靜息狀態的動態腦血流自動調節：檢查方法及臨床應用

紀乃方，王政嚴，韓珂，胡漢華，4，5

1 腦血流自動調節：生理現象和分析方法

CA是使腦血流（cerebral blood flow，CBF）維持恒定的生理機制。過去研究發現：①正常人在注射去氧腎上腺素持續升高動脈血壓（arterial blood pressure，ABP）時，CBF沒有明顯變動[1]。②若以充氣袖帶暫時阻斷大腿血流再釋放，或令受檢者做瓦氏動作（Valsalva maneuver，VM），可以誘發十余秒CBF及ABP的共同改變，并可觀察到CBF比ABP更快恢復到測試前的基線[2-3]。以上兩種觀察CA作用的方法，分別被稱為sCA和dCA。這兩種CA在生理機制上不全然相同，在生理學及醫學的價值上彼此無法完全取代對方。時至今日，dCA研究逐漸增多，而sCA逐漸減少，因為dCA檢查不需使用藥物誘發ABP改變，安全性較高，醫師及患者的接受度也較高。

使用大腿充氣袖帶或VM誘發ABP改變的dCA測試，仍然存在一些缺點：①大腿充氣袖帶在正常年輕受檢者中使用沒有問題，但老年人或有腿部血管阻塞疾病的患者使用則有耐受度及安全性的問題。②VM在正常年輕受檢者中使用沒有問題，但對認知功能有障礙或身體太過虛弱的患者，可能有配合度的問題。而且在疾病急性期，誘發CBF和ABP變化有造成疾病惡化的風險。理想的臨床檢查方法應該安全、結果可靠、步驟簡單、價格合理。因此，dCA若能在不需使用大腿充氣袖帶或VM的狀況下測量，就是一個理想的臨床診療工具了。所幸，過去研究發現，即便受檢者處于靜息狀態，ABP及CBF仍有自發性的波動（spontaneous oscillation）。而且在這樣的狀態下，仍能觀察到dCA的表現：CBF的變動會領先于ABP（圖1）。因此，測量CBF頻譜領先于ABP頻譜的程度，即兩個頻譜間的相位差（phase difference），就可以當作dCA的量化指標[4-5]。CBF和ABP間的相位差變小（CBF調節的反應變慢），代表dCA變差[6]。

量化CBF和ABP頻譜的相位差，常用傳遞函數分析法（transfer functional analysis，TFA）[4-5]。TFA是將CBF及ABP的頻譜分解為3個不同頻帶：高頻（high frequency，HF），0.20～0.50 Hz；低頻（low frequency，LF），0.07～0.2 Hz；極低頻（very low frequency，VLF），0.02～0.07 Hz（圖2），再分別計算不同頻帶的CBF和ABP頻譜間的平均相位差。通常在VLF和LF這兩個頻帶，CBF領先ABP比較明顯；而HF頻帶CBF和ABP之間的相位差就很小而趨近于零，這代表dCA主要調節＜0.20 Hz的CBF波動[6]。TFA的方法和可以調整的參數很多，因此，不同的研究團隊若使用不同的參數，得到的相位差數值就會有差異，造成不同團隊的研究結果無法互相比較，也無法建立適用于所有研究的參考值。過去dCA的研究因為方法不統一而沒有公認的結果參考值，每一個研究團隊皆要自己招募健康受試者當對照組，如果有統一的方法，就可以建立健康正常人的參考數值供大家使用。在經過多年的研究和經驗交流后，由不同國家研究團隊組成的聯盟——腦血流自動調節研究網絡（the international cerebral autoregulation research network，CARNet）推薦使用統一的靜息狀態CA檢查程序及TFA運算方法，將它寫成白皮書供大家參考，并將TFA的運算方法寫成Matlab code免費供同行研究下載使用（http：//www.car-net.org/content/resources），這樣可以免去研究者自己寫運算程序的困難，也可促進不同中心檢查結果的一致性，以利于建立CA結果的參考值及增加臨床應用的可能性[7]。目前尚未有公認的dCA正常/疾病參考數值，但隨著CARNet TFA運算方法的普及，相信不久的未來可以統合不同中心的研究結果，提供dCA參考數值以供臨床應用。

圖2 CBF及ABP的頻譜的3個不同頻帶

2 靜息狀態腦血流自動調節的測量步驟

記錄CBF和ABP頻譜常用的儀器分別是TCD監測器及無創性手指連續血壓監測儀。這兩種機器通常都有模擬訊號輸出和輸入端口，可以將測得的頻譜實時輸出給其他儀器，也可以接受其他儀器的實時信號輸入。研究者可以將TCD監測器和血壓監視儀的模擬訊號輸出端口接到數據擷取器（data acquisition，DAQ），再配合相關軟件如LabView（National Instruments），就可以將CBF及ABP的頻譜同時記錄存盤，以進行后續運算。也可以將血壓監視器的模擬訊號輸出端口接到TCD監測器的模擬訊號輸入端口，再配合TCD監測器內建的軟件，例如DWL的QL software，將CBF及ABP的頻譜同時記錄存盤，再進行后續運算。某些機型的模擬信號輸出會有明顯的時間延遲現象（如圖3，用Finapress Finometer Pro血壓監測儀的模擬信號輸出，大約比DWL Multi-Dop Pro TCD監測儀的模擬信號慢0.9 s，這可以由同時擠壓手指血壓傳感器和TCD探頭制造的人工噪聲信號發現兩臺機器信號在時間上不同步的現象），因此測量不同機器的信號輸出時間差異，并在擷取信號后將它們在時間上重新同步（synchronization），是進行TFA前的重要步驟[7]。

