雷 靈 楊 勇#* 侯 娜 劉克洪 吳 莉 程琪琪 董騰飛 胡曉華

1(杭州電子科技大學(xué)自動化學(xué)院, 杭州 310018) 2(武警浙江省醫(yī)院康復(fù)中心, 杭州 310051)

引言

對于意識障礙(disorder of consciousness, DOC)患者來說，意識恢復(fù)過程仍然不是很清楚。在此過程中，大腦在結(jié)構(gòu)和功能上發(fā)生了明顯的變化，比如神經(jīng)細(xì)胞再生、神經(jīng)環(huán)路重構(gòu)以及血管重塑。研究表明，人類神經(jīng)祖細(xì)胞通過分泌血管內(nèi)皮生長因子和血小板反應(yīng)蛋白1和2來幫助神經(jīng)細(xì)胞恢復(fù)[1]。從人類和動物研究中還發(fā)現(xiàn)，大腦缺血后會發(fā)生大腦重組和存活的神經(jīng)回路重新布線[2-3]。光學(xué)相干斷層掃描顯示，在血栓栓塞和隨后的恢復(fù)過程中，類型不同的血管表現(xiàn)出獨(dú)特的時(shí)空動態(tài)[4]。這些結(jié)果進(jìn)一步表明，損傷后的大腦具有自我修復(fù)能力。但是，仍不清楚這些修復(fù)如何導(dǎo)致意識恢復(fù)。

先前，有關(guān)于意識恢復(fù)過程大腦生理狀態(tài)的研究主要采用橫斷面(即組間)設(shè)計(jì)[5-8]。但是，鑒于此過程的連續(xù)性和動態(tài)性，這種設(shè)計(jì)模式無法完全揭示其潛在機(jī)制。一項(xiàng)縱向腦電圖研究結(jié)果表明，在意識恢復(fù)的早期階段，有效連通性可能發(fā)生明顯變化[9]。而使用腦電圖進(jìn)行動態(tài)跟蹤的相關(guān)研究表明，頻譜幅度和連通性在恢復(fù)過程中表現(xiàn)出非線性動態(tài)特性[10]。這些報(bào)告有助于進(jìn)一步闡明意識恢復(fù)機(jī)制，但忽略了一點(diǎn)，即腦損傷后的意識恢復(fù)過程不僅需要考慮時(shí)間維度，而且還涉及空間維度上的變化。實(shí)際上，腦恢復(fù)需要各個(gè)腦區(qū)之間的相互作用[11-13]，尤其是損傷區(qū)和非損傷區(qū)之間的相互作用。因此，從時(shí)間和空間維度上進(jìn)行研究，可以更好地闡明意識恢復(fù)機(jī)制。

除了臨床上跟蹤DOC患者的行為評分之外，還需要評估相關(guān)特征參數(shù)，目的在于進(jìn)一步量化意識恢復(fù)的動態(tài)過程。為此，電生理學(xué)[14]和神經(jīng)影像學(xué)[15]協(xié)議已經(jīng)被廣泛應(yīng)用，以檢測患者甚至是無法移動的患者的意識體征[9, 16]，這些協(xié)議包括磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)[17]、正電子發(fā)射計(jì)算機(jī)斷層顯像(positron emission tomography, PET)[18-19]和高密度腦電圖(electroencephalogram，EEG)[20-21]。EEG具有快速、價(jià)格合理并且相對易得等優(yōu)點(diǎn)，此外還具有較高的時(shí)間分辨率(毫秒級)和可接受的空間分辨率(厘米級)[22]。本研究利用EEG，從時(shí)空維度上追蹤DOC患者意識恢復(fù)模式的動態(tài)變化。

1 材料與方法

本研究得到浙江省武警醫(yī)院機(jī)構(gòu)審查委員會的批準(zhǔn)。所有患者的家屬均提供使用患者數(shù)據(jù)的書面知情同意書。

1.1 患者

本次研究共納入了2016年1月—2018年12月間在浙江省武警醫(yī)院康復(fù)中心接受治療的41名腦皮層損傷患者(其中28例男性)，患者的平均年齡為(53.95±13.72)歲。所有患者被診斷患有意識障礙，包括植物狀態(tài)(n=18)和最小意識狀態(tài)(n=23)。表1顯示了研究患者的特征。

