功率谱熵在痫性发作大鼠脑电检测中的应用研究*

黄 献，宋 治△，郑 文，李辉萍，徐 伟

(1.中南大学湘雅三医院神经内科，湖南 长沙 410013;2.湖南省马王堆疗养院神经内科，长沙 410001;3.长沙市中心医院神经内科，长沙 410004)

癫痫(epilepsy)是一组反复发作的神经元异常放电所致的暂时性中枢神经系统功能失常的慢性疾病。临床上呈突发性，无明显的先兆，且在发作间歇期约50%患者脑电图上并没有痫性电活动，所以痫性发作前的脑电活动特征用常规的线性分析无法进行较早期的预报。本实验通过对痫性发作全过程以及不同部位脑电信号进行非线性分析，探讨非线性动力学参数功率谱熵(power spectral entropy，PSE)在痫性发作大鼠脑电检测中的应用，以期为痫性发作的预报和癫痫灶的定位提供实验依据。

1 材料与方法

1.1 动物和试剂

实验动物为健康雄性SD大鼠24只，体重250～280g，由湖南农业大学实验动物中心提供。所有大鼠实验前均自由进食饮水。

青霉素每支8×105U，生理盐水，10%水合氯醛，脑立体定位仪，单导生理记录仪(MS-100，北京新拓)，脑电监测仪(SW-2000型，上海诺诚)，功率谱熵分析软件。

1.2 实验动物分组及模型制备

24只SD大鼠随机分为4组(n=6):正常组(A)，生理盐水对照组(B)，单电极组(C)，多电极组(D)。模型的制备采用10%水合氯醛腹腔内注射麻醉大鼠(按0.35 ml/100g剂量给药)，待麻醉满意后固定于脑立体定位仪上，按照《大鼠脑立体定位图谱》[1]沿中线切开头皮后，根据注射点坐标位置(前囟后3.5 mm，中线右侧2 mm，深度3.5 mm，图1a点)用10ml注射器垂直缓慢刺入颅骨，刺穿颅骨后改用钝头10ml注射器针头在孔内轻轻旋转，以扩大注射点，并刺破硬膜，然后按实验分组进行处理。正常组仅在注射点位置插入深部电极;生理盐水对照组在注射点用微量注射器将2.5μl生理盐水注入海马，留置5 min后拔除，以防药液沿针道外溢。然后沿注射点位置插入一深部电极;C组则将配好的青霉素(按8×105U/4 ml稀释)注入海马，10min内注完，同样留置5 min后拔除，然后沿注射点位置插入一深部电极;D组(图1)，在注射点(a点)处理同C组，并在注射点同侧位置(前囟后5.5 mm，中线右侧2 mm，深度3.5mm，b点)和青霉素注射点对应的对侧海马(前囟后3.5 mm，中线左侧 2 mm，深度3.5 mm，c点)钻孔，并分别植入脑电深部电极。用502胶和牙托粉混合固定电极于颅骨上，并缝合皮肤。

Fig.1 Multiple electrodes graphy in D group

1.3 动物行为学评估及脑电描记

大鼠在麻醉并注药后1 h开始出现抽搐，采用Racine分级法进行行为学评估，评级在2级以下的不归入本实验。

将各记录点深部电极及置于大鼠两耳缘的参考电极分别通过导线与脑电图仪相连，注射青霉素之前记录脑电图30min，注射青霉素后持续监测直到痫性发作终止。

1.4 功率谱熵的计算方法

功率谱熵是量化时间序列谱的复杂程度的一种方法，通过傅里叶变换可以得到信号的功率谱密度P(f)，将P(f)转化为功率谱的概率密度分布函数Pr，它反映了功率谱在频率f处的概率密度，即在频率f处的功率谱在整个谱中所占的百分比，即Pr=P(f)/Σ P(f)，功率谱熵的定义如下:H=Σ Prln(1/Pr)，谱熵值H可以解释为在频率f处的时间不确定性的量度，系统的不确定性越大，即它的谱熵越大;反之，它的谱熵越小[2]。

