馬彥　孫書(shū)臣　Chung-Kang Peng

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心肺耦合分析：基于心電的睡眠分析方法

馬彥孫書(shū)臣Chung-Kang Peng

【摘要】隨著科技的發(fā)展和人們對(duì)睡眠醫(yī)學(xué)認(rèn)識(shí)的深入，越來(lái)越多的便攜、家用、遠(yuǎn)程的睡眠評(píng)估方法不斷問(wèn)世且備受關(guān)注，雖然簡(jiǎn)化了儀器，但是患者仍需克服一些不適。心肺耦合分析是一種簡(jiǎn)化了信號(hào)收集和處理的過(guò)程，且可提供可靠、實(shí)用的睡眠評(píng)估報(bào)告，目前已在評(píng)估睡眠質(zhì)量和判斷睡眠呼吸暫停事件發(fā)生等方面得到較好應(yīng)用。本文旨在介紹這一方法的原理和機(jī)制，并簡(jiǎn)要綜述其已有的臨床和科研應(yīng)用。

【關(guān)鍵詞】心肺耦合分析；動(dòng)態(tài)心電信號(hào)；睡眠醫(yī)學(xué)；睡眠質(zhì)量；睡眠呼吸暫停

隨著當(dāng)今生活節(jié)奏的加快及生活方式的改變，各種睡眠障礙性疾患日益成為一個(gè)突出的醫(yī)療及公共衛(wèi)生問(wèn)題而得到人們的關(guān)注。曾被認(rèn)為是新興的邊緣交叉學(xué)科的睡眠醫(yī)學(xué)近年來(lái)發(fā)展迅速，除了睡眠疾患的評(píng)估治療漸成體系外，很多學(xué)者也致力于推出更新的、更便捷的診療方法，促進(jìn)這一學(xué)科的發(fā)展。

目前國(guó)際上最公認(rèn)的失眠評(píng)估檢查方法是多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)(Polysomnography，PSG)，即在整夜睡眠過(guò)程中，連續(xù)并同步地描記腦電(分析睡眠結(jié)構(gòu))、眼電、下頜肌電、口鼻氣流和呼吸動(dòng)度、心電、血氧、鼾聲、肢動(dòng)、體位等多個(gè)參數(shù)，由專業(yè)技術(shù)人員進(jìn)行整夜監(jiān)控及次日人工判讀并出具睡眠報(bào)告。通常，PSG主要用于監(jiān)測(cè)睡眠結(jié)構(gòu)及異常腦電、睡眠呼吸紊亂及其類(lèi)型和嚴(yán)重程度、異常肢體活動(dòng)、睡眠過(guò)程中的心電圖等。但是，這種方法目前也存在著一些不便。

首先，這種實(shí)驗(yàn)室的人工值守式睡眠監(jiān)測(cè)對(duì)于場(chǎng)地、設(shè)別、人員等都有一定的要求，即便在很多大型的睡眠中心，患者往往也需要預(yù)約后等待數(shù)周甚至數(shù)月后，才能安排檢查。對(duì)于級(jí)別較低的醫(yī)院或睡眠中心，或是一些偏遠(yuǎn)貧困地區(qū)，硬件設(shè)備和人工成本也使得此方法不易推廣。其次，多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)過(guò)程中，患者需要在睡前貼上若干電極片以便記錄各項(xiàng)生物電信號(hào)，尤其是大量頭顱及頜面部的電極，會(huì)是患者在睡眠中的舒適感較差。而且PSG需要在醫(yī)院進(jìn)行，首夜效應(yīng)明顯。許多患者會(huì)隨著睡眠環(huán)境的改變發(fā)生睡眠行為的改變，檢測(cè)結(jié)果與平時(shí)睡眠行為存在差異。另外，即便PSG被認(rèn)為是診斷一些睡眠疾患的金標(biāo)準(zhǔn)，但是由于睡眠本身的復(fù)雜生理病理特性，PSG的判讀規(guī)則和診斷條件等各方面還有待完善和改進(jìn)[1]，近年來(lái)各項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)也在逐步更新中。因此，越來(lái)越多的學(xué)者致力于研究開(kāi)發(fā)和推廣便攜、家用、遠(yuǎn)程的睡眠評(píng)估方法。目前大量的便攜式睡眠監(jiān)測(cè)設(shè)備還是基于記錄整夜多導(dǎo)生物電信號(hào)后人工判讀或修正報(bào)告的方法，患者可以在家中進(jìn)行睡眠監(jiān)測(cè)，雖然簡(jiǎn)化了記錄電極和感應(yīng)器，但患者仍然需要克服一些不適。