表1 患者特征信息Tab.1 The patient information

在每次記錄EEG之前，康復(fù)醫(yī)生根據(jù)修訂后的昏迷恢復(fù)量表(coma recovery scale-revised, CRS-R)[23]評估患者的意識狀態(tài)，并將其分為植物狀態(tài)(vegetative state, VS)，最小意識狀態(tài)(minimally conscious state, MCS)，以及脫離最小意識狀態(tài)(emergence from minimally conscious state, EMCS)。圖1(a)顯示了根據(jù)CRS-R評分量表得到每個(gè)患者的意識狀態(tài)以及對應(yīng)于每個(gè)評分記錄之間的時(shí)間間隔。

圖1 DOC患者的意識狀態(tài)跟蹤結(jié)果和恢復(fù)階段劃分方式。(a)41名患者的意識狀態(tài)以及每次跟蹤的時(shí)間間隔; (b)患者A(假設(shè)存在，同時(shí)包含4個(gè)意識恢復(fù)階段)的意識恢復(fù)階段劃分，跟蹤的狀態(tài)包括VS、MCS和EMCS狀態(tài); (c)患者12和32的階段劃分Fig.1 The consciousness state tracking results and the recovery phase division of DOC patients. (a)The state of consciousness of 41 patients and the time interval between each follow-up; (b)The division of the consciousness recovery stage of patient A (Assumed to exist, including four consciousness recovery stages at the same time), including VS state, MCS state, and EMCS state; (c)Stage division of patients 12 and 32

患者納入標(biāo)準(zhǔn)如下：無法清楚地表達(dá)和遵循命令；即使受到刺激也無法睜開眼睛或?qū)崿F(xiàn)眼球追蹤，并且不能以非麻痹所致的定向方式移動胳膊和腿；沒有心肺復(fù)蘇或神經(jīng)系統(tǒng)疾病的病史；脫離急性臨床階段并表現(xiàn)出自發(fā)呼吸；CRS-R量表中，每個(gè)子項(xiàng)(聽覺、視覺、運(yùn)動、言語反應(yīng)、交流和喚醒度)的最高得分依次< 4-5-6-3-2-3 (詳細(xì)介紹見本文第1.2節(jié))。

患者排除標(biāo)準(zhǔn)如下：在數(shù)據(jù)收集之前，服用可能影響腦功能評估的任何藥物，例如神經(jīng)/肌肉阻滯劑或麻醉劑；患有可能影響大腦活動的代謝疾病，中毒或休克等并存疾?。辉趧討B(tài)跟蹤的研究過程中，CRS-R總分降低。

1.2 昏迷恢復(fù)量表

修訂后的CRS-R量表主要評估患者6個(gè)方面的行為表現(xiàn)，包括聽覺、視覺、運(yùn)動、言語反應(yīng)、交流和喚醒度。每個(gè)子項(xiàng)的最高得分在2～6分之間，量表的總分為23分。修訂版昏迷恢復(fù)量表的管理和評分指南如表2所示。

表2 修訂版昏迷恢復(fù)量表的管理和評分指南Tab.2 Coma Recovery Scale-Revised administration and scoring guidelines

1.3 意識恢復(fù)階段劃分

將意識恢復(fù)過程分為R階段(保持相同意識狀態(tài))和E階段(從一種意識狀態(tài)脫離并恢復(fù)到另一種意識狀態(tài))。R階段包括VSR和MCSR，E階段包括VSE和MCSE。VSR(mean±SD: (62.43±47.87) d)是最后一個(gè)VS狀態(tài)跟蹤點(diǎn)之前的階段，此階段覆蓋所有的VS狀態(tài)；VSE(mean±SD: (30.50±20.94) d)是最后一個(gè)VS狀態(tài)跟蹤點(diǎn)和第一個(gè)MCS狀態(tài)跟蹤點(diǎn)之間的階段，包括脫離VS狀態(tài)和恢復(fù)到MCS狀態(tài)的意識恢復(fù)階段。同樣，MCSR(mean±SD: (64.30±60.38) d)是最后一個(gè)MCS狀態(tài)跟蹤點(diǎn)之前的階段，此階段覆蓋所有的MCS狀態(tài); MCSE(mean±SD: (35.36±19.65) d)是最后一個(gè)MCS狀態(tài)和第一個(gè)EMCS狀態(tài)跟蹤點(diǎn)之間的階段，包括從MCS狀態(tài)恢復(fù)和進(jìn)入EMCS狀態(tài)的意識恢復(fù)階段。每個(gè)階段的具體劃分如圖1(b)和(c)所示。