将所有的致痫大鼠的脑电数据进行分期研究，分为癫痫未发作期、发作前期、发作期和发作后期，其中未发作期为临床无痫性发作且功率谱熵无明显变化趋势的时期;发作前期为无痫性发作但功率谱熵发生明显变化趋势的时期;发作期为癫痫的临床发作期;发作后期为痫性发作后功率谱熵无明显变化趋势的时期。并选取各期3 min脑电信号进行功率谱熵分析。

1.5 统计学处理

2 结果

2.1 脑电图结果

正常大鼠脑电波形以α、β波为主，散在可见θ波，波幅小于75μV，致痫组大鼠脑电均出现多种形式的痫性放电，有散在的尖波、棘波及阵发性和持续性痫性病理波(图2)。在痫性发作前期，有的大鼠表现为慢波增多，偶见尖、棘波，有的则无明显变化。分别取C组和D组a点未发作期、发作前期、发作后期3 min脑电信号，人工剔除了伪差和肌电干扰较强的部分，研究两组脑电功率谱熵值的结果(表1)。两组四期两两相比无统计学意义(P＞0.05)。但痫性发作期的功率谱熵值均低于发作前和发作后(P＜0.05)，且发作前期功率谱熵低于未发作期(P＜0.05)。C组和D组(a点)未发作期和发作后期与正常组和对照组比较无明显差异，而发作前期和发作期与对照组、正常组的脑电功率谱熵对比，结果显示有显著性差异(P＜0.05)，发作前期和发作中期功率谱熵较正常组和对照组低。本实验中发作前期早于发作4～20min，平均12.25 min。

Fig.2 Electronencephalography of experimental rats in two groups a:Normal group;b:Seizure group

Tab.1 Average of the power spectral entropy in experimental epileptic rats during the four period in seizure(，n=6)

Tab.1 Average of the power spectral entropy in experimental epileptic rats during the four period in seizure(，n=6)

*P＜0.05 vs normal and control;#P＜0.05 vs ictal period;△P＜0.05 vs pre-ictal period

Group Non-ictal period Pre-ictal period Ictal period Post-ictal period Normal 0.550±0.040Control 0.554±0.031 Single electrode 0.543±0.008#△ 0.433±0.016*# 0.296±0.027*△ 0.532±0.027#△Multiple electrodes(a point) 0.541±0.017#△ 0.418±0.011*# 0.285±0.019*△ 0.551±0.009#△

2.2 D组a、b、c点发作四期功率谱熵

D组 a、b、c点发作四期功率谱熵比较，发作前期和发作期功率谱熵值有明显的差异(P＜0.05〉，b、c点功率谱熵在发作前期和发作期较a点为高，且对侧海马功率谱熵比同侧b点更高，而三点未发作期和发作后期功率谱熵值比较无明显差异(P＞0.05，表2)。

Tab.2 Average of the power spectral entropy in different points(a，b ，c)of multiple electrodes group(D)during the four period in seizure(，n=6)

Tab.2 Average of the power spectral entropy in different points(a，b ，c)of multiple electrodes group(D)during the four period in seizure(，n=6)

*P＜0.05 vs a point;#P＜0.05 vs b point

Non-ictal period Pre-ictal period Ictal period Post-ictal period a point 0.541±0.017 0.436±0.011 0.297±0.015 0.551±0.009 b point 0.546±0.025 0.482±0.012* 0.355±0.023* 0.543±0.017 c point 0.553±0.012 0.511±0.013*# 0.396±0.009*# 0.564±0.019