2005年，哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院睡眠中心的R.J.Thomas與交叉醫(yī)學(xué)團(tuán)隊(duì)的學(xué)者們提出了一種利用綜合考慮呼吸信號(hào)和ECG信號(hào)的算法，即心肺耦合分析方法(Cardiopulmonary Coupling，CPC)[2]。這一方法基于睡眠期間心率變異性與心電信號(hào)中提取呼吸信息的有機(jī)結(jié)合，用二者的耦聯(lián)強(qiáng)度量化評(píng)價(jià)睡眠期間的呼吸運(yùn)動(dòng)，克服了二者單獨(dú)應(yīng)用時(shí)的缺陷。睡眠期間心電圖的CPC分析中，高頻、低頻與極低頻部分的能量不同，可以反映不同的睡眠深度及是否存在呼吸紊亂。目前已經(jīng)在評(píng)估睡眠質(zhì)量和判斷睡眠呼吸暫停事件發(fā)生這一領(lǐng)域得到了較好的應(yīng)用[3-5]。

1心肺耦合分析方法介紹

R.J.Thomas等提出的心肺耦合分析方法中所有相關(guān)參數(shù)都可以從動(dòng)態(tài)心電記錄中獲取。首先進(jìn)行QRS波群的識(shí)別，即在對(duì)原始心電進(jìn)行分析時(shí)，首先檢測(cè)QRS波群，探測(cè)到R峰發(fā)生時(shí)刻，幅值等相關(guān)參數(shù)。再根據(jù)ECG信號(hào)得到呼吸信號(hào)(ECG-derived Respiration，EDR)的方法，獲取呼吸信息。因?yàn)殡S著呼吸運(yùn)動(dòng)，胸腔表面的ECG電極相對(duì)心臟的位置也會(huì)發(fā)生變化，并且胸腔電阻抗也隨著肺部充盈與否發(fā)生變化。所以，如果能夠準(zhǔn)確地測(cè)量到心電信號(hào)，就可以獲得相應(yīng)的呼吸信號(hào)(EDR)，而且，這種方法即使是在心力衰竭患者中也可以測(cè)得呼吸信號(hào)[6]。

對(duì)R-R間期信號(hào)進(jìn)行處理，排除早搏等異常情況后，得到正常心跳的間期(N-N interval)及EDR信號(hào)之后，對(duì)其進(jìn)行插值重采樣，調(diào)整采樣頻率后計(jì)算NN間期以及EDR信號(hào)的互功率譜(cross spectrum)以及相干(coherence)從而得到心肺耦合CPC功率圖譜。低頻帶的功率過(guò)大與睡眠呼吸障礙(SDB)期間的周期性呼吸相關(guān)，而高頻帶過(guò)大的功率與生理性呼吸竇性心律失常和深度睡眠相關(guān)。醒和連續(xù)REM睡眠的耦合功率出現(xiàn)在超低頻帶(0.001～0.01 Hz)。破碎的REM睡眠出現(xiàn)在低頻帶(0.01～0.1 Hz)。CPC分析方法通過(guò)低頻耦合(LFC)的持續(xù)時(shí)間和平均頻率可以計(jì)算RDI(CPC-RDI)指數(shù)，并表示為次/h。由于只需要收集動(dòng)態(tài)心電信號(hào)，因此利用心肺耦合分析的方法評(píng)估夜間睡眠比多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)容易得多，無(wú)論從電極數(shù)量和患者的舒適度等方面都有提升。CPC與PSG的機(jī)制不同，其分析結(jié)果報(bào)告不是基于傳統(tǒng)的NREM分期，而是將睡眠分為淺睡(不穩(wěn)定睡眠，DS，對(duì)應(yīng)CPC分析中的LFC部分)，熟睡(穩(wěn)定睡眠，RS，對(duì)應(yīng)CPC分析中的HFC部分)，以及覺(jué)醒或REM期睡眠(對(duì)應(yīng)CPC分析中的VLFC部分)，同時(shí)分析出睡眠呼吸暫停事件(包括阻塞型和中樞型)，并可以計(jì)算出基于CPC算法的AHI指數(shù)。以睡眠呼吸暫?；颊邽槔瑘D1-1、1-3、1-4是整夜PSG所報(bào)告的睡眠分期、動(dòng)態(tài)血氧變化，以及睡眠呼吸事件。圖1-2是當(dāng)夜事件同步的CPC分析方法所報(bào)告的睡眠狀態(tài)以及標(biāo)注的呼吸事件。由此可見(jiàn)，盡管CPC與傳統(tǒng)睡眠監(jiān)測(cè)所用的報(bào)告模式和參數(shù)指標(biāo)有區(qū)別，二者之間有著很強(qiáng)的相關(guān)性和很高的判斷一致性。

