基于UKF的腦部麻醉深度狀態(tài)監(jiān)測(cè)

程慶剛 王紅 馬震

摘 要：根據(jù)腦電圖信號(hào)進(jìn)行腦狀態(tài)跟蹤是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題?；贜MM的方法可以在神經(jīng)科學(xué)及臨床應(yīng)用中推測(cè)潛在生理學(xué)變化，同時(shí)跟蹤腦狀態(tài)，具有廣闊的應(yīng)用前景。NMM中的IPSP振幅和IPSP速率常數(shù)可以直觀反映受試者麻醉引起的生理學(xué)變化。提出采用無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）估計(jì)神經(jīng)群模型參數(shù)，并討論所估計(jì)的參數(shù)隨麻醉深度的變化情況。結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明IPSP振幅參數(shù)估計(jì)和PSP速率常數(shù)會(huì)因受試者不同而不同，但所有參數(shù)會(huì)隨時(shí)間即麻醉水平的提升而增加。IPSP振幅估計(jì)值顯示每個(gè)受試者的最大波動(dòng)，反映了對(duì)瞬時(shí)腦電圖波動(dòng)的敏感性。

關(guān)鍵詞：腦電;麻醉深度監(jiān)測(cè);無(wú)跡卡爾曼濾波

DOI：10. 11907/rjdk. 192672 開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

中圖分類(lèi)號(hào)：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-7800（2020）005-0112-04

0 引言

基于腦電圖（EEG）的自動(dòng)麻醉深度監(jiān)測(cè)是如今研究的熱點(diǎn)問(wèn)題[1-2]。當(dāng)前開(kāi)發(fā)的各種商業(yè)與非商業(yè)麻醉深度監(jiān)測(cè)方法[3-6]主要依靠提取腦電圖特征以跟蹤大腦麻醉狀態(tài)。盡管最近有研究試圖更詳細(xì)地描述與麻醉相關(guān)的多通道腦電圖及大腦網(wǎng)絡(luò)[7]，但自動(dòng)深度麻醉監(jiān)測(cè)在臨床中的應(yīng)用仍然較為滯后。此外，雖然商用監(jiān)測(cè)方法可以改善麻醉給藥和術(shù)后恢復(fù)效果[8]，但這些方法在降低術(shù)中意識(shí)方面仍然存在問(wèn)題。另外，它們跟蹤不同分子作用模式麻醉劑效果的能力也不盡如人意，需要改進(jìn)。

基于模型的方法，包括自回歸移動(dòng)平均（ARMA）模型等，已被證明能夠分辨麻醉藥和鎮(zhèn)痛劑的作用[4，6]。基于模型的方法可以替代深度麻醉監(jiān)測(cè)中使用的腦電圖特征提取[3]，特別是神經(jīng)群或神經(jīng)場(chǎng)模型[9]試圖解釋休息期間與麻醉期間腦電圖產(chǎn)生的中觀/宏觀神經(jīng)生理學(xué)規(guī)律，成為跟蹤麻醉腦狀態(tài)的另一種選擇，這類(lèi)方法同時(shí)可以估計(jì)具有臨床意義的底層生理變量。

基于神經(jīng)群模型方法的主要思想是神經(jīng)群模型參數(shù)空間不同區(qū)域?qū)?yīng)不同類(lèi)型的動(dòng)力性，例如極限環(huán)和固定點(diǎn)，也會(huì)引起不同類(lèi)型的EEG幅度譜，可以與真實(shí)的EEG數(shù)據(jù)和譜聯(lián)系起來(lái)。根據(jù)真實(shí)EEG數(shù)據(jù)估計(jì)NMM參數(shù)的方法可用來(lái)推測(cè)與跟蹤關(guān)鍵生理數(shù)據(jù)，例如后突觸電位幅度和速率常數(shù)。根據(jù)這些常數(shù)與EEG信號(hào)動(dòng)力學(xué)及幅度譜的關(guān)系，又可以用其確定當(dāng)前腦狀態(tài)（例如：清醒、麻醉、睡眠、發(fā)作），這是一個(gè)典型的反演過(guò)程。

卡爾曼為了克服維納濾波的缺點(diǎn)，提出一種基于遞歸的濾波與預(yù)測(cè)方法，即著名的卡爾曼濾波器[10-11]。其采用最小均方誤差最佳估計(jì)準(zhǔn)則，根據(jù)前一時(shí)刻的估計(jì)值與當(dāng)前時(shí)刻的觀測(cè)值更新當(dāng)前時(shí)刻狀態(tài)的估計(jì)值，直到滿(mǎn)足誤差條件才停止?？柭鼮V波可以在不知道模型準(zhǔn)確性質(zhì)的條件下，估計(jì)信號(hào)的過(guò)去與當(dāng)前狀態(tài)，被應(yīng)用于目標(biāo)追蹤[12-13]、參數(shù)估計(jì)[14]、序列預(yù)測(cè)[15]等。

