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        腦電圖在創(chuàng)傷性腦損傷的臨床應用

        2020-12-20 15:54:02王健劉勁芳
        臨床外科雜志 2020年10期
        關鍵詞:腦電腦電圖腦損傷

        王健 劉勁芳

        創(chuàng)傷性腦損傷(traumatic brain injury,TBI)在我國的發(fā)生率比世界上其他大多數(shù)國家高,這給個人、家庭和社會都帶來了巨大的負擔[1]。重型顱腦創(chuàng)傷病人的救治充滿著挑戰(zhàn),其早期的評估和干預顯得尤為重要。腦電圖(electroencephalogram,EEG)檢查是神經(jīng)電生理檢查項目之一,其能直接敏感地反映腦功能的狀態(tài),且可床旁實時監(jiān)測。EEG主要來自皮層3~5層大錐體細胞的突觸后電位,部分動作電位亦參與其中,記錄腦神經(jīng)細胞自發(fā)電活動。任何引起細胞代謝異常的因素均會導致神經(jīng)細胞電活動改變,并且可以通過EEG反映出來。因而其在TBI病人的診治和預后評估中發(fā)揮著重要作用。此外,基于EEG量化分析技術,同樣在TBI后癲癇檢測、意識評估等發(fā)揮著重要作用。

        一、腦電圖在顱腦創(chuàng)傷后癲癇的應用

        顱腦創(chuàng)傷后癲癇(post-traumatic epilepsy,PTE)是顱腦創(chuàng)傷后嚴重并發(fā)癥,可顯著惡化原發(fā)腦損傷造成的損害,嚴重影響病人的生存質(zhì)量[2]。創(chuàng)傷后癲癇發(fā)生率約為4%~53%[3]。顱腦創(chuàng)傷后意識喪失,異常的神經(jīng)影像學表現(xiàn)包括顱骨骨折、中線移位、腦挫傷、硬膜下出血、顱內(nèi)出血是癲癇發(fā)生的高危險因素[4]。癲癇不能僅僅通過病人臨床表現(xiàn)來診斷,并且非驚厥性癲癇沒有突出的軀體發(fā)作癥狀,這些均需持續(xù)腦電圖監(jiān)測來確診。歐洲危重病醫(yī)學會專家組建議,對于格拉斯哥昏迷量表(glasgow coma scale,GCS)≤8分的TBI病人通過EEG篩查非驚厥性癲癇(nonconvulsive seizures,NCSz),特別是伴有大面積腦挫裂傷、顱內(nèi)血腫、顱骨骨折以及貫通傷的病人[5]。美國臨床神經(jīng)生理學會共識小組建議采用連續(xù)腦電圖用于診斷非驚厥性發(fā)作、非驚厥性癲癇持續(xù)狀態(tài)和其他發(fā)作事件,且證據(jù)支持使用視頻和定量EEG[6]。研究顯示,振幅整合腦電和腦電光譜陣列圖對于快速發(fā)現(xiàn)癲癇是一種非常有用的方法,具有較好的敏感性和特異性[7]。Siddiqui等[8]和Duncan等[9]相繼報道采用大數(shù)據(jù)和機器學習方法有助于提高癲癇的探測和分類。此外,抗癲癇治療過程中,腦電監(jiān)測至關重要。Fung等[10]報道,驚厥性癲癇持續(xù)狀態(tài)的患兒臨床發(fā)作控制后,仍約有42%患兒呈現(xiàn)腦電圖電發(fā)作。因此,腦電圖對于抗癲癇藥物滴定治療是一項有用的監(jiān)測。近年來,有學者試圖通過分析腦電特征來尋找PTE發(fā)生的腦電標志物。研究顯示,TBI大鼠腦電圖出現(xiàn)病理性高頻振蕩,重復性高頻振蕩和頻率在10~16 Hz陣發(fā)性節(jié)律性波,睡眠紡錘時間的減少可能反映PTE發(fā)生過程的不同階段,是PTE發(fā)生可能的標志物[11]。這些發(fā)現(xiàn)在人類身上尚需要進一步研究。

