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腦電相關監(jiān)測指標在缺血性腦卒中患者預后評估中的研究進展

來源：泰然健康網時間：2025年07月21日 06:04

作者：李敏，彭璐，徐州醫(yī)科大學；顏學軍，徐州醫(yī)科大學附屬淮安醫(yī)院麻醉科

缺血性腦卒中是指由各種原因引起腦部血液供應障礙，導致對應區(qū)域腦組織缺血缺氧，繼而相應腦區(qū)功能損傷或缺失，患者出現偏癱、失語等癥狀，嚴重者發(fā)展為腦疝，進而昏迷甚至死亡。缺血性腦卒中已成為全球第二大死因和成年人殘疾的主要原因。

我國缺血性腦卒中的發(fā)病率呈逐年上升趨勢，給社會和家庭帶來沉重的經濟負擔，已成為重要的社會公共衛(wèi)生問題。對缺血性腦卒中患者預后的準確評估一直是關注熱點。目前臨床常用評估指標（影像學檢查、卒中相關評分量表、生化指標等）對優(yōu)化診療方案和提高患者生活質量等具有指導意義。隨著對缺血性腦卒中發(fā)病機制的深入研究，有學者發(fā)現，在神經元受損但未出現臨床癥狀和影像學改變之前就已發(fā)生了腦電生理功能的紊亂，而腦電生理功能紊亂的有無及程度與患者預后具有密切關系，這些改變可被腦電圖（electroencephalogram，EEG）及其洐生指標所捕獲。

目前，腦電相關監(jiān)測指標已在臨床上應用于缺血性腦卒中的預后評估，并呈現出一定的優(yōu)越性?，F就腦電相關監(jiān)測指標在缺血性腦卒中患者預后評估中的研究進展進行綜述。

1.EEG

腦電活動主要來自突觸后電位，EEG是用腦電圖儀放大電極片記錄的腦細胞間相互傳播、節(jié)律性的自發(fā)電信號。通常情況下，腦組織在完全缺血數分鐘后即發(fā)生梗死，梗死區(qū)腦組織發(fā)生壞死，生物電活動減弱甚至消失，而梗死周邊功能受損的神經元產生各種異常放電。

當腦血流下降引起腦細胞代謝紊亂時，EEG能敏感地捕捉到神經元異常電活動。EEG具有簡單無創(chuàng)、床旁連續(xù)監(jiān)測、費用低廉、重復性好等優(yōu)勢，已被越來越多地應用于臨床神經重癥患者的腦功能監(jiān)測。目前，應用較多的有定量腦電圖（quantitative electroencephalogram，QEEG）、動態(tài)腦電圖（ambulatory electroencephalogram，AEEG）和視頻腦電圖（video-electroencephalogram，VEEG）。

1.1QEEG

QEEG是將常規(guī)EEG的基本要素（頻率、節(jié)律、波幅、波形等）通過時域或頻域分析，經函數模型轉化為各種量化參數，從而使分析結果更加客觀、可靠。臨床常用的QEEG監(jiān)測指數有單個波的功率（包括α、β等）、δ+θ波/α+β波的比率（DTABＲ）、Δ/α波的比率和腦對稱指數（brain symmetry index，BSI）等。一般認為，Δ/α波的比率和DTABＲ值＜1是相對正常的，高于2倍是異常的。有學者對照研究28例正常人和18例缺血性腦卒中患者Δ/α波的比率和DTABＲ，結果顯示，兩組間比較差異有統(tǒng)計學意義。

BSI是EEG功率頻譜分析通過傅里葉快速轉換機制計算所得，代表左右大腦半球功率譜的差異，能夠量化評估兩側導聯的對稱情況。vanPutten和Tavy于2005年首次將BSI應用到腦卒中的病情判斷中，該研究監(jiān)測21例偏側性半球腦卒中患者入院24h內的BSI值，并使用美國國立衛(wèi)生院卒中量表評分評估神經功能缺損；相關性回歸分析結果顯示，BSI與量表評分之間關系密切。但BSI反映的是雙側大腦半球整體差異程度，若大腦既往受過損傷，可能其對稱性的基線已改變，導致BSI在缺血性腦卒中的敏感性下降，應用價值受限。

