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腦電圖功率譜變化對(duì)MCI患者腦血管狹窄的診斷價(jià)值

作者單位:726000 陜西 商洛,陜西省商洛市中心醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科(趙曉紅)；西安交通大學(xué)第二附屬醫(yī)院神經(jīng)內(nèi)科(展淑琴)

趙曉紅,展淑琴

[摘要]目的探討腦電圖功率譜變化對(duì)輕度認(rèn)知功能障礙(MCI)患者腦血管狹窄的診斷價(jià)值。方法100例MCI患者被分為無腦血管狹窄組、輕度腦血管狹窄組、重度腦血管狹窄組,所有患者行常規(guī)腦電圖記錄,比較分析3組的α頻段、θ頻段、δ頻段相對(duì)功率值及α/θ值,通過腦電圖功率譜分析,對(duì)腦血管狹窄程度做出診斷。結(jié)果α頻段相對(duì)功率值和α/θ值隨腦血管狹窄程度下降,θ頻段、δ頻段相對(duì)功率值隨腦血管狹窄程度升高,腦電圖功率譜分析對(duì)無腦血管狹窄、輕度腦血管狹窄、重度腦血管狹窄的診斷符合率分別為87.18%、81.25%、96.55%,總體診斷符合率為88.00%,診斷一致性較好(kappa=0.819,P<0.05),診斷有無腦血管狹窄的ROC曲線下面積為0.905(P<0.05)。結(jié)論α頻段、δ和θ頻段及α/θ值的改變可作為提示腦血管狹窄程度的觀察指標(biāo)；腦電圖功率譜變化對(duì)MCI患者腦血管狹窄病情有較好的診斷價(jià)值。

[關(guān)鍵詞]認(rèn)知功能障礙；腦電圖；功率譜；腦血管；狹窄；診斷

Diagnosis value of EEG power spectrum changes to cerebral vascular stenosis in patients with MCI

Zhao Xiaohong1, Zhan Shuqin21. Department of Neurology, Central Hospital of Shangluo City, Shangluo, Shaanxi, 726000, China; 2. Department of Neurology, Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University, Xi'an, Shaanxi, 710004, China

[Abstract]ObjectiveTo explore the diagnosis value of electroencephalogram (EEG) power spectrum changes to cerebral vascular stenosis (CVS) in patients with mild cognitive impairment (MCI).MethodsTotal 100 patients with MCI were divided into non-CVS group, mild CVS group, and severe CVS group; the conventional EEG of all patients were recorded, and the relative power of α, θ, and δ frequency range and α/θ value of the three groups were compared and analyzed; EEG power spectrum analysis was made in order to diagnose the severity of CVS.ResultsThe values of relative power and α/θ in frequency range α decreased with the severity of CVS, and those in frequency ranges θ and δ increased with the severity of CVS; the coincidence rate of EEG analysis with the diagnosis of non-CVS, mild CVS, and severe CVS was 87.18%, 81.25%, and 96.55%, respectively, with an overall coincidence rate of 88.00%, so the coincidence rate with diagnosis is good (kappa=0.819,P<0.05). The area under the ROC curve to diagnose whether there was CVS was 0.905 (P<0.05).ConclusionThe change of the frequency range of α, θ, and δ and α/θ value may be taken as an observation index indicating the severity of CVS; the EEG power spectrum changes has good diagnosis value to CVS in patients with MCI.

[Key words]cognitive impairment; EEG; power spectrum; cerebral vascular; stenosis; diagnosis

輕度認(rèn)知功能障礙(mild cognitive impairment,MCI)是一種介于正常老齡化及癡呆之間的綜合征,主要表現(xiàn)為輕度記憶減退或其他輕度認(rèn)知功能損害,但并不影響患者的日常生活能力及社會(huì)活動(dòng)能力[1-2]。MCI進(jìn)展為癡呆的風(fēng)險(xiǎn)很高,MCI患者發(fā)生癡呆的可能性是正常老齡人群的10倍,大多數(shù)MCI患者會(huì)在5年內(nèi)進(jìn)展為癡呆,因而MCI被認(rèn)為是癡呆的前狀態(tài)[3-4]。血管性因素被認(rèn)為是MCI的一個(gè)危險(xiǎn)因素,有研究表明,MCI伴隨顱內(nèi)腦血管狹窄的患者5年內(nèi)進(jìn)展為癡呆的可能性顯著提高[5]。傳統(tǒng)腦電圖只能判斷MCI患者是否有顱內(nèi)腦血管狹窄,對(duì)狹窄程度的區(qū)分效果不佳。目前,有報(bào)道認(rèn)為腦電圖功率譜分析對(duì)腦血管病變有一定的診斷價(jià)值。本研究旨在分析MCI患者的腦電圖功率譜變化,探究其對(duì)MCI患者腦血管狹窄的診斷價(jià)值。