圖1　CPC睡眠譜分析結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)睡眠監(jiān)測(cè)結(jié)果比較圖例

2心肺耦合分析方法的臨床應(yīng)用

自2005年，Thomas RJ等驗(yàn)證了這一方法與CAP(cyclic alternating pattern)和non-CAP(non-cyclic alternating pattern)的相關(guān)性后，又陸續(xù)有很多研究關(guān)注于CPC方法與傳統(tǒng)方法的比較。目前已經(jīng)有很多研究應(yīng)用CPC方法篩查睡眠呼吸紊亂或評(píng)估睡眠睡眠質(zhì)量，尤其以國(guó)外研究為主。本文回顧并納入綜述的文章皆為2005年至今已英文核心期刊中發(fā)表的關(guān)于CPC方法的有代表性的論文，包括了基礎(chǔ)研究、機(jī)制研究、臨床研究等，涉及成人年、老年人和兒童。由于CPC方法的簡(jiǎn)便性和易操作性，特別是它在兒童、老年人，以及行動(dòng)不便等人群中的應(yīng)用有一定優(yōu)勢(shì)，這一方法正在被更多學(xué)者所研究或應(yīng)用。近年來(lái)的研究已經(jīng)開(kāi)始越來(lái)越多，而且開(kāi)始涉及更多的方面。

2.1睡眠生理及睡眠機(jī)制的研究2005年，Thomas等[2]利用70例成人標(biāo)準(zhǔn)睡眠PSG數(shù)據(jù)中提取的ECG信號(hào)，進(jìn)行心肺耦合分析后，證實(shí)單導(dǎo)ECG信號(hào)即可進(jìn)行心肺耦合分析，且基于心電數(shù)據(jù)的睡眠分析與傳統(tǒng)PSG分析結(jié)果中CAP和non-CAP的相關(guān)性強(qiáng)于標(biāo)準(zhǔn)睡眠分期的相關(guān)性。2011年，Thomas等[7]再一次對(duì)生物信號(hào)耦合方法分析睡眠的機(jī)制進(jìn)行闡述，與主要依賴于腦電圖波形分析睡眠階段的傳統(tǒng)方法相比，非腦電圖的方法可以為解讀睡眠的生理和病理提供全新的角度。其中一個(gè)例子就是根據(jù)心電圖得出睡眠譜圖，它計(jì)算心臟心率變異和心電圖R波的呼吸潮氣量影響的耦合性和連貫性。2013年美國(guó)一項(xiàng)名為“睡眠與心臟健康研究”(SHHS-I)的項(xiàng)目，對(duì)其數(shù)據(jù)庫(kù)中3 150例睡眠心電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)腦電的慢波活動(dòng)與基于心電信號(hào)的CPC分析中的高頻耦合部分(HFC)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為(0.40±0.18)(P=0.001)，表明夜間睡眠時(shí)神經(jīng)與心肺調(diào)節(jié)存在某種聯(lián)系[8]。

