量化腦電圖對于PICU意識障礙患兒應用價值

劉 義 王文輝 趙 武

1 蚌埠醫學院研究生院，安徽省蚌埠市 233000； 2 蚌埠醫學院第一附屬醫院兒科

意識障礙是患兒對外界刺激失去反應、失去運動和感覺功能，僅保留自主神經系統功能的一種狀態[1]。意識障礙患兒主要表現為嗜睡、意識模糊、昏睡和譫妄，嚴重者昏迷等[2]。臨床上能夠引起患兒意識障礙的病因極其復雜，包括顱內感染、顱內出血、中毒性疾病、急性腦血管病、代謝性腦病、心臟驟停、休克、癲癇持續狀態、溺水等[2-3]。PICU中危重患兒面臨各種神經損傷的高風險，包括癲癇發作、缺血、水腫、感染和顱內壓升高，如果不治療，可導致永久性神經功能障礙。盡管存在這些風險，但很少有技術可以持續監測大腦功能。而神經系統損傷臨床表現及預后復雜多變，很難僅憑臨床表現對患兒的意識障礙水平及腦功能進行準確判斷。目前臨床上對意識障礙患兒意識水平的評估方法主要依賴臨床行為量表，沒有經過專業培訓的醫生采用臨床行為量表評估時，評分會造成高達40%左右的誤診率，該類方法客觀性及準確性差，其結果易受評估人經驗及接受培訓程度的影響[4-5]。而在臨床中的血清生化指標，如神經元特異性烯醇化酶 (Neuron-specific Enolase, NSE)和S100蛋白等作為一種客觀檢查指標，其主要適用于部分腦損傷急性期，隨著疾病進展，這類指標的敏感性逐漸降低[4]。功能性神經成像技術，如fMRI及PET等在意識障礙腦功能判斷中逐漸發揮重要作用，但其具有價格昂貴、儀器無法普及、無法床邊實時監測等缺陷，不適合PICU危重患兒常規腦功能監測[4，6]。近年來，神經電生理技術在意識障礙腦功能監測等方面日益受到人們的廣泛關注，其具有無創監測、費用低廉、可持續床旁檢測以及良好的時間分辨率等極大優勢[4，7]。持續床旁腦神經功能監測技術已經成為現在PICU意識障礙患兒腦神經功能監測和疾病預后判斷的重要手段[4，7-8]。

1 腦電圖(Electroencephalogram,EEG)

EEG是一種醫學影像記錄技術，它可以捕捉和測量神經元產生的腦電波信號。大腦的電活動可以通過放置在頭部皮膚或頭皮上不同位置的電極獲得，并將其轉換成一種稱為腦電圖的描記圖[9]。EEG可以在床邊連續監測，具有很好的空間分辨率及時間分辨率，對大腦的病理生理變化特別敏感，尤其對缺血缺氧異常敏感，可用于判斷癲癇發作，敏感地發現腦功能變化，及時準確的判斷病情轉歸，可作為早期預測昏迷患兒預后的判斷指標，為患兒的治療方案提供科學依據[7，10]。此外，連續腦電圖監測還被用作神經外科手術過程(如頸動脈內膜切除術)中確定亞臨床腦損傷的方法，并用于缺血檢測、整體功能評估、藥物滴定和預測[10]。當腦血流量發生變化時，皮質神經元的代謝和電活動均發生改變，EEG也隨之改變。對于不明原因危重患兒，大腦會經歷持續和動態的變化，及時對患兒進行神經功能評價至關重要。但是常規EEG無法長時間監測，隨著意識障礙患兒病情進展，患兒的腦電波也在不斷變化。因此，不利于臨床醫生及時發現患兒病情變化以及對于治療效果的評估[7]。Frontera等[11]研究表明蛛網膜下腔出血(SAH)后遲發性腦血管痙攣引起的腦缺血說明早期發現可通過采取適當的干預治療措施，比如血管成形術或者動脈內血管擴張劑治療，可以避免永久性腦神經損傷的發生。只有當損傷在臨床或影像學上變得明顯時，系列神經學檢查和影像學才能檢測到延遲性腦缺血。在這種情況下，腦電圖可能是一種有用的方法來檢測和治療缺血之前的損傷成為不可逆的。因此，持續床旁腦電監測對于PICU不明原因意識障礙患兒的病情評估及動態檢測是非常重要的。但是常規腦電圖需要受過專業培訓的腦電圖專家解讀，不僅如此，報告還具有一定的主觀性[10]。而量化腦電圖(Quantitative electroencephalogram，qEEG)通過傅里葉變換，可以對原始腦電圖的振幅、功率、頻率和節律進行量化，從而生成數值、比率或百分比；圖形化顯示陣列或趨勢；并設置報警閾值[10]。使其觀察指標變得更加客觀、易于解讀。需要強調的是，在評估腦電圖信號時，有大量的混雜因素需要考慮。而且，原始腦電圖最終仍然是評估大腦功能的黃金標準[10]。任何基于qEEG的算法都應該包括原始EEG，供現場或遠程熟悉EEG的工作人員查看[12]。因此，qEEG是在原始EEG基礎上把某些可以量化的指標進行解析并單獨顯示出來，同步視頻記錄，不僅可以快速查看整個EEG監測過程，而且可以對癲癇、干擾等事件進行重點標注，在趨勢圖中任意地方點擊即可顯現相應的原始EEG[7]。

