脑电监测在脑梗死急性期预后判断中的应用

 脑电图（electroencephalogram，EEG）作为一种特殊而复杂的生物电信号，已被广泛应用到医学研究及临床实践中，对缺血缺氧较高的敏感性决定了其在脑梗死急性期的应用价值，可用于胁助诊断、监测病情及判断预后。将脑电特征指标应用于脑梗死急性期近期及远期预后的预测中，对准确评估患者功能结局、制定早期康复计划、实施个体化社区服务都具有重要的意义。本文就脑梗死急性期常用脑电特征指标及其在近期与远期预后判断中的应用作一简要概述。

一、脑梗死急性期预后判断常用脑电特征指标

组成脑电罔的基本波形有α波、β波、γ波、θ波和δ波，频率在 8～13Hz 之间的脑波称作α波，14～17Hz 的称作中间快波，18～34Hz 的称作β波，35Hz 以上的称作γ波，0.5～3Hz 的为δ波，4～7Hz 的为θ渡。脑梗死急性期，脑电图多表现为慢波，即θ、δ波明显增多。本文概述的常用脑电特征指标也是基于以上 5 种波形提出的。

（一）θ波与β波比

θ/β即脑电θ波与β波功率之比，有研究利用其比较皮层下脑梗死患者病灶侧与健侧的脑电频谱特征，发现梗死侧θ/β较健侧高。进一涉研究发现，将脑梗死患者同健康人比较，无论是睁眼还是闭眼状态，前者脑电频谱呈现较明显的慢波为主节律及θ/β增加。

（二）δ波与α波比

即脑电δ波与α波功率之比，其比值越高，代表 EEG 慢波比重越大，脑缺血程度越重。有研究探讨定量脑电图（Quantitative EEG，QEEG）与美国国立卫生院神经功能缺损评分（National Institutes of Health Stroke Scale，NIHSS）在协助中风病监测及预后判断中的作用，发现 DAR 与发病 30d 的 NIHSS 相关（r=0.91，P＜0.001），脑梗死急性期 DAR 越大，发病 30d 的 NIHSS 分值越高，为 DAR 在中风病床边监测及预后判断中的应用提供了一定的数据支持。

（三）功率比指数（PRI）

PRI 即 DTABR：（δ+θ）/（α+β），是定量脑电θ波功率加δ波功率与α波功率加β波功率的比值，此值升高代表 EEG 慢节律加重，此值降低代表 EEG 去同步化（快）节律。一项脑梗死前循环综合征（anterior circulation syndrome，ACS）的研究显示，PRI 能够预测脑梗死急性期神经功能缺损程度的变化及腔隙性脑梗死的近期预后。

（四）脑对称指数（BSI）

BSI2004 年由 van Putten 等提出，2007 年对该指标的计算方法进行了修订，命名为 fevised BSI（r-BSI），该指标对大脑两侧的不对称性更加敏感。BSI 是频率在 1～25Hz 两侧半球功率之差的绝对值，其值在 0～1 之间，是半球梗死的一个量化指标。有研究将 BSI 作为重组组织型纤溶酶原激活剂（r-tPA）溶栓疗效指标，同时评价 NIHSS，进行二者的相关性研究，发现 BSI 与 NIHSS 呈正相关，验证了 BSI 作为定量脑电特征指标的可行性和临床实用性。

2004 年以后. 学者们基于 BSI 提出了诸多相关指标，如 BSI phase，sBSI，tBSI，r-tBSI、pairwise derived Brain Symmetry Index（pdRSly 等，但其内涵与 BSI 无本质区别，有研究显示 pdBSI 能够区分脑梗死、短暂性脑缺血发作及健康人之间的脑电特征，与临床症状及梗死面积显著相关，此外，pdBSI 在监测脯梗死早期神经功能缺损程度变化、预测发病一周内死亡率及急性 ACS 定位诊断中均具有一定作用。

（五）δ变化指数（aDCI）

aDCI 是指脑电δ功率平均值的变化率，即（Dt1-Dt2/（Dt1×h），Dt1 代表第 1 时点脑电功率值，Dt2 代表第 2 时点脑电功率值，h 代表两个时点的时间差。Finnigan 等应用发病 72h 内 aDCI 与脑梗死发病第 30 天 NIHSS 作相关性研究，与磁共振弥散加权成像（diffusion-weighted imaging，DWI）相比。aDCI 与发病第 30 天 NIHSS 有更强的相关性，提出 aDCI 可作为预测中风病病情的有效脑电特征指标。