2.2睡眠質(zhì)量的評(píng)估Schramm[9]對(duì)50名原發(fā)性失眠患者和36名健康對(duì)照進(jìn)行連續(xù)2晚PSG睡眠監(jiān)測(cè)及CPC分析，發(fā)現(xiàn)PSG和CPC都顯示原發(fā)性失眠患者監(jiān)測(cè)首夜報(bào)告睡眠質(zhì)量降低，健康對(duì)照者的睡眠質(zhì)量的提高只在CPC分析中顯示。這種無(wú)需人工判讀的自動(dòng)睡眠質(zhì)量評(píng)估可以客觀地評(píng)價(jià)睡眠質(zhì)量。Yeh GY等[10]將18名慢性穩(wěn)定性心力衰竭患者隨機(jī)分為太極組8例，對(duì)照組10例，太極組在12周太極訓(xùn)練后，CPC報(bào)告的穩(wěn)定睡眠增加，不穩(wěn)定睡眠減少。睡眠質(zhì)量改善與患者生活質(zhì)量提高之間有統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，從而證明太極訓(xùn)練可以提高慢性心衰患者的睡眠穩(wěn)定性。Yang AC等[5]對(duì)100名重度抑郁癥患者和91名年齡、性別匹配的健康對(duì)照進(jìn)行睡眠研究，發(fā)現(xiàn)與對(duì)照組相比，未用藥治療的抑郁癥患者HFC(穩(wěn)定睡眠)顯著減少，LFC(不穩(wěn)定睡眠)和VLFC(覺(jué)醒和REM睡眠)增加。用藥治療的抑郁癥患者顯示穩(wěn)定睡眠比例與對(duì)照組相似。CPC分析可以為重性抑郁癥患者的嚴(yán)重失眠癥狀提供經(jīng)濟(jì)、便捷的客觀睡眠質(zhì)量評(píng)價(jià)。Zhou J等[11]對(duì)40名健康志愿者研究粉紅噪聲對(duì)于腦電和睡眠的影響，利用EEG與CPC的數(shù)據(jù)分析，證明穩(wěn)定的粉紅噪聲可以顯著降低腦電波的復(fù)雜度，并可以促進(jìn)穩(wěn)定睡眠，提高睡眠質(zhì)量。Pogach MS等[12]對(duì)118名伴或不伴SDB的非糖尿病受試者進(jìn)行糖耐量試驗(yàn)及標(biāo)準(zhǔn)PSG監(jiān)測(cè)并進(jìn)行CPC分析，證實(shí)基于ECG的睡眠頻譜分析睡眠質(zhì)量與血糖-胰島素平衡有關(guān)，并認(rèn)為這種評(píng)估睡眠質(zhì)量的方法可以補(bǔ)充對(duì)睡眠和睡眠呼吸障礙與糖代謝的認(rèn)識(shí)。Ibrahim LH等[4]對(duì)來(lái)自來(lái)自137個(gè)家庭的622名受試者進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)PSG監(jiān)測(cè)并獲取心電信號(hào)，發(fā)現(xiàn)CPC分析中的e-LFC成分與家庭的相關(guān)性強(qiáng)于與體重指數(shù)(BMI)的相關(guān)性。對(duì)于不同特點(diǎn)和遺傳因素影響的睡眠呼吸暫停人群，以及其他疾病所表現(xiàn)出的睡眠片段化，心肺耦合分析可以提供新的表型和研究證據(jù)。

2.3睡眠呼吸暫停中的應(yīng)用2007年，Thomas等[3]通過(guò)對(duì)70例睡眠呼吸暫?；颊叩腜SG數(shù)據(jù)，15例CHF患者，77例實(shí)驗(yàn)室分夜睡眠監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行心電譜的分析，發(fā)現(xiàn)CPC這種方法可以自動(dòng)識(shí)別出上氣道阻塞引起的睡眠呼吸事件，并可以區(qū)分出阻塞型事件和中樞型事件，他們認(rèn)為這種方法在臨床上可用于初篩和評(píng)估正壓通氣治療的預(yù)后。2009年，他們又對(duì)美國(guó)“睡眠與心臟健康研究”項(xiàng)目(SHHS-I)中的5 247例心電數(shù)據(jù)進(jìn)行CPC分析[13]，發(fā)現(xiàn)低頻成分與睡眠呼吸暫停嚴(yán)重程度相關(guān)，認(rèn)為這也許反應(yīng)了睡眠呼吸暫停的病理性改變之一。雖然這一結(jié)論尚不明確，但他們證實(shí)了基于心電的頻譜分析結(jié)果與高血壓和中風(fēng)的發(fā)病密切相關(guān)。2010年，他們對(duì)14例纖維肌痛患者與13例對(duì)照者進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)PSG監(jiān)測(cè)并從中提取心電信號(hào)，發(fā)現(xiàn)研究對(duì)象并未在PSG結(jié)果上表現(xiàn)出差異，CPC睡眠頻譜上與手工判讀的呼吸暫停和低通氣事件相關(guān)的e-LFC部分，在纖維肌痛患者的分析結(jié)果中也顯著升高，HFC(穩(wěn)定睡眠)部分也較對(duì)照組減少。兩周的疼痛評(píng)分結(jié)果也與HFC和e-LFC相關(guān)。CPC方法也許可以作為現(xiàn)為肌痛患者評(píng)估睡眠質(zhì)量的簡(jiǎn)便、經(jīng)濟(jì)、實(shí)用的手段[14]。