Sheorajpanday等提出了配對BSI，可進一步提高檢測兩側半球差異的靈敏度和準確率；該研究團隊還指出，患者配對BSI和DTABＲ與第6個月的改良Ｒankin量表評分顯著相關，而改良Ｒankin量表評分是全球公認的腦卒中后殘疾評估的替代指標。Sheorajpanday等認為，配對BSI可作為預測腦卒中6個月后患者殘疾情況的獨立指標，DTABＲ可有效反映腦功能受損及恢復情況，有助于判斷腦組織預后，QEEG可能對缺血性腦卒中6個月后的殘疾、生活自理能力和死亡具有預后價值。

有學者提出，腦卒中發(fā)作前72h內的QEEG可能是預測急性缺血性腦卒中患者短期和長期預后的有力工具，其中24h內的QEEG預測準確率最高。Schleiger等分析缺血性腦卒中患者的QEEG指數與認知功能預后的相關性，結果顯示，Δ/α波的比率和α相對功率與認知結果高度相關。Bentes等則認為，α、β相對功率和DTABＲ是最佳的QEEG預測指數。雖然眾多研究均認為QEEG與缺血性腦卒中關系密切，但由于試驗樣本量均較少，結論仍需進一步證實。

1.2AEEG

AEEG監(jiān)測是指對24hEEG動態(tài)監(jiān)測，不干擾患者的正?；顒?，又稱為24h腦電監(jiān)護、便攜式數字化腦電記錄盒、腦電Holter。與常規(guī)EEG相比，AEEG的優(yōu)勢在于能夠連續(xù)捕捉患者腦部的微弱信號，進行較為準確的定位，且在整個檢查過程中不干擾患者的正常腦電信號發(fā)放規(guī)律，常規(guī)EEG能更準確地反映腦功能的情況。AEEG在腦神經功能損傷方面有重要價值。

Hofmeijer等提出，預測預后不良的最強獨立因素是12h內的AEEG。楊君素探討AEEG分級與格拉斯哥昏迷評分（Glasgow coma scale，GCS）的相關性，數據顯示AEEGⅡ級患者84例，其中預后良好74例；Ⅲ級患者53例，其中預后良好26例；Ⅳ～Ⅴ級患者31例，其中預后良好4例，組間比較差異有統(tǒng)計學意義，表明AEEG分級與GCS評分呈負相關。上述結果提示，AEEG對于缺血性腦卒中的預后評估有很大的價值。但是AEEG也有不足（如存在電極、電壓不穩(wěn)引起的物理偽差和患者活動導致的生理偽差、機體狀態(tài)和藥物影響結果及采集時間段受限等），且相關研究仍較匱乏，缺乏大樣本的研究數據，AEEG的評估價值尚需更深入的研究探索。

1.3VEEG

VEEG是在AEEG監(jiān)測的基礎上，用攝像機同步記錄患者日?；顒?，醫(yī)師在分析腦電波的同時可同步觀察患者的活動情況。王勤鷹等分析21例腦干卒中患者的VEEG結果與病情及預后的關系，結果顯示，VEEG表現為中、重度異常者的GCS顯著低于輕度異常或正常者，預后均不佳，提示急性腦干卒中患者早期行VEEG檢查能提供腦功能補充評估，中、重度異常甚至合并非驚厥性癲癇者高度提示預后不良。

康曉萍等提出，VEEG能準確反映神經功能抑制程度，VEEG異常越明顯，預后越差。VEEG對大腦皮質神經元電活動監(jiān)測敏感，但對大腦皮質下功能缺乏特異性，如與其他監(jiān)測指標結合運用，準確性和可靠性可得到提高。

2.誘發(fā)電位

誘發(fā)電位是指中樞神經系統(tǒng)在受刺激過程中誘發(fā)產生的生物電活動，目前最常用的分類是按照刺激的方式及測得的感覺或運動功能進行，分為感覺誘發(fā)電位或運動誘發(fā)電位（motor evoked potential，MEP）。感覺誘發(fā)電位包括視覺誘發(fā)電位、體感誘發(fā)電位和腦干聽覺誘發(fā)電位（brain-stemauditory evoked potentials，BAEP），用以檢測各感覺傳導通路功能狀態(tài)；MEP主要用以檢測中樞運動通路有無病變。

