對腦氧進行小波相位相干分析預測心臟驟停后的神經(jīng)功能變化

01研究背景

近期，利用不同手段對心臟驟停（CA）患者預后做出預測的相關研究取得了一定的進展。本研究旨在利用fNIRS技術，探索腦氧合血紅蛋白（HbO2）在不同通道之間的小波相干性與心臟驟停預后之間的關系。

02研究方法

2.1、被試

研究共有83名有效被試，其中院外心臟驟停42人，院內(nèi)心臟驟停41人。

2.2、實驗流程

對被試進行24小時的目標溫度管理（33℃/36℃），收集復蘇期被試血清乳酸和神經(jīng)元特異性烯醇化酶濃（NSE）度數(shù)據(jù)。使用腦功能分級量表對被試3個月后的神經(jīng)功能變化進行評估，確定其預后情況為好或不好。

2.3、數(shù)據(jù)采集與處理

實驗中使用連續(xù)波長的無線近紅外采集系統(tǒng)NIRSIT，采用780 nm和850 nm兩種波長，采樣率為8.138Hz。事先定義了68個通道，光極之間的距離為1.5cm。

圖1A. 數(shù)據(jù)采集裝置；圖1B. 光極與探測器的放置位置；圖1C. 二分光極分區(qū)；圖1D. 八分光極分區(qū)

數(shù)據(jù)離線處理采用帶通濾波0.005-2Hz，刪除信號完整性差的通道（即信噪比小于35dB——最開始10-15s的信噪比）。將信號按照頻率分成5段：I. 0.6-2Hz (心臟活動)；II. 0.15-0.6 Hz (呼吸)；III. 0.05-0.15 Hz (肌源性活動)；IV. 0.02-0.05 Hz (神經(jīng)性活動)；V. 0.0095-0.02 Hz (內(nèi)皮代謝活動)。

2.4、數(shù)據(jù)分析

對近紅外信號進行小波相位相干分析，簡單來說，就是利用信號的相位信息去評價兩個信號的同步化程度。對兩個時間序列數(shù)據(jù)進行處理，會得到一個大小介于0-1的WPCO值，數(shù)值越接近1，表明兩個信號的相位一致性越高。

對5段信號在好/不好預后情況下的WPCO值進行比較，發(fā)現(xiàn)III段信號的WPCO值在兩種情況下有明顯差異，于是采用該特征與NSF（神經(jīng)特異性烯醇）來共同預測預后情況。

03實驗結果

圖2中紅色叉號和藍色方點為患者的實際預后情況，而彩色色塊是基于III段信號的WPCO值和NSE對預后情況進行的預測。CPC值為1-2時表示預后情況良好，3-5時表示預后情況不好?？梢钥闯?，對預后較好的情況預測準確。

此外，基于兩個特征的預測表現(xiàn)也比基于其中任何一個單獨的特征進行預測時要好。

圖3. 預測心臟驟停后預后的接收者操作特征

04結論

本研究發(fā)現(xiàn)了頻率介于0.05-0.15 Hz的fNIRS信號的相位一致性與心臟驟停預后情況之間的正性相關關系，且開發(fā)了一種基于該頻段信號的WPCO值和NSE對心臟驟停預后進行預測的方法，可以較好地預測患者在心臟驟停3個月后的預后較好的情況。此項成果有望成為心臟驟停后的健康管理中的有用工具。

05參考文獻及DOI號

Kim, T. J., Kim, J. M., Lee, J. S., Park, S. H., Jeong, H. B., Choi, J. K., ... & Ko, S. B. (2020). Prognostication of neurological outcome after cardiac arrest using wavelet phase coherence analysis of cerebral oxygen. Resuscitation, 150, 41-49.

doi：10.1016/j.resuscitation.2020.02.031