（六）Ω复杂度

Ω复杂度是将复杂度理论运用于脑电特征描述之中，Molnar 等研究发现，病灶侧慢波Ω复杂度增加而同步化似然比降低可能由于损伤的神经联系纤维降低了神经系统的协同水平，梗死侧皮层复杂度指标活动减少极其明显。而由于睁眼引起的病灶侧β和α频率Ω复杂度增加及同步化似然比降低不能观察到可能由于损伤了丘脑皮层的联络纤维，提示脑电复杂度可作为局部脑损伤神经电生理变化的效应指标。

（七）相位同步化水平（PS）

PS 是用来测量不同皮质区神经元同步化水平的二元指标，而不是描述单个导连的特征。PS 能够量化大范围皮质之间的相互作用，近年来得到广泛应应用。

（八）绝对能量（AE）

AE 也是用来描述脑电特征的定量指标，是脑电相应导联的功率值。

其他指标如同步化似然估计（the synchronization likelihood）也逐渐被应用于脑梗死急性期预后判断的相关研究中。

二、脑电监测存预后判断中的应用

（一）近期预后判断

1. 应用 pdBSI 和 DTABR 预测腔隙性脑梗死的近期预后：Sheorajpanday 等相继纳入 60 例初步诊断为脑梗死的腔隙综合征（Lacunar syndromes，LACS）或后循环综合征（posterior circulation syndromes，POCS）患者，进行脑电检测，探讨 EEG 与梗死面积、神经功能缺损程度的相关性，并应用受试者工作特征曲线（ROC）和 Logistic 回归分析获 QEEG 预测中风病诊断及不良结局的预测值。结果发现 pdBSI 可作为 NIHSS 评分为 0 时 ACS 和 POCS 患者明确诊断的独立预测指标：DTABR 预测 LACS 患者发病第 7 天不良结局具有 83% 准确度：DTABR＞2.4 预测中风病不良结局具有统计学意义。因此提出 QEEG 对明确 LACS 和 POCS 诊断具有一定临床应用价值，并可作为预测腔隙性脑梗死近期预后的有效指标。

2. 应用 pdBSI 和 DTABR 预测急性脑梗死 ACS 的预后：Sheorajpanday 等对 94 例脑梗死急性 ACS 的患者进行 EEG 监测及临床信息采集，应用 ROC 和 logistic 回归分析获得脑电对不同临床结局（好转、恶化、死亡）的预测值。结果显示：pdBSI 在明确 ACS 诊断方面具有 80% 的准确率；可以作为早期神经功能变化的独立预测指标，且具有 95% 的准确率；其独立预测小血管梗死的准确率是 92%，预测死亡的准确率是 97%。DTABR 可作为神经功能缺损程度改善的独立预测指标，且具有 75% 的准确率。

3. 应用 aDCI 预测急性脑梗死的近期预后：Finnigan 等为了研究皮层梗死患者临床结局与 QEEG、DWI、灌注加权成像（perfusion-weighted-imaging，PWI）的关系，分别于发病第 7h 和第 16h 内获得 11 例脑梗死急性期患者的 DWI 和 PWI 成像，在首次 MRI 后 2h 内及第二次 MRI 前 1h 行 64 导联 EEG 监测。应用脑电图 aDCI 作为δ功率变化的测量工具，探讨 aDCI 与梗死面积及发病第 30 天 NIHSS 的相关性。发现 aDCI 与发病第 7h 测得的梗死面积及第 30 天 NIHSS 相关（=0.79 和 0.80，P＜0.05）。

4. 应用 QEEGAE 预测急性脑梗死发病 72h 神经功能残损程度：Cuspineda 等对脑梗死发病 72h 内的患者行 QEEG 监测，测量绝对能量。同时进行加拿大神经量表（Canadian Neurological Scale，CaNS）评分，比较二者对脑梗死残损状态的预测价值，发现发病 72h 内 QEEG 是预测脑梗死后神经功能缺损程度的有效指标，同 CaNS 比较，具有更高的预测价值。