1對(duì)象與方法

1.1研究對(duì)象選擇我院2010年5月~2013年8月確診的100例MCI患者為研究對(duì)象,均符合MCI診斷標(biāo)準(zhǔn)[6]。病例納入標(biāo)準(zhǔn):(1)確診為MCI；(2)無明顯腦血管疾病。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)精神科疾病患者；(2)癡呆患者。

1.2研究方法腦電圖描記時(shí)(Bio-logic生產(chǎn)的Netlink40數(shù)字化腦電圖儀),室內(nèi)安靜、半暗,被測(cè)者靜坐,保持清醒、放松狀態(tài),按照10-20系統(tǒng)放置電極,雙側(cè)耳垂放置參考電極,采用單極腦電圖描計(jì)。增益:100 μV,高頻濾波30 Hz,低頻濾波0.5 Hz,時(shí)間常數(shù) 0.3,采樣頻率為200 Hz,采樣精度為16 bit,描記時(shí)間1 h。選取無眼動(dòng)及其他偽差的腦電圖30 s,進(jìn)行快速傅里葉轉(zhuǎn)換(FFT),得到相應(yīng)的功率值。然后計(jì)算各頻段的相對(duì)功率值(該頻段功率與各頻段功率總和的比值)和α/θ值。腦電頻段區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)為:δ頻段(1.0~3.9)、θ頻段(4.0~7.9)、α1頻段(8.0~8.9)、α2頻段(9.0~10.9)、α3頻段(11.0~13.9)、β1頻段(14.0~19.9)、β2頻段(20.0~30.0)。同時(shí)對(duì)所有患者使用簡(jiǎn)易精神狀態(tài)評(píng)價(jià)量表(MMSE)進(jìn)行量表評(píng)分,判斷其認(rèn)知水平,記錄患者基本資料。

1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)方法所有數(shù)據(jù)均使用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,計(jì)量資料以均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差表示,兩組比較采用t檢驗(yàn),多組比較采用方差分析；診斷效果的比較采用kappa檢驗(yàn),kappa值>0.4表示一致性較差,kappa值>0.75表示一致性較好。所有檢驗(yàn)均為雙側(cè)檢驗(yàn),檢驗(yàn)水準(zhǔn)為α=0.05。

2結(jié)果

2.1患者一般資料100例MCI患者按照顱內(nèi)腦血管狹窄程度分為3組,無腦血管狹窄組39例、輕度腦血管狹窄組32例、重度腦血管狹窄組29例。各組的年齡、性別、受教育年限和MMSE評(píng)分均無顯著性差異(P>0.05,表1)。

2.23組各頻段相對(duì)功率值比較δ頻段和θ頻段均隨著腦血管狹窄程度的加深逐漸升高,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(F=9.57和F=3.53,P<0.05)；而α頻段隨著腦血管狹窄程度的加深逐漸下降,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(F=11.35,P<0.05),主要表現(xiàn)為α2頻段的下降,而α1頻段和α3頻段在3組間差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。見表2。

2.33組的α/θ值比較無腦血管狹窄組、輕度腦血管狹窄組、重度腦血管狹窄組的α/θ值分別為2.62±0.71、2.25±0.63、1.87±0.48,3組的α/θ值隨著腦血管狹窄程度的加深逐漸下降,差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(F=12.04,P<0.05)。

2.4腦電圖功率譜分析對(duì)腦血管狹窄程度的診斷經(jīng)過對(duì)患者的腦電圖進(jìn)行分析,39例無腦血管性狹窄的患者中,5例被診斷為輕度腦血管狹窄,診斷符合率為87.18%；32例輕度腦血管性狹窄的患者中,4例被診斷為無腦血管狹窄,2例被診斷為重度腦血管狹窄,診斷符合率為81.25%；29例重度腦血管性狹窄的患者中,1例被診斷為輕度腦血管狹窄,診斷符合率為96.55%?？傮w診斷一致性kappa值為0.819(P<0.05),腦電圖功率譜分析診斷有無腦血管狹窄的ROC曲線下面積為0.905(P<0.05)。見表3、圖1。