        二、腦電圖在顱腦創(chuàng)傷后意識障礙的應用

        隨著重型顱腦創(chuàng)傷救治水平的提高,病人的死亡率明顯下降。然而,隨著病程的遷延,部分存活的病人陷入不同程度的意識障礙,包括昏迷、植物狀態(tài)、最小意識狀態(tài)。有些病人甚至長期處于這些狀態(tài)之中。腦電圖在腦損傷后昏迷病人預后評估中具有不可替代的作用。當EEG分級越高或出現(xiàn)惡性腦電圖模式(α/θ昏迷、彌漫性小波幅無規(guī)律性的δ活動、低電壓、等電位、腦電反應性消失)預示病人預后不良[12]。而EEG背景活動更接近于α頻率,EEG熵指數(shù)越高,存在睡眠紡錘波和腦電反應性提示病人預后較好[13]。美國及歐洲專家共識均推薦采用腦電方法來評估病人意識[14-15]。此外,腦電圖量化參數(shù)有助于預測TBI病人預后。研究顯示,α功率、相對快θ功率變異為TBI病人預后提供重要參考價值,其預測重型腦損傷病人預后曲線下面積均超過0.8[16]。Haveman等[17]研究發(fā)現(xiàn),聯(lián)合量化腦電特征能較好地預測中-重度腦損傷病人預后,其模型在訓練集預測病人預后不良曲線下面積達0.94。近些年來,隨著腦網(wǎng)絡,大數(shù)據(jù),人工智能興起,高密度腦電圖和機器學習對于意識障礙病人的評估可能扮演著重要的角色。Chennu等[18]報道,慢性意識障礙病人與健康對照組相比,α頻段額-頂部長程連接模式減弱,而δ和θ頻段的連接更強、更廣泛。與微意識狀態(tài)(minimally conscious state,MCS)病人相比,無反應覺醒綜合征(unresponsive wakefulness syndrome,UWS)病人大腦半球間額頂連通性下降,且邊緣和顳頂枕區(qū)域功能拓撲發(fā)生改變[19]。此外,將機器學習或類似算法應用于腦電圖能夠檢測到部分意識障礙病人對動作指令存在腦激活,即存在認知-運動分離,這種對指令有EEG響應的病人比沒有這種模式的意識障礙病人更容易恢復。這可以幫助區(qū)分不同病人的意識狀態(tài)[20-22]。

        三、腦電圖在顱內(nèi)壓評估和腦缺血檢測中的應用

        正常生理情況下,腦血流量與腦灌注壓成正比,與腦血管阻力成反比。當顱內(nèi)壓升高時,會引起腦水腫加重和腦灌注壓下降,最終導致腦缺血。腦電圖對局部缺血缺氧非常敏感,能較好地反映腦損傷后腦血流量(cerebral blood flow,CBF)的變化。當CBF降低至25~35 ml/100 g/min,EEG快波頻率逐漸消失,當CBF降低至17~18 ml/100 g/min,EEG波幅明顯下降,慢波逐漸增加。這代表重要的缺血臨界值,此時神經(jīng)元開始失去跨膜轉運的梯度,導致細胞壞死。當CBF持續(xù)降低至梗塞臨界值(≤10~12 ml/100 g/min),EEG變?yōu)榈推?,細胞損傷變?yōu)椴豢赡鎇23]。研究顯示,在蛛網(wǎng)膜下腔出血的病人,定量腦電圖α/δ功率比值、相對α變異度下降提示出現(xiàn)遲發(fā)性血管痙攣,并且比臨床CT診斷遲發(fā)性腦缺血更早[24- 25]。這可輔助臨床醫(yī)師盡早發(fā)現(xiàn)腦缺血,為防止永久性神經(jīng)損傷擴大機會窗。另外,研究發(fā)現(xiàn),EEG和顱內(nèi)壓二者之間存在密切關系,未來可能開發(fā)一種基于EEG非侵入性方式測量顱內(nèi)壓的醫(yī)療設備[26-27]。