1.4 腦電信號采集

使用Active Two EEG系統(tǒng)(BioSemi，阿姆斯特丹，荷蘭)，以單電極通道模式記錄EEG信號。根據(jù)10/20系統(tǒng)，將電極放置在Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8、C3、C4、T3、T4、T5、T6、P3、P4、O1和O2處。左右耳垂(即A1和A2)作為參考電極。采樣頻率為256 Hz，電極阻抗為<5 kΩ。在采集腦電信號過程中，受試者被要求閉眼，同時(shí)保持清醒和放松。當(dāng)信號穩(wěn)定至少2 min后開始采集，并且采集時(shí)間超過8 min。

1.5 腦電信號預(yù)處理及信號截取

采用EEGLAB工具箱[24]和相關(guān)代碼，用于對EEG信號進(jìn)行預(yù)處理。首先，信號由經(jīng)驗(yàn)豐富的研究人員進(jìn)行目視檢查，以排除由于患者移動或電極松動/分離而導(dǎo)致信號高度不規(guī)則的記錄片段。然后，使用陷波濾波器濾除50 Hz的工頻噪聲，0.5 Hz的高通無限沖激響應(yīng)濾波器和30 Hz的低通有限沖激響應(yīng)濾波器被應(yīng)用于信號濾波處理。之后，再次通過目視檢查，從濾波后的EEG信號中去除殘留的偽跡。最后，獨(dú)立成分分析(independent component analysis, ICA)被用于剔除眼電信號、心電信號和肌電信號[25]。

本研究取每例EEG信號的5～87 s用于計(jì)算EEG特征參數(shù)，并將其劃分成長度為4 s的40段分段信號，其中每相鄰兩段信號有2 s的重疊。每例信號的最終特征值為40段分段信號的特征平均值。

1.6 EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的提取

熵、復(fù)雜度、相關(guān)維數(shù)和李雅普諾夫指數(shù)是腦電信號分析中常見的非線性特征。前兩者更適用于小型數(shù)據(jù)集并涉及快速計(jì)算，而后兩者需要大型數(shù)據(jù)集和嚴(yán)格的維度，使其不適合進(jìn)行EEG分析[8]。腦皮層活動的復(fù)雜性可以反映意識水平[21]。熵和復(fù)雜度越高，表明DOC患者的意識水平越高[26]。本研究使用近似熵(approximate entropy, ApEn)[27]、樣本熵(sample entropy, SampEn)[28]和Lempel-Ziv復(fù)雜度(Lempel-Ziv complexity, LZC)[29]來分析意識恢復(fù)過程中患者的腦功能恢復(fù)變化，所有特征均在0.5～30 Hz的頻率范圍內(nèi)計(jì)算得到。

1.6.1近似熵

ApEn用于測量時(shí)間序列中新模式的概率，并從時(shí)間序列的復(fù)雜性角度反映信號的總體特征[30]。ApEn(l,r,N)，首先必須指定兩個(gè)輸入?yún)?shù)，長度l和容差窗口r，并且N是時(shí)間序列的點(diǎn)數(shù)。之后，給出含有N個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的時(shí)間序列{x(n)=x(1),x(2), …,x(N)}，計(jì)算步驟如下：

步驟1：根據(jù)m個(gè)向量定義

Y(t)=[y(t),y(t+1),…,y(t+m-1)]

(1≤t≤N-m+1)

(1)

步驟2：d[Y(t1)、Y(t2)]作為Y(t1)、Y(t2)標(biāo)量分量之間的最大絕對差，即最大范數(shù)為

d[Y(t1),Y(t2)]=max|y(t1+p)-y(t2+p)|

(p=0, …,m-1)

(2)

步驟3：對于給定的X(j)，計(jì)算q的數(shù)量(q=1,…,N-m+1,q≠j)，使得d[X(j),X(q)]≤r表示為Mm(j)。然后，對于j=N-m+1，有