表1　3組患者基本資料比較

表2　各頻段相對(duì)功率值比較

注:與無腦血管狹窄組比較,①P<0.05；與輕度腦血管狹窄組比較,②P<0.05

表3　腦電圖功率譜與MRA對(duì)腦血管狹窄程度的診斷結(jié)果比較(例)

圖1　腦電圖功率譜分析診斷有無腦血管狹窄的ROC曲線

3討論

我國(guó)老年人口較多,老年疾病中的輕度認(rèn)知障礙尤為突出,MCI在老年人群眾發(fā)病率較高,如果不能及時(shí)得到治療,大部分患者會(huì)進(jìn)展為癡呆。目前,臨床上對(duì)于癡呆缺乏有效的治療措施,因此,針對(duì)MCI患者進(jìn)行早期診斷和干預(yù)具有重要意義。腦血流量與認(rèn)知功能有密切的關(guān)系,不少研究都證實(shí)腦血管性因素對(duì)認(rèn)知障礙有較大影響[7-8]。

腦電圖是臨床上普遍使用的一項(xiàng)電生理檢查,可將腦電信號(hào)以圖形的形式表現(xiàn)出來。腦電信號(hào)是一種特殊的自發(fā)性生物電信號(hào),它可以反映大腦的功能狀態(tài),任何原因引起的腦部結(jié)構(gòu)或者功能的改變都會(huì)導(dǎo)致腦波異常。在不同的病理狀態(tài)下,可觀測(cè)到不同的腦電信號(hào),借此可分析其傳遞的腦功能信息。腦電圖對(duì)顱內(nèi)大腦血管病變檢測(cè)陽性率較高,有很好的靈敏度。定量腦電圖功率譜分析技術(shù)可以將原始的腦電波幅隨時(shí)間的變化轉(zhuǎn)化為腦電功率隨頻率的變化,進(jìn)而直接觀察各頻段腦電波的分布與變化,這種技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)腦波的定量分析,彌補(bǔ)了傳統(tǒng)腦電分析方法的不足。

MCI患者常伴有顱內(nèi)動(dòng)脈腦血管狹窄,顱內(nèi)動(dòng)脈腦血管狹窄導(dǎo)致MCI的原因可能是:(1)腦低灌注,腦血管狹窄時(shí)血流灌注不足,導(dǎo)致腦組織缺血缺氧,這對(duì)腦組織海馬部位影響最大,進(jìn)而導(dǎo)致認(rèn)知功能的損害；(2)腦栓塞,顱內(nèi)腦血管狹窄,動(dòng)脈粥樣硬化斑塊脫落形成微栓子,會(huì)導(dǎo)致靜息性腦梗死,增加認(rèn)知功能損害的風(fēng)險(xiǎn)；(3)腦白質(zhì)病變,腦血管狹窄引起的慢性缺血狀態(tài)可導(dǎo)致白質(zhì)病變,直接損傷腦組織,引起認(rèn)知功能損害。

