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【关键词】 麻醉 脑电图
脑电（ECG）数字化分析已广泛用于麻醉中大脑皮层的功能监测，应用单一的数字化EEG参数分析麻醉药的中枢效应更为直观、方便。已知EEG信号起源于高度非线性系统，近年来EEG的非线性分析对围术期限脱离危险功能监测发展很快。以下就脑电非线性参数之一近似熵，对麻醉尝试的监测基础和临床研究作一综述。
1 概述
EEG反映脑细胞群自发而有节律的电活动，一般用波幅、频率和相位等特征来描述。麻醉药进入脑内产生效应时，EEG的基本特征随着麻醉加深或变浅呈顺序性变化，并与麻醉药浓度呈函数关系，因而可用来反映麻醉深度。根据现有脑神经生理学EEG产生机制的研究，EEG信号起源于一个高度的非线性系统，不仅在中枢神经系统每个分层发现许多的反馈环路，而且单个神经元自身也表现出高度非线性因素。在神经细胞膜上可以观察到混沌行为，神经放电转化遵循分叉规律，而混沌和分叉行为属于非线性科学的范畴。因此EEG信号是大量神经细胞的非线性耦合，是一个高度非线性多单元连接的复合体，EEG活动具有确定性混沌（deterministic chaos）特性，大脑是复杂、自组织（self-organization）的非线性动力学系统［1］。
1.1 基本的EEG非线性参数［2］ 混沌研究中，数值分析和统计量分析应用较为广泛。常用分析方法包括:（1）相位一相轨迹图，是系统在相空间的解曲线图；（2）关联维数（correlation dimension，D2），体现EEG信号的动力学特征，是描述混沌自由度信息的参数；（3）点关联维数（point-wise correlation dimension，PD2），与D2相比，更适于有限数据的分析，并能追踪数据中出现的不确定性；（4）相互维数（mutual dimension，Dm），用于评价动力学不同部位配对改变，可以定量评估不同脑区的动态耦联性；（5）李亚普诺夫指数（Lyapunov exponent，L1），描述混沌系统对初值敏感程度，反映相空间两个相邻轨道发散和收敛情况；（6）柯尔莫哥诺夫熵（Kolmogorov entropy，K2），表明混沌系统信息丢失的速率，为了解系统预测能力提供了一种测量方法，K2的倒数反映了平均预测时间。K2和L1越大，表明系统的可预测性越小。
1.2 近似熵（approximate entropy，ApEn） 熵可以描述系统的随机性和预测性，熵值越大表明系统有较大的随机性和较小的规律性。近似熵是由Kolmogorov-Sinai熵计算公式推导而得新的非线性参数，可对数据的规律性进行量化［3］。ApEn并非为特定的模型（如确定性混沌）而建立的测试，它是通过测量系统规律性，对数据进行区分经相应公式推导而得，具有广泛的应用范围［4］。与其他熵计算公式相比具有三个优点［3］：（1）ApEn不受低于过滤水平的“噪声”波幅影响，排除大量偶尔发生的伪差对计算机的干扰；（2）以合理的数据推导出有意义的信息；（3）ApEn以随机和确定性过程进行的分析是有限的（如EEG等生理指标同时包含了随机和确定的特性）。ApEn已用于内分泌研究中对正常和非正常的激素波动分泌特性进行分析［5］，也用于分析ECG中心率变异性（HRV）的确定复杂度［6］。
2 ApEn对麻醉深度监测的基础研究
2.1 不同药物间的差异 不同麻醉药脑部作用部位不同，产生的脑电抑制方式有其特异性。Anthony等［7］观察大鼠吸入氟烷、异氟醚，测量脑部ApEn的变化，研究发现在吸入麻药浓度0.3%～2.1%间ApEn可产生浓度依赖性下降，但在两种吸入麻药之间变化不同，氟烷达0.4%前可引起ApEn增加，随着吸入浓度再增加而减小，而异氟醚无此效应。吸入氟烷与异氟醚ApEn的下降速率相似。在0.3%～0.8%的浓度间，氟烷的ApEn值较异氟醚高。当吸入尝试做完1.5%时两组ApEn值相同，在0.9%～2.1%浓度间，两组ApEn值无统计学差异。研究最后提示ApEn是吸入麻醉药效应的可靠指标，尤其在麻醉剂的吸入浓度>1%时。
2.2 意识水平和疼痛反射监测 麻醉深度包含了意识和疼痛抑制两个方面，Anthony等［8］将大鼠分二组分别吸入1%和0.4%异氟醚，1%组ApEn较0.4%组减少54%，与大鼠自主肢体和口面活动消失呈平行，但夹尾反射依然存在。在脑室注入微量胆碱酯酶抑制剂或毒蕈碱受体激动剂促醒后，1%组大鼠的ApEn恢复至0.4%组水平，自主肢体和口面活动重现。提示ApEn与意识水平有很好的相关性，但缺乏对疼痛反射的监测能力。