臨床研究證實，誘發(fā)電位對腦卒中患者的預后具有一定的預測作用。為了探討卒中患者短期潛伏期體感誘發(fā)電位（short term latency somatosensory evoked potential，SLSEP）和BAEP對不良預后預測的準確性，Su等研究GCS≤12分的腦卒中患者，在發(fā)病后1周內行SLSEP、BAEP和GCS監(jiān)測，并在6個月后進行改良Ｒankin量表評分，分析SLSEP、BAEP或GCS與預后的相關性，結果如下。①預后敏感性：SLSEP最差，BAEP預測因子最佳。②預后特異性：SLSEP最高，BAEP介于SLSEP與GCS之間。③預后良好的預測準確性：除SLSEPN20外，其他預測因子均低。④預后不佳的預測準確性：GCS、SLSEP和BAEP非常高，其中BAEP最好；重新評估總預測準確性，SLSEP和BAEP比GCS更能準確評估患者的預后。

Bembenek等評估經顱磁刺激和MEP對殘余上肢麻痹/癱瘓和總體臨床結果的預測價值，提出運動皮質的經顱磁刺激可引發(fā)MEP，而MEP是預測卒中運動恢復和功能結果的可靠指標。Hoonhorst等運用邏輯回歸模型分析患者入院48h內和11d后的數據，結果表明，48h內測量的MEP對臨床預后評估未顯示優(yōu)勢，而11d后的MEP靈敏度更高，陽性預測率更高?？梢?，MEP預測上肢運動功能的準確性高，且主要取決于腦卒中發(fā)病后早期的評估時間。

綜上，誘發(fā)電位對缺血性腦卒中患者預后評估準確度高，但多數誘發(fā)電位的確切發(fā)生部位尚不明確，且部分誘發(fā)電位易受受試者狀況的影響。

3.腦電非線性分析

腦電信號是大量神經細胞的非線性耦合，腦電活動具有確定性混沌特性，是一個高度非線性的多單元連接的復合體。腦電非線性分析（nonlinear dynamics analysis，NDA）是采用非線性動力學原理和方法研究腦電信號相互聯系，可以提供有關神經網絡功能和相互聯系方面的信息以及大腦功能活動變化軌跡等情況。

目前，NDA在腦卒中方面的應用研究是科研熱點之一，包括腦電雙頻指數（bispectral index，BIS）和非線性動力學指數等。

3.1BIS

BIS是應用非線性相位鎖定原理對原始EEG進行處理而得，在功率譜分析的基礎上加入了相關函數譜的分析。BIS于1996年被美國食品藥品管理局批準作為全身麻醉深度的監(jiān)測指標，可監(jiān)測患者對麻醉藥和鎮(zhèn)靜劑的反應。急性腦缺血期間，腦功能也會出現與全身麻醉類似的抑制，出現特征性EEG變化。有研究表明，BIS會因腦血流狀態(tài)而發(fā)生變化，當血流量明顯下降時，感覺誘發(fā)電位減少，BIS同時下降；當提高血流量時，BIS恢復到正常值。

缺血性腦卒中可致對應區(qū)域腦組織血流量下降，因此BIS也會相應下降。有研究表明，BIS可預測急性腦功能損傷的預后。Welsby等提出，BIS的變化可能是嚴重腦事件的首要表現，尤其是BIS的突然和持續(xù)變化應當警惕，BIS可能是腦不良事件的重要預估指標。黃昌琴等對52例急性腦損傷昏迷患者入院后24、72h進行BIS監(jiān)測，結果提示急性腦損傷患者的BIS值與昏迷程度呈正相關，與腦損傷程度具有良好的相關性，BIS值越低，腦損傷程度越重，預后越差，為腦電衍生的全身麻醉深度監(jiān)測指標用于缺血性腦卒中患者的預后評估提供了依據和思路。