此后，又有很多其他學(xué)者利用CPC方法研究睡眠呼吸暫停。Guo D等[15]對(duì)63名兒童進(jìn)行PTT監(jiān)測(cè)并從中提取心電信號(hào)進(jìn)行CPC分析，證實(shí)HFC與傳統(tǒng)的基于鼻氣流的睡眠呼吸紊亂指數(shù)(RDI)及氧減指數(shù)均呈負(fù)相關(guān)。CPC-RDI與傳統(tǒng)鼻氣流RDI成正相關(guān)(相關(guān)系數(shù)0.70)。RDI-CPC診斷的正確性平均值為85.7%，非重度組(10人)準(zhǔn)確性為40%，重度組(53人)準(zhǔn)確性為94.3%。隨后，Lee等[16]對(duì)37名睡眠呼吸暫停兒童在腺樣體切除術(shù)前和術(shù)后進(jìn)行PSG監(jiān)測(cè)和CPC分析，也證實(shí)了對(duì)于兒童OSA，通過(guò)CPC評(píng)估的術(shù)后睡眠質(zhì)量改善在比傳統(tǒng)的基于腦電的睡眠分期更敏感，他們認(rèn)為CPC在兒童中的應(yīng)用，以及對(duì)睡眠質(zhì)量的評(píng)價(jià)有一定優(yōu)勢(shì)。Liu D等[17]對(duì)69例單導(dǎo)ECG應(yīng)用CPC方法對(duì)睡眠呼吸暫停分析的準(zhǔn)確性進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出基于希爾伯特-黃變換(HHT)的CPC分析可以表現(xiàn)出更準(zhǔn)確的睡眠心肺耦合信息，也許可以進(jìn)一步提高診斷的準(zhǔn)確性。Schramm PJ等[18]的一項(xiàng)個(gè)案研究，通過(guò)10晚睡眠期間心電和體位監(jiān)測(cè)(每晚進(jìn)行不同干預(yù)或處理)，發(fā)現(xiàn)CPC客觀評(píng)價(jià)睡眠質(zhì)量，并可以分辨不同治療方法對(duì)輕度OSA患者的有效性。此外，CPC在復(fù)雜性睡眠呼吸暫停[19]的患者中也有很好的應(yīng)用，例如Ramar K等[20]應(yīng)用CPC對(duì)106名復(fù)雜性睡眠呼吸暫停患者應(yīng)用伺服式通氣(ASV)的療效評(píng)價(jià)，盡管81%的復(fù)雜性睡眠呼吸暫?；颊邞?yīng)用ASV治療有效，但是CPC結(jié)果與ASV治療的成功性相關(guān)性不大，可能不適用于預(yù)測(cè)ASV的治療有效性。