使用TCD監測儀測量到的其實是MCA的血流速度（middle cerebral artery flow velocity，MCAFV），而不是真正的CBF。在MCA直徑維持恒定的狀況下，MCAFV的變化和CBF的變化是成正相關的。進行TFA時依賴的是CBF的相對變化程度而非絕對值，因此記錄MCAFV時，TCD監測儀的超聲探測角度若固定不變，則角度大小不會影響TFA的計算結果。記錄MCAFV過程中不可改變超聲探測角度或深度，也應盡量避免以手接觸超聲探頭，以免造成MCAFV測量的人為誤差。此外，使用MCAFV代替CBF的前提是MCA直徑不變，而腦血管直徑會隨血中CO2濃度產生改變，因此一般建議在測量dCA時要使用呼氣末CO2監測器（End tidal CO2monitor）進行觀察，待受檢者呼吸速度及PaCO2穩定時才開始記錄；若記錄過程中受檢者的PaCO2發生明顯改變（＞1 mm Hg），則應考慮舍棄該段數據，或是將它可能造成的影響納入結果分析中[5，7]。但用TFA運算dCA只需要CBF和ABP，并不需要PaCO2的資料。

圖3 不同檢測儀的模擬信號輸出不同步

記錄時受檢者可采用坐姿或臥姿，通常需先讓受檢者維持同一姿勢休息至少15 min再開始記錄CBF和ABP；記錄時間長度至少應有5 min，得到的結果才可靠[7-8]。若要比較不同受檢者或不同次的測試結果，建議采用同一種姿勢及同一種時間長度的記錄結果，因為記錄時間的長短會影響TFA運算時采用的參數（如果使用CARNet提供的Matlab code并且使用默認模式執行）。但以本課題組研究比較5 min及10 min記錄長度的結果，兩種時間長度所算出的CBF-ABP相位差并沒有顯著差異[9]。此外，TCD在亞洲人群的整體成功率只有60%～70%，尤其在老人及女性中更低[10-13]。若從顱外頸內動脈監測血流速度（extracranial internal carotid artery flow velocity，ICAFV），則可以有100%的檢查成功率。本課題組改造TCD監測儀的頭架，使其可以將超聲探頭固定在下顎后方頸部監測ICAFV，并分析ICAFV和MCAFV得到的dCA結果，發現同時間ICAFV及MCAFV得到的CBF-ABP相位差并無顯著差異[12，14]。因此，使用ICAFV監測，可以作為dCA在經顱多普勒超聲失敗時的替代方案。

將擷取的CBF及ABP訊號以逗號分隔值文件格式（Comma-Separated Values，CSV）存盤后，就可以利用Matlab軟件配合CARNet的TFA code進行運算，即可得到CBF-ABP相位差、增益及一致性等結果。腦血管疾病臨床預后指標。

未來CA的研究方向應要朝標準化檢查方法、生理機制、介入方法及儀器設備小型化的方向努力，以使CA可以早日成為輔助腦血管疾病診療的有用工具。

3 腦血流自動調節檢查的臨床價值

CA在腦血管疾病，包括腦出血、缺血性卒中或腦血管狹窄都會變差。腦出血或缺血性卒中的患者，若CA異常，死亡率和殘障率比較高[15-19]。對于大血管阻塞造成的缺血性卒中，CBF-ABP的相位差會變小，且以患側大腦較嚴重[17-18，20]；對于小血管疾病造成的缺血性卒中，CBF-ABP的相位差在雙側大腦都變小[16，20-21]；高血壓及糖尿病患者雙側大腦CBF-ABP的相位差也變小[22-23]。因此，CA變差可以是大腦本身疾病造成，也可以是系統性疾病造成。

過去研究發現，腦出血及缺血性卒中急性期ABP過高或過低的患者，死亡和殘障率較高；但是在急性期積極控制ABP并不會降低死亡或殘障率[24-25]。有研究顯示缺血性卒中患者的CBF-ABP相位差比起ABP本身，更能預測患者的殘障率[16]。因此，CA有潛力作為一個有用的

【點睛】本文介紹了TCD監測器及無創性手指連續血壓監測儀測量靜息狀態腦血流自動調節的臨床價值、方法和參數調節。