3.2非線性動力學指數

目前研究最多的腦電非線性動力學指數主要有關聯維數、Lempel-Ziv復雜度和熵等。關聯維數是描述混沌系統(tǒng)自由度信息的參數，反映動力學過程的復雜性；Lempel-Ziv復雜度是利用計算機語言的長度來衡量信號的復雜性。熵用來衡量體系混亂程度，分為近似熵、互近似熵和頻譜熵等。近似熵是描述信號復雜性和規(guī)律性的方法，數值范圍為0～1，系統(tǒng)越規(guī)律則近似熵值越小，反之越大；互近似熵可以測量兩個同步大腦區(qū)域不相似的程度。

頻譜熵（又稱熵指數），是將原始EEG數字化后采用傅立葉變換得到功率譜，并用Shannon公式計算特定頻譜帶的不規(guī)則性，用Shannon熵值反映。頻譜熵包括狀態(tài)熵和與反應熵。狀態(tài)熵來自EEG，反映大腦皮質受抑制程度；反應熵來自EEG及額肌肌電圖，反映兩者的共同變化。腦電活動抑制越深，狀態(tài)熵和反應熵數值越低。

綜上，關聯維數、Lempel-Ziv復雜度和熵數值越低，表示所測腦電信號越簡單，大腦皮質受抑制越深。有學者提出，無意識患者的腦功能抑制程度可以通過NDA捕獲且可量化，通過評估感覺和其他殘留皮質功能島之間的相互關系還可預測無意識患者的預后。

吳東宇等對照研究60例卒中患者，依次采集患者安靜、聽覺刺激和疼痛刺激狀態(tài)下的腦電信號，結果顯示，意識障礙組患者入院時在3種狀態(tài)下的非線性指數均顯著低于意識正常組，且腦電非線性指數在聽覺及疼痛刺激下較安靜狀態(tài)下幾乎無變化；而意識正常組患者的近似熵和互近似熵非線性指數顯著增高，說明NDA能直接量化評估大腦皮質受抑制的程度。還有研究發(fā)現，互近似熵可反映大腦活動在空間、時間上的變化特點，提供與知曉水平和意識覺醒相關的信息，NDA在預測意識障礙患者預后方面可能具有一定價值。

熵指數是來自于EEG的全身麻醉深度監(jiān)測的較新型指標，能及時、準確地反映全身麻醉患者大腦皮質受抑制的程度，麻醉深度越深，狀態(tài)熵和反應熵數值越低。腦功能受損后，大腦皮質因缺血缺氧而產生病理性抑制，部分可逆或不可逆，而全身麻醉是醫(yī)源性的可逆性皮質功能抑制，兩者電生理有共同之處，且都能在EEG上得到相應表現。陸敏和張靜為探討急性腦損傷患者熵指數與GCS的相關性及評估腦損傷程度的可行性，監(jiān)測101例急性腦損傷患者的熵指數，結果顯示，不同程度急性腦損傷患者的熵指數比較差異有統(tǒng)計學意義，且熵指數越高腦損傷程度越輕，熵指數越低腦損傷程度越重，提示熵指數能很好地反映腦損傷程度；且急性腦損傷患者反應熵、狀態(tài)熵值與GCS評分呈線性正相關，兩者之間擬合度佳，呈密切相關。

4.小結

腦電相關監(jiān)測指標用于缺血性腦卒中的預后評估，在反映大腦神經功能受損方面具有敏感性、特異性、客觀性和準確性等優(yōu)勢，尤其對于重癥昏迷患者更具價值，能幫助臨床醫(yī)師盡早制訂最優(yōu)化診療策略。但單一應用這些監(jiān)測指標可能不夠全面，臨床上可結合各種神經功能缺損評分、生化檢查或影像學檢查結果等進行綜合考量評估。如若能在此方面進行多中心、大樣本的前瞻性臨床研究，則可優(yōu)選出更佳的腦電相關指標用于缺血性腦卒中患者的預后評估。

來源：李敏,彭璐,顏學軍.腦電相關監(jiān)測指標在缺血性腦卒中患者預后評估中的研究進展[J].醫(yī)學綜述,2020(01):107-111.

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