2 量化腦電圖(Quantitative electroencephalogram,qEEG)

2.1 振幅整合腦電圖(Amplitude-integrated EEG，aEEG) aEEG是量化腦電圖中的觀測指標之一。它是一種經過濾波和壓縮的腦電圖趨勢，通過腦電信號振幅波進行腦電波分析，可用于各年齡段患者的腦功能長期監測[13]。aEEG趨勢提供了關于大腦整體活動及其隨時間變化的即時重要信息，包括睡眠覺醒周期的存在[13]。它具有操作簡單、圖形易于識別、信號穩定及可標注臨床事件等優點[2，7，14]。aEEG通過觀察腦電活動的振幅變動趨勢，來反映腦電活動的狀態，振幅高低與腦電活動呈正相關[7]。它可以提供患兒腦電的背景活動信息、爆發周期、睡眠活動的周期變化以及癲癇發作的行為事件等信息，跟傳統腦電圖具有較好的一致性[7，14]。aEEG現在已經廣泛應用于新生兒領域，對于新生兒缺血缺氧性腦病、圍產期窒息及窒息后腦損傷的病情早期識別、病情程度判斷及預后都有一定作用，也可用于癲癇監測、早產兒腦成熟度判斷、膽紅素腦病預后評估等方面[7，14]。aEEG是一種有效評價患兒腦損傷程度及腦功能狀態的客觀指標。有研究[15]運用aEEG對于各種原因引起急性腦損傷后昏迷的患兒進行腦功能監測，發現良好的aEEG模式(如：連續正常電壓)與良好的神經系統預后相關。不良的aEEG模式(如：持續低電壓、爆發抑制、平坦波等)提示神經系統預后不良。然而，中間模式(不連續正常電壓)對良好和不良結果的預測價值有限。因此，aEEG的不同模式對于急性腦損傷后昏迷患兒的預后具有一定的參考價值。Sugiyama等[16]研究不僅證實了aEEG對亞低溫治療心臟驟停后昏迷患兒的預后價值，表明爆發抑制和癲癇持續狀態與不良預后相關，還發現連續正常電壓模式(Continuous Normal Voltage，CNV)的恢復時間也是預后的預測因素，預測良好神經預后的最佳CNV恢復時間截止時間為23h，而延遲恢復正常aEEG模式則一般表明預后較差。但也并非完全如此，對刺激沒有反應的α-昏迷與較差的神經系統預后有關，在經歷α-昏迷的患兒中，aEEG描記可歸類為CNV模式[15]。林正豪等[17]運用 aEEG在意識障礙患兒的預后預測方面做了較多研究，發現aEEG分級與昏迷患兒意識障礙程度呈正相關，動態監測aEEG可反映出患兒病情的演變規律，對判斷患兒預后有較好的預測價值。朱玲[2]報道aEEG分級對PICU意識障礙患兒預后有很好的預測價值，與視頻腦電圖(vEEG)、格拉斯哥評分(Glasgow coma scale, GCS)比較無明顯差異。aEEG比以前的腦電監測技術操作簡單、結果簡單明了、實時動態監測，更加適合臨床醫生對于結果的分析判斷，可作為PICU常規腦功能監測。

2.2 頻譜熵(Spectral Entropy，SP) SP是一種基于EEG采用非線性分析模型反映腦電信號的復雜性、隨機性和不可預測性的一種腦電信號特征[18]。當信號中可以傳遞更多不同的信息時，信號的熵就會增加，特定消息的信息內容也會增加。因此，熵可以對腦電圖所傳遞的信息進行量化[19]。一般來說，隨機信號越多，熵值越高，如清醒大腦的腦電圖，它處理和整合感覺輸入，與麻醉或深度正相睡眠時的腦電圖信號相比，其表現出更不規則的模式[20]。麻醉是一種藥物引起的可逆的意識喪失，主要為了方便外科手術實施。近年來，熵值在麻醉中的應用廣泛，可用于量化麻醉深度，從而為麻醉醫生提供精準麻醉的一種客觀指標[20]。在麻醉過程中，熵值越高表明腦電信號越活躍，提示麻醉程度低，隨著麻醉深度增加，腦功能被抑制，腦電圖信號變得規則，熵值減小[21]。熵指數能很好地反映腦損傷程度，熵指數高低與腦損傷程度呈負相關，即熵指數越高腦損傷程度越輕，熵指數越低腦損傷程度越重[22]。例如，腦功能損害是膿毒性休克損害之一，會伴隨意識水平降低，SP也顯著降低[18]。腦電圖數據的非線性分析已經成功地與意識障礙患兒的不同意識水平相關[19，21]。局部腦電圖熵和基于熵的定向相互作用測量已被證明與意識障礙中的臨床意識水平有關[19]。陳璇等[21]運用SP評估患兒意識障礙水平的研究中，發現它可以判斷患兒意識障礙程度，動態檢測患兒病情變化，對于預后評估有較好的應用價值。但目前，頻譜熵主要應用于手術中麻醉藥物鎮靜麻醉程度，對于意識障礙程度及預后預測報道相對少見。