3討論

很早之前人們就已經(jīng)認(rèn)識(shí)到心電信號(hào)(ECG)能夠反映自主神經(jīng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)變化，并有了很多關(guān)于心電的非線性動(dòng)力學(xué)特征與疾病和健康狀態(tài)之間相關(guān)性的研究[21]，主要集中于分析心跳間期(R-R intervals或N-N intervals)的非線性動(dòng)力學(xué)特征，以及高低頻成分之間與植物神經(jīng)活動(dòng)之間的關(guān)系。比如，基于心律變異性(Heart Rate Variability，HRV)的研究發(fā)現(xiàn)HRV高頻成分(High Frequency Component，HF)與低頻成分(Low Frequency Component，LF)之間的比值和睡眠分期存在明顯的相關(guān)性，在睡眠程度較深的時(shí)候，HF成分較為高，提示副交感神經(jīng)活動(dòng)相對(duì)較強(qiáng)，而在睡眠程度較淺的時(shí)候，LF成分較高，提示交感神經(jīng)活動(dòng)增加[22]。其他研究[23]也證實(shí)，自主神經(jīng)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化特征與睡眠深度以及類(lèi)型較為相關(guān)。最近幾年，更多的學(xué)者嘗試?yán)脛?dòng)態(tài)心電信號(hào)對(duì)睡眠質(zhì)量進(jìn)行定量評(píng)價(jià)。由于HRV這一指標(biāo)受呼吸頻率的影響較大，在實(shí)際應(yīng)用中不同睡眠狀態(tài)的詮釋可能不同[24]，并且在老年人等心率變異率較低以及嚴(yán)重心律不齊患者當(dāng)中的人群中使用就會(huì)受到很大限制。若將心率變異性與心電信號(hào)中提取呼吸信息(EDR)有機(jī)結(jié)合，用二者的耦聯(lián)強(qiáng)度量化評(píng)價(jià)睡眠期間的呼吸運(yùn)動(dòng)，則可以克服二者單獨(dú)應(yīng)用時(shí)的缺陷。

傳統(tǒng)的多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)是基于腦電圖(EEG)波形和其他導(dǎo)聯(lián)記錄的生物電信號(hào)波形，通過(guò)人工判讀的方式分析評(píng)估睡眠質(zhì)量和睡眠呼吸事件，在睡眠醫(yī)學(xué)界一直被廣泛的應(yīng)用，PSG的分期和事件判讀指南也一直在不斷更新變化中。雖然心肺耦合分析的技術(shù)應(yīng)用的歷史并不是長(zhǎng)，但是已經(jīng)有很多研究中從不同的角度對(duì)其進(jìn)行了驗(yàn)證，或者用它進(jìn)行臨床評(píng)價(jià)。這種非腦電圖的方法可以為睡眠提供一個(gè)不同的視角，通過(guò)計(jì)算心率變異和心電圖R波的呼吸潮氣量影響分析心跳與呼吸之間的耦合性，從而推導(dǎo)出睡眠的連貫性。這種方法從另一個(gè)角度詮釋了睡眠的生理基礎(chǔ)和病理現(xiàn)象。CPC與PSG的不同測(cè)量模式可能反映出睡眠生理和病理的互補(bǔ)方面。例如，CPC與基于鼻氣流計(jì)算出的AHI或睡眠呼吸紊亂指數(shù)并不一定非常相關(guān)，但是它與傳統(tǒng)PSG分析結(jié)果中CAP和non-CAP的相關(guān)性很強(qiáng)。從心肺耦合分析這種方法本身來(lái)講，單導(dǎo)動(dòng)態(tài)心電記錄信號(hào)就可以進(jìn)行心肺耦合分析了，通過(guò)進(jìn)一步分析心電頻譜，可以自動(dòng)識(shí)別出上氣道阻塞引起的睡眠呼吸事件，并可以區(qū)分出阻塞型事件和中樞型事件，這從很大程度上為輔助臨床診療提供了便利，為初篩和評(píng)估正壓通氣治療的預(yù)后提供了簡(jiǎn)便的方法，尤其是在兒童[25]、老年人，以及行動(dòng)不便等人群中可能有更大的優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)然，基于ECG的CPC分析方法也有一些局限性，基于目前的研究，他在失眠和睡眠呼吸障礙這兩方面的證據(jù)最多，在其他睡眠疾患中的應(yīng)用則少有研究報(bào)道。CPC結(jié)果中高頻耦合部分減少也可能是由其它常見(jiàn)疾病如阻塞性換氣不足造成的，因此并不具有疾病特異性。另外，目前CPC不能區(qū)分覺(jué)醒與REM期睡眠，但是增加一些其他的監(jiān)測(cè)或動(dòng)態(tài)記錄手段能夠幫助克服這些局限。

