1 2 i x ( f a 2 i x ( y , + ) 1 2( 2 2 )r t p 的平方根得到三联组的共同幅度，是用于把双谱规范化为b i c ( i ，五) 的因子。b i c 0 q ，正) ( 式2 - 3 ) 范围为0 l ，正比于频率三联组的相位耦合程度。b i c ( f - 棚2 尚( 2 _ 3 )9第二章麻醉深度监测方法研究2 4 3 2 双谱指数双谱指数( b i s p e c t r a li n d e x ，b i s ) 是一个复合参数，由时域、频域和高阶谱子参数联合组成。在所有数量化的e e g 参数中，b i s 把几个完全不同的e e g 描述集成为一个单变量，它的建立基础是大量临床数据，对麻醉剂或镇静剂的选择不敏感。完成b i s 的设备是唯一通过f d a 市场认证的监测麻醉的设备。图2 - 2 计算双谱指数的流程图f i g 2 - 2f l o w c h a r tf o rt h ec a l c u l a t i o no ft h eb i s p e c t r a li n d e x ( b i s )b i s 的计算( 图2 - 2 ) 开始于已滤除高、低频非脑电波的e e g 采样，并已分成2 秒的数据段。然后，一系列算法试图去除或忽略非脑电波。非脑电波处理的第一步是把e e g 段与一个e c g 波形模板互相关。如果测到e c g 或起搏器脉冲，从段中去除之，缺失数据用插补法估计。在本阶段修补的数据仍然可以进一步处理。下一步，探测眨眼事件，仍是通过互相关与模板匹配。有眨眼信号的段被认为有不可修复噪声，不能进一步处理。保留的段进行基线漂移( 低频电极噪声) 检查，若有，用另外的滤波除去低频噪声。另外，计算每一段e e g波形的方差。如果新段的方差与前面最近段的平均值相比变化较大，则新段标记为“噪声 ，不再处理；而且，新的方差不用来刷新平均值。如果新段的方差1 0硕士学位论文继续与先前基线不同，系统将把先前平均值慢慢变为新平均值来适应它。假设到来的e e g 段无非脑电波形或已修复，则在段的时域计算脉冲抑制的程度，有两种独立的算法：b s r 和“q u a z i ( 表2 2 ) 。b i s 计算所用的b s r = 抑制的时长段的时长。q u a z i 抑制指数设计用于探测有基线漂移电压时的脉冲抑制。q u a z i 结合从频域获取的慢波( v l ，曲线b ) 。与此相似，频率不变而幅度增加时，1 7第二章麻醉深度监测方法研究v 也增加( v 3 v 1 ，曲线c ) 。最后，当频率和幅度都增加时，a 和b 之间的电压差增加得更多( v 4 v l ，曲线d ) 。abcd图2 - 6a e p 指数计算的原理，x 轴代表时间，y 轴代表电压f i g 2 6p r i n c i p l eo f t h ea e pi n d e xc a l c u l a t i o n t h ex - a x i sr e p r e s e n t st i m e ，a n dt h ey - a x i sr e p r e s e n t sv o l t a g e下面是一个基于上述观察的经验算法，它对曲线中所有连续两点之间差的平方根求和，产生一个可以反应a e p “曲率”的单一的数。这个数叫做a e p 指数，由下式给出：a e p i n d e x = 七枷圪一叫( 2 1 0 )i = 1其中，v 1 v 2 5 6 存在计算机存贮器中描述了一条平均a e p 曲线，k 是常数，经验地确定为使清醒志愿者的a e p 指数为1 0 0 。常数的单位是电压平方根的倒数，原因是a e p 指数是无量纲的。选用两个连