3 讨论

3.1 功率谱熵在痫性发作预测中的应用

功率谱熵(PSE)是度量序列的复杂性和统计量化的非线性动力学参数，可反应了脑电信号的复杂程度。本实验中，从C组和D组痫性发作四期脑电功率谱熵的对比分析显示出同一类型的癫痫的脑电活动的动力学特征变化过程基本相同，同时显示致痫灶区痫性发作四期变化具有一定的规律性。脑电功率谱熵从未发作期到发作期之间，即发作前期，持续约数分钟到数十分钟，功率谱熵值呈下降趋势，但无临床痫性发作，痫性发作期的功率谱熵比未发作期、发作前期和发作后期都有明显的降低。可见在痫性发作过程中，脑电信号的复杂度变化过程是先由高变低，再由低变高。由于当大鼠处于清醒状态时，大脑中的神经元都处于兴奋状态，单个神经元对神经元群体来说是自发的、散乱的、各自按自己“节律”行事。此时的脑电以去同步波为主，表现为脑波变化的复杂性和多样性，此时EEG的功率谱熵较高。而痫性发作时脑电表现为大量神经元倾向于调整各自的放电节律，以符合于某一种共同的节律，因而产生了时间上的共同行动，即所谓的同步化(synchronization)。同步化兴奋的神经元增多，脑波变化的复杂性降低，因此功率谱熵值降低。2005年Burioka N等[3]研究癫痫患者的非线性参数近似熵(approximate entropy)在痫性发作期明显低于发作间期，而发作前期与发作间期相比也降低，且有明显差异。因此推断非线性参数近似熵可用来观察病理性的脑活动状态如癫痫，而且可预测癫痫的发作。近年来，国内在这一领域也开始有所涉及，所报告的结果与国外的基本一致[4]。由于在癫痫发作前期虽然脑电图无明显的病理波，但功率谱熵已经开始降低，因此，在痫性发作间期运用功率谱熵对癫痫患者进行动态检测对预报临床癫痫的发作具备一定的可行性，从而可以指导我们在临床癫痫发作前期采取干预措施以预防癫痫的发作，以降低癫痫患者的致残率和死亡率。

3.2 功率谱熵在癫痫定位中的应用

本实验对大鼠海马致痫灶(a)及其同侧附近(b)、对侧(c)痫性发作四期功率谱熵进行对比分析，发现发作前期和发作期致痫灶(a点)最低，b、c的功率谱熵值较高，尤以 C处最高。也就是说在致痫灶侧的功率谱熵低于对侧，越靠近致痫灶处功率谱熵值越低，且致痫灶处的功率谱熵最低，特别是在痫性发作时，致痫灶处的功率谱熵降低最为明显，这是由于致痫灶区神经元活动高度同步化导致脑电复杂程度降低的结果，为此，本实验为致痫灶的定位提供了实验依据。而发作前期功率谱熵在大脑不同部位的差异性提示痫性发作由致痫灶局部开始，然后在空间上扩展，在达到临床发作的阈值之前，带动其它脑区神经元与其同步放电。Widman等[5]先在大鼠脑片中加青霉素、咖啡因等致痫剂，结果在他们的实验中观察到脑片上单细胞放电的有效相关维数逐渐减低。该实验小组后来在癫痫患者的脑电图中也发现在癫痫灶一侧大脑的电活动的相关维数、复杂性等指标明显低于健侧，而且离癫痫灶越近，这些指标减低越明显，即使在癫痫发作间期也可测到这种变化，据此，非线性脑电分析可为癫痫病灶的定位提供辅助手段。对致痫灶的定位对于提高难治性癫痫手术效果和减少手术副作用很重要。

总之，功率谱熵可以预报痫性发作及对致痫灶的定位提供一定的帮助。可见非线性动力学方法可以为复杂的大脑功能的研究提供有效的分析手段，它代表了脑电分析的未来发展方向，随着新型的非线性分析方法和信号处理工具的发展，将会加快非线性脑电分析在痫性发作的预报和致痫灶定位的临床应用。

[1]包新民，舒斯云.大鼠脑立体定位图谱[M].北京:人民卫生出版社，1991.20-58.

[2]徐 进，郑崇勋，刘雪良，等.不同麻醉深度下大鼠脑活动的复杂性分析[J].西安交通大学学报，2006，40(6):738-741.

[3]Burioka N，Gornelissen G，Maegaki Y.Approximate entropy of the Electroencephalogram inhealthy awake subjects and absence epilepsy patients[J].Clin EEG Neurosci，2005，36(3):188-193.

[4]白冬梅，邱天爽，李小兵.样本熵及在脑电检测中的应用[J].生物医学工程杂志，2007，24(1):200-205.

[5]Widman G，Binmann D，Lehnertz K，et al.Reduced signal complexity of intracellular recordings:a precursor for epileptiform activity[J].Brain Res，1999，836(1-2):156-163.