4結(jié)論

心肺耦合分析技術(shù)是一種值得更多研究和推廣的便攜式睡眠評(píng)估方法，雖然存在一些局限性，但是可以在一定程度上彌補(bǔ)多導(dǎo)睡眠監(jiān)測(cè)的不足，尤其是它操作簡(jiǎn)單、成本低、監(jiān)測(cè)過(guò)程舒適感提升等幾個(gè)方面。心肺耦合分析的結(jié)果可以反映出夜間睡眠狀態(tài)下自主神經(jīng)系統(tǒng)的功能狀態(tài)，從而可以更側(cè)重于睡眠生理和自主神經(jīng)機(jī)制等方面的研究。總體來(lái)講，心肺耦合分析這種方法在評(píng)估以失眠、睡眠呼吸障礙為主的睡眠疾患方面有潛在的應(yīng)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)

[1]Bianchi MT，Thomas RJ.Technical advances in the characterization of the complexity of sleep and sleep disorders[J].Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry，2013,45：277-286.

[2]Thomas RJ，Mietus JE，Peng CK，et al.An electrocardiogram-based technique to assess cardiopulmonary coupling during sleep[J].Sleep，2005,28(9)：1151-1161.

[3]Thomas RJ，Mietus JE，Peng CK，et al.Differentiating obstructive from central and complex sleep apnea using an automated electrocardiogram-based method[J].Sleep，2007,30(12)：1756-1769.

[4]Ibrahim LH，Jacono FJ，Patel SR，et al.Heritability of abnormalities in cardiopulmonary coupling in sleep apnea：use of an electrocardiogram-based technique[J].Sleep，2010,33(5)：643-646.

[5]Yang AC，Yang CH，Hong CJ,et al.Sleep state instabilities in major depressive disorder：Detection and quantification with electrocardiogram-based cardiopulmonary coupling analysis[J].Psychophysiology,2011，48(2):285-291.

[6]Moody，GB.Derivation of respiratory signals from Multi-lead ECGs[J].Computers in Cardiology，1985，12：4.

[7]Thomas RJ，Mietus JE.Mietus，Mapping sleep using coupled biological oscillations[J].Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc，2011，2011：1479-1482.doi：10.1109/IEMBS.2011.6090361.

[8]Thomas RJ，Mietus JE，Peng CK,et al.Relationship between delta power and the electrocardiogram-derived cardiopulmonary spectrogram：possible implications for assessing the effectiveness of sleep[J].Sleep Med，2014,15(1):125-131.

[9]Schramm PJ，Thomas R，F(xiàn)eige B，et al.Quantitative measurement of sleep quality using cardiopulmonary coupling analysis：a retrospective comparison of individuals with and without primary insomnia[J].Sleep Breath，2013，17(2)：713-721.

[10]Yeh GY，Mietus JE，Peng CK,et al.Enhancement of sleep stability with Tai Chi exercise in chronic heart failure：preliminary findings using an ECG-based spectrogram method[J].Sleep Med，2008，9(5)：527-536.

[11]Zhou J，Liu D，Li X，et al.Pink noise：effect on complexity synchronization of brain activity and sleep consolidation[J].J Theor Biol，2012，306：68-72.

[12]Pogach MS，Punjabi NM，et al.Electrocardiogram-based sleep spectrogram measures of sleep stability and glucose disposal in sleep disordered breathing[J].Sleep，2012，35(1)：139-148.

[13]Thomas RJ，Weiss MD，Mietus JE，et al.Prevalent hypertension and stroke in the Sleep Heart Health Study：association with an ECG-derived spectrographic marker of cardiopulmonary coupling[J].Sleep，2009，32(7)：897-904.

[14]Thomas RJ，Mietus JE，Peng CK,et al.Impaired sleep quality in fibromyalgia：Detection and quantification with ECG-based cardiopulmonary coupling spectrog-rams[J].Sleep Med，2010，11(5)：497-498.

[15]Guo D，Peng CK，Wu HL，et al.ECG-derived cardiopulmonary analysis of pediatric sleep-disordered breat-hing[J].Sleep Med，2011，12(4)：384-389.

[16]Lee SH，Choi JH，Park IH，et al.Measuring sleep quality after adenotonsillectomy in pediatric sleep apnea[J].Laryngoscope，2012，122(9)：2115-2121.

