第五章麻醉深度監測儀器課件

腦電監測儀器

第一節腦電信號分析基礎腦電圖是腦皮質神經細胞電活動的總體反映正常波幅范圍：0~200μV頻率范圍：

δ波0~4Hzθ波4~8Hzα波8~14Hzβ波14~30Hz這些正弦波的振幅、相位是頻率（nω）的函數，其值可通過傅里葉級數公式求得對于非周期性函數，可視為周期T→∞的周期函數傅里葉變換（一）傅里葉變換與頻譜分析任何一個周期性的信號都可以看成由許多振幅不同、相位不同、頻率不同的正弦波組成傅里葉變換與頻譜分析采用直角坐標系，以頻率為橫坐標，振幅為縱坐標。在頻率等于nω（n=0，1，2，…）處作一條垂直于橫坐標的直線段，使其長度等于相應諧波的振幅周期函數的頻譜圖是分立的，非周期函數的頻譜圖是連續的頻譜圖頻譜分析將周期信號展開為傅里葉級數，對其各次諧波進行頻率和振幅分析即：用頻譜的特征來分析信號的特征傅里葉變換與頻譜分析（二）功率譜以頻率為橫坐標，功率為縱坐標制圖，把幅度隨時間變化的腦電波變換為功率隨頻率變化的譜圖反映了每一個頻率的腦電的功率分布腦電功率計算：P=V2/R令：R=1Ω當大腦的某一部分發生病變時，腦電圖和其頻譜會發生改變但是，許多在時間域中表現得不明顯的特征變化，在頻率域中表現得較明顯腦電功率譜（三）誘發電位（EP）對感覺器施加適宜的刺激，在中樞神經系統相應部位安放電極檢測出的該刺激所激發的電活動誘發電位與刺激存在明顯的鎖時關系，重復刺激時，波形與幅度基本相同誘發電位按刺激類型的分類軀體感覺誘發電位以微弱電流刺激人體肢體或指（趾）端所引發的誘發電位聽覺誘發電位以各種聲音刺激所引發的誘發電位視覺誘發電位以各種視覺刺激所引發的誘發電位（四）疊加法也叫做平均誘發反應法，簡稱AER誘發電位波幅僅0.1~20μV，與自發腦電、各種偽跡和干擾波等混淆，難以分辨誘發電位波形及振幅較為固定，但自發腦電等各種噪聲信號無極性亦不規律采用疊加技術，隨著疊加次數的增加，誘發電位愈來愈明顯，而噪聲正負相抵再用平均技術使誘發電位波形恢復原貌（四）腦電的非線性動力學分析與熵腦電非線性分析對自發原始腦電信號進行直接的測量，通過度量皮層神經元網絡信息耦聯及交流情況，來反映意識程度以及信息加工情況。熵（entropy）是一個由非線性動力學方法計算得到的非線性指數，是系統無序程度的一種度量熵描述信號的不規則性第二節腦電功率譜（一）腦電功率譜監測原理以頻率為橫坐標，功率為縱坐標制圖，把幅度隨時間變化的腦電波變換為功率隨頻率變化的譜圖反映了每一個頻率的腦電的功率分布腦電功率計算：P=V2/R令：R=1Ω腦電功率譜分析流程將原始腦電波分解為一系列連續的等時間片斷，稱為單元將單元腦電信息數字化，并進行傅里葉變換，獲取功率譜圖腦電功率譜分析流程最小采樣頻率應大于或等于信號最高頻率的二倍根據腦電波的頻率特性，采樣頻率應大于100Hz1、信號采集根據臨床應用目的不同，選取采樣長度通常為：2~16秒2、數字化處理3、計算功率譜用快速傅里葉變換對數字化的腦電信號進行處理，得出功率譜圖（二）腦電功率譜中的相關指標1、譜邊緣頻率（SEF）腦電功率譜的邊界頻率95%SEF：包含了95%能量的腦電功率譜的邊界頻率2、中位頻率總功率50%處的頻率3、總功率一定頻率范圍內，總的絕對功率腦電功率譜中的相關指標4、絕對功率和相對功率5、平均頻率6、不對稱性7、δ比率8、相干性(三)腦電功率譜分析應用麻醉加深時，腦電頻率變慢，波幅增大，腦電功率譜圖中的低頻成分功率增大，高頻成分的功率減少，所以，95%SEF值變小麻醉減淺時相反，95%SEF值變大第三節腦電雙頻譜指數一、腦電雙頻譜分析原理腦電是腦細胞群自發而有節律的電活動，可用波幅、頻率和相位等特征來描述時域分析：分析腦電的時間-振幅關系頻域分析：分析腦電的頻率-功率關系雙頻譜分析：是在頻域分析的基礎上，對各頻率成分間的相位關系進行定量分析腦電雙頻譜分析原理將腦電信號的時域、頻域和雙頻域信息，通過統計學方法融合成的一個無量綱數字，用0~100表示指數的大小，表達相應的鎮靜水平和大腦清醒程度BIS的計算有不同的版本，隨著臨床研究的發展，在不斷完善二、腦電雙頻譜指數（BIS）三、腦電雙頻譜分析的應用100~70，表示從清醒進入輕度鎮靜狀態低于70，表示進入深度鎮靜狀態40以下，中樞處于深度抑制狀態