5. 应用α波和θ波 AE 预测脯梗死急性期近期预后：为明确 QEEG 在急性脑梗死患者巾的预测价值。纳入 28 例发病 72h 内大脑中动脉梗死患者，获得 37 例 QEEG 记录（13 例发病 24h 内，9 例发病 24～48h 内，15 例发病 48～72h）。将出院时和发病 3 个月 Rankin 量表评分作为因变量，QEEGAE 作为自变量进行回归模型估计，结果发现发病 72h 内α和θ波 AE 是预测脑梗死急性期近期预后的有效指标。

（二）远期预后判断

1.DAR 与脑损伤患者发病 6 个月 NIHSS 的相关性研究：Leon-Carrion 等通过研究获得性脑损伤患者（创伤性脑损伤和中风）的脑电特征，探索 QEEG 参数之间的关系及 QEEG 参数与神经功能缺损程度的关系，结果显示 DAR 与康复后 6 个月的恢复水平相关（q=-0.65，P=0.002），康复后临床结局不好者具有较高的 DAR。

2.pdBSI 和 DTABR 与脑梗死发病第 90 天及 6 个月 MRS 的相关性研究：Sheorajpanday 等收治 110 例具有持续神经功能缺损并行定量脑电图监测的脑梗死急性期患者，通过采集急性期临床症状、梗死面积、脑电参数等临床信息，与发病 6 个月改良 Rankin 量表（Modified Rankin Scale，MRS）做相关分析，并应用受试者工作特征曲线和 Logistic 回归模型计算脑梗死急性期脑电参数对脑梗死远期预后（包括残疾状态、生活依赖状态及死亡）的预测价值。结果显示 pdBSI 和 DTABR 与发病 90dMRS 分值相关（ρ=0.46 和ρ=0.47，P＜0.05）；pdBSI 与脑梗死 6 个月后残障状态独立相关（OR=4.07.P=0.015）；DTABR 可独立预测脑梗死发病 6 个月后依赖状态（OR=2.25，P=0.016）及死亡率（OR=2.04，P=0.028）。

3.PS 与发病 2 个月 NIHSS 的相关性研究：Wu 等研究皮质同步化水平与 NIHSS 的相关性。采集 42 例发病 7d 内中风患者的脑电信息，应用 PS 迸行脑电定量分析，并于脑电监测当时及发病后 2 个月分别进行 NIHSS 评价。通过皮质同步化水平与 NIHSS 的相关性分析发现中风后受损半球病灶区与非病灶区间的同步化水平明显减弱，非痫灶区间的同步化水平增至 114%；且发现半球间同步化水平较低的患者巾风后 2 个月 NIHSS 较高，从而提出中飙后半球间的同步化水平可作为预测中风远期预后的有效指标。

4.QEEGAE 与急性脑梗死发病 3 个月 Rankin 量表的相关性研究：Cuspineda 等为了明确 QEEG 对急性脑梗死预后判断的预测价值，纳入 28 例发病 72h 内的大脑中动脉梗死患者，获得 37 例 QEEG 记录（13 例为发病 24h 内，9 例在发病 24-48h 内，15 例在 48～72h）。将出院及发病后 3 个月后的 Rankin 量表评分作为因变量，QEEG 绝对能量作为自变量进行了同归模型分析。结果提示，发病 72h 内 QEEGδAE 可能是预测远期预后有效工具。

脑电技术在脑血管病中的应用主要集中在病情判断及预后预测方面，本文通过同顾近年来相关研究，现将其要点概括如下：（1）用于描述脑电特征的指标除脑电基本波形（α波、β波、γ波、θ波和δ波）外，还有θ/β、DAR、DTABR、BSI、aDCI 及Ω复杂度等。其中，θ/β、DAR、DTABR 主要通过计算不同频谱功率的比值来描述脑电特征，其原理均基于脑组织缺血缺氧状态下脑电图呈现慢波增多：BSI 是被广泛应用的脑电量化指标，目前诸多研究将其与脑梗死急性期其他临床特征相结合或比较，发现其不仅能够有效表达脑缺血时两侧半球的不对称性，且与 NIHSS 密切相关，可作为脑梗死急性期近期及远期预后判断的有效指标。（2）脑电技术在脑血管病预后判断中的应用取得了一定进展，但由于脑电特异性较差，容易受到干扰，临床应用中多采用与其他定性指标相结合的方式，因此，进一步探索特异性与敏感性均较高的脑电特征指标是脑电技术在脑血管病中应用的关键。

编辑： 雨声