2.3 相對頻帶能量(Relative Band Power，RBP) 相對頻帶能量是以百分比的形式將腦電波中的β波(藍色，14～40Hz)、α波(綠色，8～13Hz)、θ波(黃色，4～7Hz)、δ波(紅色，0.5～3Hz)呈現出來，便于觀察各時間段不同腦電波活動的比重，雖然失去波幅信息，但反映了EEG頻率內容的變化，具有簡單、形象、直觀的優點，臨床醫生易于解讀[23]。大腦能夠敏銳地覺察到腦組織是否有缺血、缺氧，當大腦血流供應停止30s左右，腦組織就會產生代謝變化，達到1min時，大腦神經元功能活動停止，超過5min以上腦細胞就會梗死。而未經專業培訓的臨床醫生對于常規腦電圖的判斷存在困難、并且存在偏倚。因此，找尋一種客觀、易于臨床醫生動態觀察的EEG參數非常重要。而量化腦電圖中的RBP不僅可用于定量反映腦電波的分布、比例與波幅變化，而且其異常率高于EEG[23]。通過國內外一些研究表明，隨著腦部血流量的減少，大腦皮質下腦電會相應出現快頻率波減少(β波和α波)、慢頻率波增多(θ波)、更慢頻率波增加(δ波)、最后EEG出現抑制，此時會出現神經元不可逆性損傷[18，23-24]。因此，RBP對于缺血性腦病而出現的意識障礙時病情程度的判斷具有一定價值。而RBP相比于aEEG、SP及AV這3個指標，它對于膿毒性休克相關性腦病所致意識障礙敏感性最高，更具有價值[18]。陳燕偉等[25]運用定量腦電圖監測重型腦創傷后意識障礙患兒的預后研究中發現θ波及δ波所占比重如果較β波和α波越多，意味著腦損傷程度越重。而意識障礙程度與腦損傷程度成正相關，預示著患兒的不良預后。RBP在麻醉藥物鎮靜程度方面也有一定研究。麻醉劑主要通過減少和阻斷中樞神經系統神經元的突觸活動，而中樞神經系統是腦電波的主要來源，從而影響腦電圖的變化。在閉著眼睛的警戒狀態下，腦電圖保持活躍，通常表現為明顯的α波。服用催眠藥物后，患兒進入鎮靜狀態，腦電圖顯示β波增加。Jahanseir等[26]研究表明，不僅熵值可以檢測麻醉鎮靜深度，相對頻帶能量結合熵值形成的一個新的觀測指標在監測麻醉深度與腦電雙頻指數(Bispectral Index，BIS) 無明顯差異。

2.4 α變異(Alpha Variability，AV) 定量腦電圖功率分析技術是通過計算機的輔助對原始腦電圖腦電波信息進行處理和轉化，使腦組織中的腦電波變為肉眼可見的α、β、θ、δ頻段電波變化直觀顯現出來[27]。這是對傳統腦電圖的改進和補充，能夠對各頻段腦波功率信息進行定量分析。大腦功能變化就能夠通過腦電圖直觀反映出來。而定量腦電圖中α變異是指α頻率 (8～13Hz)比總頻率(0．5～30Hz)的百分數[18]。它主要通過腦電的波幅和頻率進行性變化檢測腦皮層細胞缺血缺氧性變化，反映大腦血流量的變化[28]和神經元損傷程度及預后[10，28]。Vespa等[29]通過持續腦電圖檢測動脈瘤破裂蛛網膜下腔出血患兒的研究表明，當缺血后腦血管痙攣時，相對α變異會明顯下降，這一指標較經顱多普勒超聲提前約2.9d發現血管痙攣，并隨著血管痙攣的消退而改善。而且相比較于原始EEG，α變異具有易于識別的優點。腦損傷是膿毒性休克發生多臟器損傷后的并發癥之一。對于膿毒性休克導致的相關性腦病引起患兒腦血流改變時，96%的患兒α變異也隨之降低[18]。國外有研究表明[30]，持續腦電圖監測中的α變異監測是一種敏感、特異的預后判斷方法，可在損傷后3d內提示中度至重度腦外傷患兒的預后。而且，其敏感性及準確性較GCS評分更高。因此，α變異對于膿毒性休克及缺血性腦病及外傷性腦損傷等疾病引起的意識障礙評價其腦功能及預后有一定價值。

意識障礙患兒往往病情危重，正確評估患兒腦功能狀態僅靠臨床表現及GCS評分等臨床量表，具有一定主觀性及偏移。因此，及時進行神經功能監測有助于臨床醫生對患兒病情嚴重程度的判斷，而且還可以依據腦電監測結果調整治療措施，糾正可逆性神經功能損傷，對于改善患兒預后至關重要。