本文采用無(wú)跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter，UKF）對(duì)大腦皮層神經(jīng)群行為的參數(shù)與狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，在此基礎(chǔ)上，討論參數(shù)是否可以有效跟蹤麻醉腦狀態(tài)的變化。另外，討論所估計(jì)的IPSP幅度和速率常數(shù)是否會(huì)隨異丙酚濃度的變化而變化，以幫助麻醉師精準(zhǔn)監(jiān)控麻醉深度，同時(shí)了解病人在麻醉期間內(nèi)在抑制系統(tǒng)的變化。一旦該方法發(fā)展成熟，將有助于改善麻醉與手術(shù)效果。例如，為了更好地使用麻醉劑，保證麻醉劑劑量合適，需要了解麻醉劑的生理學(xué)影響，而不僅是麻醉深度。雖然其它方法不用神經(jīng)模型也可以執(zhí)行麻醉深度監(jiān)控，但是它們不適用于所有病人，也沒(méi)有給出為什么不適用的生理學(xué)解釋?；谏窠?jīng)模型的方法可以解決以上問(wèn)題，因?yàn)槠涮峁┝艘环N可以對(duì)一類(lèi)人進(jìn)行麻醉深度監(jiān)控的方法，并給出了生理學(xué)解釋。

1 神經(jīng)群模型及參數(shù)估計(jì)

神經(jīng)群模型[16]可以反映腦皮層神經(jīng)群活動(dòng)，構(gòu)成了目前許多從稀疏采樣的電生理記錄中推斷潛在生理變量方法的基礎(chǔ)[17]。該模型準(zhǔn)確、信息豐富且有效，可用于麻醉臨床應(yīng)用。神經(jīng)群模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

2 實(shí)驗(yàn)材料與麻醉分級(jí)

受試者年齡在18～60歲之間，將進(jìn)行外科手術(shù)。采用S/5麻醉監(jiān)測(cè)儀（GE Healthcare Finland Oy）的M-Entropy模塊記錄12例異丙酚麻醉病人從清醒到麻醉狀態(tài)的單通道額葉腦電圖數(shù)據(jù)。原始腦電圖數(shù)據(jù)采用0.5 ～ 118hz的帶通濾波器進(jìn)行帶通濾波，以400hz進(jìn)行采樣。S/5監(jiān)測(cè)儀的標(biāo)準(zhǔn)熵傳感器定位稍作修改：傳感器的兩個(gè)記錄電極位于眉毛上方約5cm的雙側(cè)前額上，距離中線約4cm，方向任意，接地電極位于兩個(gè)記錄電極之間。選擇這種方式是為了盡量減少肌電活動(dòng)，有助于計(jì)算S/5監(jiān)視器的狀態(tài)熵和響應(yīng)熵。采用Schnider等（1998，1999）的藥動(dòng)學(xué)動(dòng)態(tài)模型測(cè)定異丙酚效應(yīng)位點(diǎn)濃度，針對(duì)每個(gè)受試者，異丙酚效應(yīng)位點(diǎn)濃度為0.75μg/mL，然后每4min增加0.25～0.30μg/mL，直到受試者在臨床觀察中失去應(yīng)有的反應(yīng)。

3 結(jié)果

3.1 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

為了評(píng)估給定參數(shù)區(qū)域與參數(shù)估計(jì)是否一致，在受試者閉上眼睛休息的狀態(tài)下對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。圖2展示了受試者9在該情況下的UKF參數(shù)估計(jì)結(jié)果，可以看出IPSP振幅與IPSP速率常數(shù)估計(jì)都會(huì)隨麻醉深度的增加而增加。

3.2 不同麻醉級(jí)別參數(shù)分布

對(duì)12個(gè)受試者進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示。表2進(jìn)一步說(shuō)明IPSP振幅參數(shù)估計(jì)和PSP速率常數(shù)會(huì)因受試者不同而不同，但所有參數(shù)通常會(huì)隨著麻醉水平提升而增加。不同受試者參數(shù)的增長(zhǎng)速率不同，反映受試者可能對(duì)異丙酚的敏感性不同。然而，需要注意的是，不同受試者的記錄時(shí)間是不同的，因?yàn)樗麄冊(cè)诓煌某跏籍惐訚舛认虏艜?huì)失去反應(yīng)。IPSP振幅估計(jì)值顯示每個(gè)受試者的最大波動(dòng)，反映了其對(duì)瞬時(shí)腦電圖波動(dòng)的敏感性。