(j=1, …,N-m+1)

(3)

步驟4：計(jì)算每個(gè)Cm,r(j)的自然對數(shù)，并將其除以j，有

(4)

步驟5：將維度增加至m+1，重復(fù)操作上述4個(gè)步驟，然后找到Cm+1,r(j)和φm+1,r(j)。

步驟6：計(jì)算得到的近似熵為

ApEn(m,r,N)=φm(r)-φm+1(r)

(5)

1.6.2樣本熵

SampEn用于測量時(shí)間序列的順序[31]，主要是用于量化信號的不規(guī)則性，值越大代表信號復(fù)雜度越高。在計(jì)算SampEn前，需指定兩個(gè)輸入?yún)?shù)：長度l和容差窗口r。該指標(biāo)是條件概率的負(fù)自然對數(shù)，且在容差r內(nèi)，m個(gè)點(diǎn)上相似的兩個(gè)序列在下一個(gè)點(diǎn)保持相似，且不包括自匹配[32]。它將時(shí)間序列轉(zhuǎn)換成一個(gè)非負(fù)數(shù)(代表信號不規(guī)則程度)，其值越大表示信號不規(guī)則程度就越大。

對于N個(gè)點(diǎn)的時(shí)間序列，X(n)={x(1),x(2), …,x(N)}，長度為l的k個(gè)變量(k=1, …,N-l+1)形成了Xl(k)={x(k+i),i=0, …,l-1}。向量之間的距離被計(jì)算為它們對應(yīng)的標(biāo)量元素之間的最大絕對距離。計(jì)算不同向量的個(gè)數(shù)并將其歸一化[32]，有

(6)

式中，Bi是滿足距離小于r的向量個(gè)數(shù)。

將長度l增加至l+1時(shí)，重復(fù)上述過程，得到Bl+1(r)，則SampEn可以定義為

(7)

1.6.3Lempel-Ziv復(fù)雜度

LZC作為隨機(jī)性的一種度量，可以直接反映大腦的生理信息，或者大腦發(fā)生病變及在各種藥物作用下導(dǎo)致的大腦變化信息。較高的LZ復(fù)雜度對應(yīng)于新模式的較高概率，以及動態(tài)行為的較高復(fù)雜性[33]。

計(jì)算前，信號應(yīng)被轉(zhuǎn)換為符號序列(0, 1)，信號的中值作為閾值Td，步態(tài)時(shí)間序列Y={y(1),y(2), …,y(n)}轉(zhuǎn)換為P={s(1),s(2), …,s(n)}，其中s(j)表示為

(8)

設(shè)序列S和Q為P的兩個(gè)子序列，SQ是子序列S和Q的連接序列。當(dāng)刪除SQ序列中最后一個(gè)字符后，將剩余序列記為SQπ。令v(SQπ)為SQπ中所有不同子序列的集合。具體的計(jì)算步驟如下[14]：

1)設(shè)復(fù)雜度c(n)=1,P=s(1),Q=s(2)，則SQπ=s(1)。

2)通常，設(shè)P=s(1),s(2), …,s(r)，Q=s(r+1)，則SQπ=s(1),s(2), …,s(r)。若Q∈v(SQπ)，則稱Q是SQπ的子序列。

3)將Q更新為Q=s(r+1),s(r+2)，并查看Q是否在v(SQπ)中。

4)重復(fù)步驟(3)，直到得到不在v(SQπ)中Q序列。假設(shè)這個(gè)過程需要進(jìn)行i個(gè)步驟，若Q=s(r+1),s(r+2),s(r+i)不是SQπ的子序列(SQπ=s(1),s(2),…,s(r))，則將c(n)加1。

5)最后，將S更新為S=s(1),s(2), …,s(r+i)，Q更新為Q=s(r+i+1)。

重復(fù)上述步驟，直到Q是最后一個(gè)字符。為了獲得與序列長度無關(guān)的復(fù)雜性度量c(N)，應(yīng)通過b(n)=n/(log2(n))將c(N)標(biāo)準(zhǔn)化，即標(biāo)準(zhǔn)化后的c(N)為

(9)