顱內(nèi)腦血管狹窄導(dǎo)致腦電活動(dòng)異常,會(huì)引起腦電圖的α波節(jié)律不規(guī)則、過度θ活動(dòng)等一系列改變。本研究中δ頻段和θ頻段隨著腦血管狹窄程度的加深而逐漸升高,α頻段則隨著腦血管狹窄程度的加深而逐漸下降,并且主要表現(xiàn)為α2頻段的下降,α/θ值隨著腦血管狹窄程度的加深而逐漸下降,提示δ頻段、θ頻段、α頻段、α/θ值的變化可為MCI患者的腦血管狹窄程度提供診斷依據(jù)。腦血管狹窄導(dǎo)致腦部組織缺血,會(huì)出現(xiàn)α波節(jié)律減慢。有研究表明,當(dāng)腦血管狹窄嚴(yán)重,導(dǎo)致腦梗死發(fā)生時(shí),梗死區(qū)的θ頻段、δ頻段功率升高,此時(shí)腦電圖異常十分明顯[9]。θ波與認(rèn)知聯(lián)系最為緊密,可反映認(rèn)知功能的活動(dòng)[10-11]；α節(jié)律波是靜息節(jié)律,與記憶有關(guān)[12]。α頻段相對(duì)功率下降、δ和θ頻段相對(duì)功率增加及α/θ值的下降,可以作為提示腦血管狹窄程度的觀察指標(biāo),在判斷腦血管狹窄程度方面有積極作用。本研究定量腦電圖功率譜分析結(jié)果顯示,無腦血管性狹窄、輕度腦血管性狹窄、重度腦血管性狹窄的診斷符合率分別為87.18%、81.25%、96.55%,總體診斷符合率為88.00%。1例重度腦血管狹窄患者表現(xiàn)為一側(cè)α2頻段的下降,診斷為輕度腦血管狹窄,可能原因是在腦血管狹窄的過程中形成了側(cè)支循環(huán)。診斷一致性kappa值為0.819,說明定量腦電圖功率譜診斷腦血管狹窄程度效果較好,尤其是對(duì)無腦血管狹窄和重度腦血管狹窄的診斷。

通過本研究發(fā)現(xiàn),定量腦電圖功率譜對(duì)MCI患者的腦血管狹窄程度有較好的診斷價(jià)值。因此,在臨床上可用腦電圖功率譜變化診斷MCI患者的腦血管狹窄程度。

【參考文獻(xiàn)】

[1]De Vriendt P,Gorus E,Cornelis E,et al.The advanced activities of daily living:a tool allowing the evaluation of subtle functional decline in mild cognitive impairment[J].J Nutr Health Aging,2013,17(1):64-71.

[2]Petersen RC.Mild cognitive impairment[J].N Engl J Med,2011,364:2227-2234.

[3]郭起浩,洪震.輕度認(rèn)知損害的診斷與評(píng)估[J].中華神經(jīng)科雜志,2010,43:169-170.

[4]Tomoyuki Mizuno,Tetsuya Takahashi,Raymona Y,et al.Assessment of EEG dynamical complexity in Alzheimer's disease using multiscale entropy[J].Clin Neurophysiol,2010,4(18):1438-1446.

[5]Joseph C,Buga AM,Vintilescu R,et al.Prolonged gaseous hypother-mia prevents the upregulation of phagocytosis-specific protein annexin 1 and causes low-amplitude EEG activity in the aged rat brain after cerebral ischemia[J].J Cereb Blood Flow Metab,2012,32(8):1632-1642.

[6]中華醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)病學(xué)分會(huì)癡呆與認(rèn)知障礙學(xué)組寫作組,中國(guó)阿爾茨海默病協(xié)會(huì)(ADC).中國(guó)癡呆與認(rèn)知障礙診治指南:輕度認(rèn)知障礙的診斷和治療[J].中華醫(yī)學(xué)雜志,2010,90(41):2887-2893.

[7]Debette S,Seshadri S,Beiser A McKeel DW,et al.Midlife vascular risk factor exposure accelerates structural brain aging and cognitive decline[J].Neurology,2011,77:461-468.

[8]Thorleif T,Sander D,Bickel H.Mild Cognitive Impairment and Dementia:the importance of modifiable risk factors[J].Dtsch Arzebl Int,2011,108(44):743-50.

[9]牛興榮.腦電圖在血管性癡呆診斷中的應(yīng)用[J].中國(guó)實(shí)用神經(jīng)疾病雜志,2013,3:73-74.

[10]Fernandez FR,Malerba P,Bressloff PC,et al.Entorhinal stellate cells show preferred spike phase-locking to theta inputs that is enhanced by correlations in synaptic activity[J].J Neurosci,2013,33(14):6027-6040.

[11]Mathewson KE,Basak C,Maclin EL,et al.Different slopes for different folks:alpha and delta EEG power predict subsequent video game learning rate and improvements in cognitive control tasks[J].Psychophysiology,2012,49(12):1558-1570.

[12]Liu CJ,Huang CF,Chou CY,et al.Age-and disease-related features of task-related brain oscillations by using mutual information[J].Brain Beha,2012,2(6):754-762.

(收稿日期:2014-12-18)

文章編號(hào)1004-0188(2015)03-0236-04

doi:10.3969/j.issn.1004-0188.2015.03.002

中圖分類號(hào)R 743

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金(81070999)