[17]Liu D，Yang X，Wang G，et al.HHT based cardiopulmonary coupling analysis for sleep apnea detection[J].Sleep Med，2012，13(5)：503-509.

[18]Schramm PJ，Thomas RJ.Assessment of therapeutic options for mild obstructive sleep apnea using cardiopulmonary coupling measures[J].J Clin Sleep Med，2012，8(3)：315-320.

[19]Ma Y，Sun SC.Knowledge update on complex sleep apnea.Zhonghua Jie He He Hu Xi Za Zhi，2013，36(9)：6876-6891.

[20]Ramar K，Desrues B，Ramar P，et al.Analysis of cardiopulmonary coupling to assess adaptive servo-ventilation success in complex sleep apnea management[J].Sleep Breath，2013，17(2)：861-866.

[21]Ma Y，Sun S，Peng CK.Applications of dynamical complexity theory in traditional Chinese medicine[J].Front Med，2014，8(3)：279-284.

[22]Toscani，L.Human heart rate variability and sleep stages[J].Ital J Neurol Sci，1996，17(6)：437-439.

[23]Peng CK，Mietus JE，Liu Y，et al.Quantifying fractal dynamics of human respiration：age and gender effects[J].Ann Biomed Eng，2002，30(5)：683-692.

[24]Brandenberger G，Buchheit M，Ehrhart J，et al.Is slow wave sleep an appropriate recording condition for heart rate variability analysis?[J].Auton Neurosci，2005，121(1-2)：81-86.

[25]郭丹，馬彥，孫書(shū)臣，等.心肺耦合(CPC)分析在兒童睡眠中的應(yīng)用[J].世界睡眠醫(yī)學(xué)雜志，2014，1(2):75-81.

·流行病學(xué)調(diào)查·

作者單位：213003，常州，解放軍第102醫(yī)院全軍心理疾病防治中心(張理義)；徐州醫(yī)學(xué)院研究生學(xué)院(江坤鴻)；眉山77159部隊(duì)(宋文黨)；重慶解放軍第95661部隊(duì)后勤部(張信忠)；山東省淄博市張店區(qū)干休所衛(wèi)生隊(duì)(路芳)；寧波解放軍第92919部隊(duì)醫(yī)院心理科(張其軍)；石家莊解放軍第256醫(yī)院精神科(周小東)；南京海軍指揮學(xué)院衛(wèi)勤系(馬愛(ài)國(guó))；寧波解放軍第92899部隊(duì)(蘇為吉)；煙臺(tái)解放軍第107醫(yī)院精神科(王麗杰)；烏魯木齊解放軍第23醫(yī)院精神科(孟新珍)；吉林解放軍第65328部隊(duì)衛(wèi)生隊(duì)(謝洪波)

Cardiopulmonary Coupling(CPC)：An ECG-based Analysis for Sleep

MA Yan,SUN Shuchen,Chung-Kang Peng.Division of Interdisciplinary Medicine and Biotechnology，Beth Israel Deaconess Medical Center，Harvard Medical School，Boston，MA，USA.02215(MA Yan,Chung-Kang Peng);Otolaryngology Department，Guang'anmen Hospital，China Academy of Chinese Medical Sciences，Beijing 100053，China(SUN Shuchen)

Corresponding author：MA Yan，E-mail：dr.yan.ma@gmail.com；SUN Shuchen，E-mail:sunsc@163.com

【Abstract】Although polysomnography has been wildly used as a standard of sleep measurement，it has several disadvantages.With the development of technology and knowledge update on sleep medicine，increasingly more remote or portable deviceshave been developed.Cardiopulmonary coupling(CPC)analysis simplifies data collection and signal processing，meanwhile provide reliable sleep reports.This technique has been well applied to sleep quality evaluation and sleep apnea detection.In this article，we briefly introduced the mechanisms and reviewed present publications of CPC applications，aiming to inspire future practice and studies.

【Key Words】Cardiopulmonary Coupling; ECG; Sleep medicine; Sleep quality; Sleep apnea

通信作者：張理義，E-mail:zly102@126.com

基金項(xiàng)目：軍隊(duì)心理衛(wèi)生應(yīng)用性科研課題專項(xiàng)課題(編號(hào)：12XLZ216)