根據BIS給予麻醉藥能保證患者術中無知曉，而且能減少麻醉藥的用量，在總體上提高麻醉質量腦電雙頻譜分析的應用（一）BIS監測鎮靜水平

能很好監測麻醉過程中的鎮靜水平，對鎮痛水平反應不敏感（二）BIS監測指數（三）監測提高麻醉質量（四）BIS評價第四節聽覺誘發電位監測在麻醉時，聽覺最后喪失且最早恢復所以，聽覺誘發電位（AEP）在麻醉/鎮靜深度監測中意義突出（一）誘發電位信號處理約為0.1~20μV采用疊加技術和平均技術處理信號

不同的誘發電位，按使用慣例有不同的標記方法用波形的極性和順序號組合命名按波峰的潛伏期毫秒數標記以羅馬數字表示用波形的解剖發生源命名波形標記（二）聽覺誘發電位監測方法由11個波形組成，分成三個部分腦干聽覺誘發電位

潛伏期為0~10ms中潛伏期聽覺誘發電位

潛伏期為10~100ms長潛伏期聽覺誘發電位

潛伏期為100ms以后聽覺誘發電位中潛伏期聽覺誘發電位在清醒狀態下，個體間及同一個體中變異很小與大多數麻醉藥作用呈劑量相關性變化，隨著麻醉藥劑量的增大，在患者意識喪失的過程中，中潛伏期聽覺誘發電位波形的波幅降低，潛伏期延長因此，較適用于麻醉深度的判斷聽覺誘發電位（三）聽覺誘發電位指數如直接分析聽覺誘發電位，必須先區分波形，再測量各波幅與潛伏期，故無法連續及時分析其變化與麻醉深度的關系因此，通過數學方法將波形指數化，用聽覺誘發電位指數反映聽覺誘發電位與麻醉深度相關的特征計算聽覺誘發電位指數主要有MTA、ARX兩種模式（四）聽覺誘發電位的臨床應用通過耳機給患者短聲刺激在頭部用電極獲取聽覺誘發電位以聽覺誘發電位中潛伏期為20~80ms部分的波形變化為計算依據用聽覺誘發電位指數反映麻醉深度1、AEPindex監測儀60~100清醒狀態40~60睡眠狀態30~40淺麻醉狀態30以下深麻醉狀態AEPindex監測儀AEPindex（五）聽覺誘發電位的臨床應用尚需更多、更大范圍的臨床研究證實其應用價值腦電功率譜分析、腦電雙頻譜分析和聽覺誘發電位分析能從不同的角度反映麻醉深度的變化，但麻醉深度是對鎮靜水平、鎮痛水平、刺激反映程度等指標的綜合反應，這些指標的中樞反應區域不盡相同，所以，必須用多指標、多方法來綜合解決麻醉深度監測問題第五節腦電熵指數監測熵指數定義：采集原始腦電圖（EEG）及額肌肌電圖（FEMG）的信號，通過熵運算公式和頻譜熵應用程序處理算出，反應中樞神經系統的抑制水平。麻醉深度越深，熵值越小；麻醉深度越淺，熵值越大。麻醉熵又分為狀態熵和反應熵狀態熵（SE）根據EEG算出反應熵（RE）則來自于EEG及FEMG的整合計算第六節監測中的注意事項一、EEG監測的影響因素(一)偽差

偽差又稱偽跡，指記錄下來的非源于腦的電活動，使波形失真。來源：電極和導聯偽差；生理性干擾；外環境干擾；儀