2.3 药物麻醉效能评价 最近有研究证实大鼠静脉注射褪黑素可产生催眠和抗疼痛效应［9］。EEG参数常用于麻醉药效应的检验，非线性的分析方法可对EEG做出更好的描述［10］。Naguib等［11］对大鼠注射大剂量的褪黑素（312 mg/kg）、异丙酚（14.9 mg/kg）和硫贲妥钠（23.8 mg/kg）后，观察EEG总功率谱（TP）、95%边缘频谱（95%SEF）和ApEn的变化，发现褪黑素产生的EEG效应与效应与异丙酚和硫贲妥钠相似，通过特异性减少95%SEF和ApEn，证实大鼠静注褪黑素后产生麻醉效应。
3 ApEn对麻醉深度监测的临床研究
与其他EEG指标间的比较，传统的EEG分析手段可分为时域（time domain）和频域（frequency domain）分析。时域分析表现EEG信号随时间变化的规律和所反映的信息（主要是EEG的几何性质），频域分析表现EEG信号随频率变化的规律和信息，其核心是基于快速傅立叶变换的各频段功率谱估计。傅立叶变换要求信号是确定和平稳的，而EEG信号中存在着许多突发的、瞬态的信号（如棘波等），这种情况下谱分析较差。目前临床应用于麻醉深度监测的数字化EEG指标较多，如双频指数（BIS）、95%SEF、TP、中频谱（MF）等。非线性的EEG分析方法是近来发展起来的，对原始记录的EEG进行不同于传统的分析，因而有必要将非线性EEG参数与其他的数字化EEG指标进行比较。
3.1 吸入性麻醉药 监测病人吸入异氟醚（MAC 0.6%～1.3%）麻醉后至手术开始前的EEG，计算EEG爆发抑制的出现率，将ApEn、MF、95%SEF与异氟醚的效应室浓度分别进行Pearson相关分析，结果随着吸入浓度的增加，EEG爆发抑制出现率增加，将ApEn、MF、95%SEF与异氟醚的效应室浓度的相关系数（r）分别为0.94、0.34、0.29。随着麻醉药效应的增加，EEG的活动的规律性趋于增加，但麻醉药剂量增加可引起EEG出现爆发抑制形式，爆发抑制在功率谱分析中表现为高频率，因而如MF、95%SEF等参数不能分析较高剂量麻醉药的EEG效应，而ApEn可以区分出爆发抑制是麻醉加深的EEG表现形式［12］。Jorgen等［3］观察地氟醚麻醉妇科手术开腹到关腹间，最小肺泡浓度（minimum alveolar concention，MAC）在0.5～1.6，ApEn、95%SEF和BIS三个数字化脑电指标对地氟醚浓度的预测概率（prediction probability，PK）值分别为0.86±0.06、0.86±0.06和0.82±0.06，三者无统计学差异。但ApEn对地氟醚浓度的PK值大于MF的PK值（0.78±0.06），统计学差异显著。笔者认为ApEn可作为对麻醉药物作用效应的可靠监测。
3.2 静脉麻醉药 现在由于新型静脉麻醉剂在体内具有无蓄积、代谢快等特点，短小手术应用较多。监测的术中EEG变化可以有效地指导用药和及时调整用量，有助于可靠维持麻醉、患者术后及早清醒。Sleigh等［13］在异丙酚和芬太尼麻醉的短小手术中意识消失、插入喉罩或气管导管、切皮、手术结束、意识恢复时记录BIS、ApEn、95%SEF，应用Logistic回归分析，认为在意识水平监测上ApEn较BIS无明显的优越性，但较95%SEF好。Jorgen等［14］观察健康志愿者在异丙酚复合雷米芬太尼靶控输注（target controlled infusion，TCI）静脉麻醉下，维持特定的效应室浓度10 min，逐步增加刺激强度（OAA/S等级评分）时的BIS、ApEn、95%SEF的变化。分析BIS、ApEn、95%SEF和麻醉药的复合效应室浓度在不同麻醉深度下对不同强度刺激的APEn的PK较BIS、95%SEF和麻醉药的复合效应室浓度的PK值高，但统计学差异不显著。在清醒刺激和气管插管时较95%SEF有较高的预测能力，PK值的统计学差异显著。笔者认为ApEn能较好监测异丙酚复合雷米芬太尼麻醉时的镇静和镇痛水平。
4 ApEn自身的变异性
在EEG的不同参数的稳定性和个体变异性研究中［15］，ApEn在临床中监测麻醉深度的能力至少与BIS相一致，较EEG的谱参数具有更好的抗干扰性，而且个体自身和个体间的变异系数小。
5 小结
通过ApEn应用与基础和临床麻醉深度监测研究，确定它可有效的监测意识变化水平，但缺乏疼痛刺激反应的监测能力。对于麻醉深度的监测能力至少与BIS一致，明显较ECG谱分析参数好。虽然有研究提示ApEn的不同麻醉深度下的PK值略高于BIS，但无统计学差异。非线性的ECG分析方法刚刚起步，对包括ApEn在内的非线性的EEG参数有必要进一步进行广泛深入的研究，尤其在术中对疼痛刺激反应监测。
【参考文献】
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（本文编辑：宋 青）
作者单位：850007 西藏，西藏军区总医院手术室