        四、腦電圖在顱腦創(chuàng)傷病人鎮(zhèn)靜深度監(jiān)測的應用

        鎮(zhèn)痛鎮(zhèn)靜是神經(jīng)重癥病人治療的重要組成部分,其目的和意義在于減輕病人的疼痛,消除病人焦慮和躁動,減少交感神經(jīng)過度興奮,降低氧代謝,改善腦組織對缺血的耐受性。另外,鎮(zhèn)靜治療也是顱內(nèi)高壓的治療、目標溫度的管理和癲癇發(fā)作控制的重要治療手段[28]。然而,過度鎮(zhèn)靜會導致延遲蘇醒,低血壓,肌肉萎縮,機械通氣時間延長,增加感染、褥瘡、血栓的風險,增加住院時間和醫(yī)療費用等問題。因此,重癥病人應當使用有效和可靠的評估工具常規(guī)監(jiān)測鎮(zhèn)靜深度,基于病人為中心的目標導向的滴定式的鎮(zhèn)靜[29-30]。目前的鎮(zhèn)靜藥物多作用于中樞神經(jīng)系統(tǒng),通過多個環(huán)節(jié)對腦電圖產(chǎn)生影響,EEG信號會隨著鎮(zhèn)靜劑量的變化而變化。 腦電雙頻譜指數(shù)(bispectral index,BIS)是監(jiān)測病人鎮(zhèn)靜水平的常用方式,已廣泛應用于麻醉深度的監(jiān)測。對于重型顱腦損傷的病人,BIS可以為藥物滴定式控制癲癇持續(xù)狀態(tài)和顱高壓的控制提供參考。研究顯示,BIS值對于維持穩(wěn)定的鎮(zhèn)靜狀態(tài)比較可靠,較深的鎮(zhèn)靜水平(BIS值為40~50)能使顱內(nèi)壓下降得更快[31]。Musialowicz 等[32]報道,采用連續(xù)腦電圖和BIS監(jiān)測難治性癲癇持續(xù)狀態(tài)發(fā)現(xiàn),當BIS值為30時腦電圖診斷為爆發(fā)抑制的敏感性為99%,特異性為98%,BIS與EEG顯著正相關。頻譜熵是一種基于頻域分析的計算方法,是將原始腦電圖經(jīng)過傅立葉變換得到的功率譜。研究顯示,頻譜熵可用于指導丙泊酚的鎮(zhèn)靜治療,隨著鎮(zhèn)靜深度的增加,頻譜熵值下降[33]。Li等[34]報道,腦電微狀態(tài)光譜分析能較好地反映丙泊酚誘導的鎮(zhèn)靜過程中腦部狀態(tài)的變化,有望作為一種標志物。有學者報道各腦區(qū)δ頻段的腦電功率可以反映腦損傷病人術后鎮(zhèn)靜深度的變化,其中雙側額部δ頻段腦電功率值對臨床鎮(zhèn)靜用藥指導意義更大[35]。然而,現(xiàn)有的腦電設備監(jiān)測鎮(zhèn)靜水平的準確性存在爭議,在TBI病人應用價值有限。未來,采用去除偽跡連續(xù)EEG信號的采集,腦電網(wǎng)絡分析,機器學習算法可能有助于我們找到精準鎮(zhèn)靜的標準[36]。

        五、思考與展望

        腦電圖檢查是神經(jīng)醫(yī)學非常重要的檢查之一,是一項易獲得且客觀的檢查。它能直接、敏感地反映腦功能狀態(tài),其在癲癇的探測、腦缺血的檢測、預后的評估、顱內(nèi)壓的判斷、鎮(zhèn)靜深度的評估中均發(fā)揮著重要作用。此外,腦電圖還可以用于評估TBI病人認知功能。研究發(fā)現(xiàn),經(jīng)歷過TBI的兒童在認知方面低于同齡兒童,EEG與認知表現(xiàn)之間似乎存在某種潛在關系[37]。Shah等[38]報道EEG上后頭部表現(xiàn)為高的δ/α波段功率比值(delta-to-alpha frequency band power ratio,DAR)與創(chuàng)傷后精神錯亂(post-traumatic confusional state,PTCS)嚴重程度顯著相關,可能是PTCS標志物。目前腦電圖正朝著醫(yī)工結合方向發(fā)展,腦機接口作為當前神經(jīng)工程領域中最活躍的研究方向之一。研究顯示,采用腦電信號可以很好地控制機械手臂,有望恢復重度癱瘓病人的獨立性和自主性[39]。其通過提取人腦自發(fā)腦電信號特征進行處理,轉換為具體的控制命令,并根據(jù)使用者的意圖執(zhí)行。在生物醫(yī)學、神經(jīng)康復、智能機器人等領域具有廣闊的應用前景。

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