1.7 損傷區(qū)和未損傷區(qū)的腦電信號特征計(jì)算

由臨床醫(yī)生從電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography，CT)和MRI圖像中識別出每位患者的損傷區(qū)域，對應(yīng)于損傷區(qū)域的導(dǎo)聯(lián)稱為損傷導(dǎo)聯(lián)。整個(gè)大腦被分為損傷區(qū)和非損傷區(qū)。本研究均為16導(dǎo)EEG信號，每導(dǎo)聯(lián)均有對應(yīng)的特征參數(shù)(ApEn，LZC和SampEn)。所有損傷導(dǎo)聯(lián)的EEG特征參數(shù)的平均值稱為損傷區(qū)的特征參數(shù)值，所有非損傷導(dǎo)聯(lián)的EEG特征參數(shù)的平均值稱為非損傷區(qū)的特征參數(shù)值。

1.8 EEG特征參數(shù)和CRS-R總分的日均變化量計(jì)算

特征參數(shù)的變化率可以反映DOC患者的意識恢復(fù)狀態(tài)。本研究以日均變化量(daily change, DC)作為每個(gè)意識恢復(fù)階段(VSR、VSE、MCSR和MCSE)變化率的定量指標(biāo)，具體定義為

(10)

式中，x表示CRS-R總分和EEG特征參數(shù)值,T1和Tn分別代表每個(gè)階段的第1 d和最后1 d。

1.9 統(tǒng)計(jì)分析

使用SPSS v.22軟件(SPSS Inc，Chicago, IL)分析數(shù)據(jù)。在整個(gè)分析過程中，先使用雙尾獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)來評估不同意識恢復(fù)階段(VSR和VSE，MCSR和MCSE)之間的差異；之后，使用ANOVA檢驗(yàn)評估意識恢復(fù)過程中EEG特征參數(shù)之間的差異；最后，使用雙尾配對t檢驗(yàn)比較損傷與非損傷區(qū)的腦電圖特征參數(shù)之間的差異。當(dāng)P<0.05時(shí)，差異被認(rèn)為具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 R和E階段的行為評分分析結(jié)果

在時(shí)間維度上，使用DC值作為定量指標(biāo)來比較各個(gè)意識恢復(fù)階段之間是否存在差異。首先，通過雙尾獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，比較CRS-R總分在VSR和VSE以及MCSR和MCSE之間的差異。與VSR相比，VSE表現(xiàn)更高的DC值，且兩者之間存在極顯著性差異(P=0.001)。同樣，MCSE的DC值也比MCSR大，且差異達(dá)到極顯著性水平(P=0.004)(見圖2)?？偟膩碚f，VSR和VSE以及MCSR和MCSE之間的DC值存在極顯著性差異。相對于R階段(VSR和MCSR)來說，患者在E階段(VSE和MCSE)的DC值更大。

圖2 4個(gè)意識恢復(fù)階段(VSR、VSE、MCSR、MCSE)的CRS-R總分的DC值結(jié)果(每個(gè)階段的患者人數(shù)用n表示；*P<0.05,** P<0.01)Fig.2 DC values results of CRS-R total scores in the four stages of consciousness recovery (VSR, VSE, MCSR, MCSE)(The number of patients per stage is indicated by n；*P<0.05,**P<0.01)

2.2 R和E階段的全腦EEG特征參數(shù)分析結(jié)果

圖3顯示了4個(gè)意識恢復(fù)階段的全腦EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的變化結(jié)果。對于ApEn、SampEn和LZC，VSE的DC值和VSR不存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。MCSR和MCSE之間的DC值也不存在顯著性差異。另外，對于MCSR，各參數(shù)的DC值均小于零。這一結(jié)果表明：在不同的意識恢復(fù)階段，EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的DC值之間存在差異，相較于R階段(VSR和MCSR)，E階段(VSE和MCSE)的DC值更大。此外，還可發(fā)現(xiàn)全腦EEG特征參數(shù)表現(xiàn)出一種非單調(diào)的意識恢復(fù)模式。

圖3 4個(gè)意識恢復(fù)階段(VSR、VSE、MCSR、MCSE)的全腦EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的DC值結(jié)果(每個(gè)階段的患者人數(shù)用n表示)Fig.3 DC values results of global EEG nonlinear dynamic features in the four stages of consciousness recovery (VSR, VSE, MCSR, MCSE)(The number of patients per stage is indicated by n)