4 討論

在動(dòng)物生理學(xué)中，隨著異丙酚濃度的增加，會(huì)觀察到IPSP振幅和速率常數(shù)的單調(diào)變化，因此本文采用IPSP參數(shù)估計(jì)值的單調(diào)性分析方法[18-19]。有意識(shí)/麻醉水平之間的轉(zhuǎn)換不一定是單調(diào)的，而是與病人或在度量病人OAA / S時(shí)的擾動(dòng)測(cè)量有關(guān)，因此單調(diào)性約束可能過(guò)于嚴(yán)格，該約束限制了大腦狀態(tài)追蹤算法的靈活性和實(shí)用性。例如，由于某些患者出現(xiàn)雙相腦電圖，一些參數(shù)可能表現(xiàn)出非單調(diào)行為。然而，重點(diǎn)是尋找IPSP參數(shù)估計(jì)值的變化方向與已知生理學(xué)變化是否一致，可以采用單調(diào)性分析進(jìn)行評(píng)估[20]。

對(duì)存在抑制群自抑制的擴(kuò)展JR模型研究顯示，沒(méi)有自抑制的JR模型已包括一個(gè)參數(shù)空間，在該參數(shù)空間內(nèi)，IPSP幅度固定，隨著OAA/S數(shù)值從3降到0，IPSP速率常數(shù)也會(huì)減小，這與生理學(xué)方面觀察的結(jié)果一致。然而，如果IPSP速率常數(shù)進(jìn)一步降低，所產(chǎn)生的腦電圖卻顯示與OAA/S分?jǐn)?shù)為5的情況下一致，這說(shuō)明JR模型可能需要以某種方式進(jìn)行修改，以避免上述OAA/S“環(huán)繞”情況的出現(xiàn)。

對(duì)于JR模型，當(dāng)UKF應(yīng)用于真實(shí)腦電圖數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)JR模型參數(shù)區(qū)附近時(shí)，從生理學(xué)上可以觀察到，UKF對(duì)IPSP振幅的估計(jì)隨著異丙酚濃度的增加而增加，而IPSP速率常數(shù)也隨之增加，這與已知生理學(xué)不一致[21]。在組織切片實(shí)驗(yàn)中，可以更直接地測(cè)量PSP水平參數(shù)。研究表明，IPSP速率常數(shù)相比IPSP振幅對(duì)異丙酚的敏感性更強(qiáng)，JR模型的IPSP振幅和速率常數(shù)參數(shù)是反映神經(jīng)群集總水平的參數(shù)，可以認(rèn)為是異丙酚在分子尺度上影響各種抑制受體和亞類(lèi)的組合[22]。因此，考慮不同抑制性受體類(lèi)型的神經(jīng)群模型可以更好地描述異丙酚對(duì)腦電圖的影響。然而，這樣的模型擴(kuò)展可能需要在模型簡(jiǎn)單（臨床上要求）與充分描述數(shù)據(jù)之間加以權(quán)衡。

5 結(jié)語(yǔ)

追蹤大腦在麻醉期間的狀態(tài)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，而基于生理機(jī)制的方法可以提供改進(jìn)的解決方案。已證明使用UKF可以追蹤神經(jīng)群模型在大腦麻醉狀態(tài)下的參數(shù)，具有一定的合理性和準(zhǔn)確性。然而，需要進(jìn)行更復(fù)雜或更適當(dāng)?shù)脑O(shè)計(jì)，驗(yàn)證基于神經(jīng)群模型的方法是否比其它基于模型與標(biāo)準(zhǔn)的麻醉深度監(jiān)測(cè)方法性能更好，同時(shí)提供潛在的生理參數(shù)變化與麻醉之間關(guān)系的有用信息。這里展示的JR模型結(jié)果表明，異丙酚濃度增加時(shí)，IPSP振幅的增加與生理學(xué)方面的發(fā)現(xiàn)一致，但是異氟醚和異丙酚都被認(rèn)為是通過(guò)Gaba受體起作用的。與異丙酚一樣，異氟醚也可以降低IPSP速率常數(shù)。因此，利用其它模型進(jìn)行實(shí)際的生理參數(shù)推斷，并考慮不同分子作用模式的麻醉藥仍有一定的應(yīng)用空間。

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（責(zé)任編輯：黃 ?。?/p>