2.3 全腦EEG特征參數(shù)縱向變化模式

以患者恢復(fù)過程的行為評分(CRS-R總評分：2～23分)為時(shí)間軸來跟蹤EEG特征參數(shù)的縱向變化，結(jié)果如圖4所示。病例統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)為：保留2～7分的VS病例，8～19分的MCS病例，20～23分的EMCS病例。圖4顯示全腦EEG非線性動力學(xué)參數(shù)呈非單調(diào)遞增趨，且對于LZC，差異達(dá)到顯著水平(0.299 ±0.053,0.295±0.060,0.279±0.049,0.302±0.053,0.307±0.069,0.326±0.049,0.334±0.046;P=0.049)。所有參數(shù)均在CRS-R總分為8分時(shí)出現(xiàn)拐點(diǎn)(即最小值)，呈現(xiàn)伴有拐點(diǎn)的非單調(diào)恢復(fù)模式。

圖4 全腦EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的縱向變化結(jié)果。從左到右，每個(gè)意識水平的患者數(shù)量分別為29, 22, 35, 21, 18, 11和15。(a)ApEn；(b)LZC；(c)SampEnFig.4 Longitudinal changes results in global EEG nonlinear dynamic features. The number of patients for each level of consciousness from left to right is 29, 22, 35, 21, 18, 11 and 15. (a)ApEn；(b)LZC；(c)SampEn

2.4 損傷區(qū)和非損傷區(qū)間的EEG特征參數(shù)變化模式

圖5為4個(gè)意識恢復(fù)階段的損傷區(qū)與非損傷區(qū)的EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的DC值。在VSR，損傷區(qū)的DC值均低于非損傷區(qū)的DC值，其中對LZC來說，兩者之間的差異達(dá)到顯著性水平(LZC:P=0.048) (見圖5(a))。在VSE，損傷區(qū)的DC值均高于非損傷區(qū)，且對于ApEn和SampEn來說，兩區(qū)域之間呈顯著性差異(ApEn:P=0.044; SampEn:P=0.045)；但對于LZC，差異未達(dá)到顯著性水平(LZC:P>0.05)。此外，對于LZC和SampEn來說，非損傷區(qū)的DC值均小于零 (見圖5(b))。在MCSR，相較于非損傷區(qū)，損傷區(qū)表現(xiàn)出更低的DC值，且差異均達(dá)到顯著性水平(ApEn:P=0.042; LZC:P=0.046; SampEn:P=0.037)，所有損傷區(qū)的DC值均小于零(見圖5(c))。在MCSE，損傷區(qū)的DC值均低于非損傷區(qū)(見圖5(d))，但差異未達(dá)到顯著性水平(P>0.05)?？梢姡瑫r(shí)間維度上呈現(xiàn)非單調(diào)趨勢，空間維度上呈現(xiàn)非同步趨勢。

圖5 4個(gè)意識恢復(fù)階段的損傷區(qū)與非損傷區(qū)的EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的DC值結(jié)果(*P<0.05)。(a)VSR (n=14)；(b)VSE (n=10)；(c)MCSR (n=23)；(d)MCSE (n=11)Fig.5 DC values in EEG features between injured vs. uninjured areas in the four stages of recovery(*P<0.05). (a)VSR (n=14)； (b)VSE (n=10)；(c)MCSR (n=23)；(d)MCSE (n=11)

2.5 損傷區(qū)與非損傷區(qū)的EEG特征參數(shù)的縱向變化模式

以患者意識恢復(fù)過程的行為評分(CRS-R總評分：2～23分)為時(shí)間軸，跟蹤損傷和非損傷區(qū)的EEG特征的縱向變化。圖6反映損傷區(qū)和非損傷區(qū)的EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的縱向變化。結(jié)果表明：隨著意識恢復(fù)，非線性動力學(xué)參數(shù)變化均呈非單調(diào)遞增趨勢，且當(dāng)CRS-R總分為8分時(shí)，各參數(shù)均存在一個(gè)拐點(diǎn)，即最小值。在CRS-R總分達(dá)到11分之前，損傷區(qū)的數(shù)據(jù)顯示出單調(diào)下降的趨勢，而非損傷區(qū)的變化呈非單調(diào)趨勢。隨后，這兩個(gè)區(qū)域的腦電特征參數(shù)均呈上升趨勢，直到CRS-R總分達(dá)到17分。之后，非損傷區(qū)的數(shù)據(jù)繼續(xù)呈增加趨勢，而損傷區(qū)的數(shù)據(jù)則趨于平穩(wěn)。當(dāng)患者處于EMCS，兩區(qū)域之間的差異達(dá)到極顯著水平(損傷區(qū)vs非損傷區(qū): ApEn：0.608±0.042 vs 0.63±0.030；P=0.009; LZC：0.317±0.054 vs 0.351±0.039；P=0.002; SampEn：0.581±0.058 vs 0.615±0.043；P=0.006)。總之，在意識恢復(fù)的早期(CRS-R總分達(dá)到11分之前)和晚期(CRS-R總分在17～23分之間)，損傷區(qū)和非損傷區(qū)呈現(xiàn)出非同步恢復(fù)模式。由此可見，時(shí)空維度上呈現(xiàn)同步與非同步混合模式。

3 討論

本研究通過分析意識恢復(fù)過程DOC患者EEG特征參數(shù)在時(shí)空維度上的變化，探討意識恢復(fù)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，在意識恢復(fù)過程中，腦功能康復(fù)在時(shí)間維度上呈非單調(diào)模式，在空間維度上呈非同步模式。

在時(shí)間維度上，第1個(gè)主要的發(fā)現(xiàn)是：DOC患者在R階段和E階段的行為學(xué)評分DC值存在顯著性差異(P<0.05)，且較R階段來說，患者在E階段的DC值更大；對于全腦EEG特征參數(shù)來說，患者在E階段的DC值高于R階段，但兩者之間的差異未達(dá)到顯著性水平(P>0.05)。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因可能是由于患者腦皮層復(fù)雜性均由數(shù)值(0,1)表示，而DC值的數(shù)量級在(10-4,10-3)的范圍內(nèi)，從而導(dǎo)致不同階段間的差異未達(dá)到顯著性水平。第2個(gè)發(fā)現(xiàn)是：隨著DOC患者的意識恢復(fù)，全腦EEG非線性動力學(xué)參數(shù)(即ApEn，LZC和SampEn)呈非單調(diào)增加趨勢(見圖3和圖4)。使用線性方法的相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，隨著患者意識水平的增加，EEG頻譜幅度呈非單調(diào)變化[10]。因此，從線性和非線性兩個(gè)角度均表明，腦功能恢復(fù)在時(shí)間維度上是一個(gè)非單調(diào)過程。更重要的是，當(dāng)CRS-R總分接近8分時(shí)，EEG非線性動力學(xué)參數(shù)出現(xiàn)拐點(diǎn)，包括全腦、損傷區(qū)和非損傷區(qū)的EEG特征參數(shù)(見圖4和圖6)，而這一拐點(diǎn)也正是非單調(diào)變化趨勢的一大表現(xiàn)。結(jié)合行為評分來看，CRS-R評分總分為8分代表DOC患者達(dá)到意識恢復(fù)的關(guān)鍵點(diǎn) (從VS過渡到MCS的初始點(diǎn))。這一結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了意識存在是一種離散(全有或全無)的現(xiàn)象，而不是類似滑動標(biāo)尺，呈漸進(jìn)變化[34]。相關(guān)藥理研究也表明，腦功能的改善涉及一種開關(guān)型機(jī)制，該機(jī)制是突然的而非漸進(jìn)的[35]。此外，相關(guān)研究[36]也指出，意識只有在神經(jīng)功能超過臨界閾值后才能恢復(fù)，恢復(fù)的關(guān)鍵決定因素是神經(jīng)功能與閾值之間的距離。然而，該領(lǐng)域的主要挑戰(zhàn)是如何來表征患者意識恢復(fù)所需的特定腦功能的最低水平，即閾值水平。一種基于EEG信號復(fù)雜性定量的方法已經(jīng)被證明可有效檢測出DOC患者的意識[37]。因此，結(jié)合本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：通過量化DOC患者EEG信號的復(fù)雜性，可以表征意識恢復(fù)所需的特定腦功能的閾值水平(即拐點(diǎn))，并通過跟蹤腦皮層活動復(fù)雜性表現(xiàn)出來的這一拐點(diǎn)，進(jìn)一步預(yù)測意識的恢復(fù)。

圖6 損傷區(qū)和非損傷區(qū)的EEG非線性動力學(xué)參數(shù)的縱向變化結(jié)果(從左到右，每個(gè)意識水平的患者數(shù)量分別為29, 22, 35, 21, 18, 11和15；*P<0.05,**P<0.01)。(a)ApEn；(b)LZC；(c)SampEnFig.6 Longitudinal changes results in EEG features between injured and uninjured areas(The number of measurements (patients) for each level of consciousness from left to right is 29, 22, 35, 21, 18, 11, and 15；*P<0.05,**P<0.01). (a)ApEn; (b)LZC; (c)SampEn

在空間維度上，可以發(fā)現(xiàn)在不同意識恢復(fù)階段(R階段和E階段)，損傷區(qū)和非損傷區(qū)間的EEG特征參數(shù)均存在差異性[38](見圖5)，但這種差異性的顯著性水平并不是很明顯。導(dǎo)致其原因可能在于：首先，患者腦皮層復(fù)雜性的數(shù)值范圍在(0,1)之間，而DC值的數(shù)量級在(10-4,10-3)的范圍內(nèi)，使得兩區(qū)域間的數(shù)值差異較??；其次，可以增大樣本量，尤其是VSR、VSE及MCSE階段，進(jìn)行更深入的研究。

圖6顯示了損傷區(qū)和非損傷區(qū)的EEG非線性動力學(xué)參數(shù)呈非同步變化趨勢，該趨勢主要表現(xiàn)在意識恢復(fù)前期(CRS-R總分：2～10分)和后期(CRS-R總分：17～23分)。在意識恢復(fù)前期，損傷區(qū)的所有EEG非線性動力學(xué)參數(shù)均呈單調(diào)變化趨勢，而非損傷區(qū)均出現(xiàn)波動；在意識恢復(fù)后期，非損傷區(qū)的EEG特征參數(shù)仍呈明顯的遞增趨勢，但損傷區(qū)的EEG特征參數(shù)基本趨于平穩(wěn)，且當(dāng)患者達(dá)到EMCS時(shí)，兩區(qū)域之間的差異呈極顯著(P<0.01)。而意識恢復(fù)過程中的這種非同步模式可能是不同區(qū)域之間存在特異性所致，這種區(qū)域特異性已通過探索病理和藥理機(jī)制的相關(guān)研究得以證明[39-40]。此外，在患者顱腦損傷后，損傷區(qū)域存在不可逆組織損傷[41]，這種損傷可能導(dǎo)致患者在恢復(fù)后期損傷區(qū)表現(xiàn)出平穩(wěn)現(xiàn)象。總之，這一結(jié)果意味著腦損傷后，患者的損傷區(qū)域具有一定的自我修復(fù)能力，但這種能力可能受到一些復(fù)雜因素的影響[41]。在今后的研究中，可收集更多病例進(jìn)行更深入的研究，探究影響損傷區(qū)自我修復(fù)能力的因素，從而進(jìn)一步闡明意識恢復(fù)機(jī)制。

4 結(jié)論

本研究對DOC患者的行為評分和EEG信號進(jìn)行動態(tài)跟蹤，通過分析比較不同意識恢復(fù)階段(VSR、VSE、MCSR、MCSE)的行為評分及EEG特征參數(shù)(ApEn、LZC、SampEn)，并跟蹤意識恢復(fù)過程中不同腦區(qū)(包括全腦、損傷區(qū)和非損傷區(qū))的EEG特征參數(shù)的縱向變化，進(jìn)一步研究意識恢復(fù)機(jī)制。研究結(jié)果表明，隨著患者意識恢復(fù)，EEG非線性動力學(xué)參數(shù)呈非單調(diào)變化模式，且當(dāng)CRS-R總分為8分時(shí)，各個(gè)參數(shù)均出現(xiàn)拐點(diǎn)，即最小值。此外，損傷區(qū)和非損傷區(qū)之間的EEG特征參數(shù)表現(xiàn)出非同步變化模式，這一發(fā)現(xiàn)為臨床治療DOC患者提供理論幫助。