心率变异性近似熵分析法与脑电双频谱指数间的相关性

周 芳，申 岱，刘家鹏，贾晓宁，李 佩

心率变异性近似熵分析法与脑电双频谱指数间的相关性

周 芳1，申 岱2，刘家鹏2，贾晓宁2，李 佩2

目的：观察全身麻醉时心率变异性分析中近似熵分析法与脑电双频谱指数（BIS）在监测麻醉深度时的相关性。方法：对40例全身麻醉病人测定麻醉前（T1）、诱导插管（T2）、术中（T3）、苏醒（T4）4个时间点各5 min的心率（HR）、平均动脉压（MAP）、脑电双频谱指数（BIS）和近似熵（ApEn）变化。结果：HR在T2、T3和T4均较T1值升高（P＜0.01～0.05）。MAP在T2时较T1值降低（P＜0.05），T3、T4较T1值升高（P＜0.05），而T4比T3明显升高（P＜0.01）。BIS值在麻醉后各时点均较T1值下降明显（P＜0.01），其中T4也较T1下降（P＜0.05），T3与T2时相比明显降低（P＜0.01），而T4较T3明显升高（P＜0.01）。近似熵值的T1值均大于其他各时点（P＜0.01～0.05），其T4较T3时点升高（P＜0.01），T3较T2时点降低（P＜0.05）。结论：作为心率变异性的非线性分析方法指标的近似熵分析法，能描述围术期心脏自主神经功能状态的变化，但其与BIS并无相关性。

近似熵；脑电双频谱指数；全身麻醉；心率变异性

心率变异性(heart rate variability,HRV)是指连 续心搏间瞬时的心率微小涨落，是窦房结受自主神经作用的结果。在围手术期，麻醉、手术刺激等因素可作用于病人的自主神经系统，导致交感神经/副交感神经间的平衡改变，从而使HRV改变。因此，HRV可动态、定量的评估麻醉及手术刺激对自主神经系统的影响[1]。作为心率变异性非线性分析指标的近似熵分析法，能够较好地描述围术期病人自主神经系统的活动。2008—2009年通过观察围术期病人的近似熵（approximate entropy，ApEn）与脑电双频谱指数（bispectral index，BIS）变化，探讨在静吸复合全麻中应用ApEn和BIS监测麻醉深度的变化时二者间相关性，以证实他们在监测全身麻醉深度时各自的临床价值。

1 材料与方法

1.1 一般资料 40例行口腔颌面部肿瘤手术病人，ASAI～II。其中男19例，女21例；平均年龄（46.3± 5.4）岁。平均体重（56±6.1）kg。无并存心脑血管与糖尿病，并排除手术时间大于4 h、失血量大于400 mL以及术中输液量大于1 000 mL的病例。

1.2 麻醉方法 麻醉前肌注咪达唑仑0.05～0.1 mg/kg和阿托品0.01 mg/kg。采用咪达唑仑0.1 mg/kg、芬太尼2 μg/kg、依托咪酯0.3 mg/kg、琥珀胆碱0.2 mg/kg、维库溴铵0.08 mg/kg静注诱导。气管插管后静脉持续输注丙泊酚50 μg/（kg·min）及间断注射芬太尼1 μg/kg、维库溴铵0.03 mg/kg维持麻醉，术中机械控制呼吸，潮气量10 mL/kg，呼吸频率12～14/min，持续吸入七氟烷，呼末气浓度为0.6～1.0 MAC。麻醉期间血压波动≤20%基础值，BIS值维持在30～60。

1.3 观察指标 病人取平卧位，采集麻醉前(T1)、诱导插管时(T2)、术中1 h(T3)及麻醉苏醒(T4)4个时间点各5 min的心率（heart rate，HR）、平均动脉压（mean arterial pressure，MAP）、脑电双频谱指数（BIS）和近似熵（ApEn）的数值。用Aspect Medical Systems BIS Monitor Model A-2000监测仪记录脑电双频指数变化，HRV分析是采用自制的信号采集、处理及数据分析系统进行。

2 结果

HR在诱导插管时、术中和苏醒后各时段较麻醉前基础值升高（P＜0.01～0.05）。MAP在插管后较基础值降低（P＜0.05），术中和苏醒后较基础值升高（P＜0.05），而苏醒后和术前相比增幅较大（P＜0.01）。BIS在麻醉后各时点较麻醉前值下降明显（P＜0.01），苏醒后值较麻醉前值仍下降（P＜0.05），术中值与插管时相比明显降低（P＜0.01），苏醒后值较术中明显升高（P＜0.01）。近似熵值麻醉前值均大于以后各时点（P＜0.01～0.05），苏醒后较术中时升高（P＜0.01），术中较插管后降低（P＜0.05），见表1。而BIS与近似熵之间并无相关性（P＞0.05），见表2。

表1 40例患者各参数指标在不同时间点的变化(x±s,n＝40)

表2 40例患者不同时间点BIS和近似熵的相关系数、概率

3 讨论

BIS属于频域分析，即功率谱分析，它包括频率和功率（即振幅），通过转换技术将脑电波分解为多个不同频率、波幅和位相的标准正弦波，计算各个频率段波幅的平方和，即能量。以0～30 Hz为横坐标，以脑电功率为纵坐标，构成每单元的脑电功率谱。BIS能反映大脑皮层的镇静水平，随着麻醉和镇静程度的加深其数值下降，作为麻醉深度的监测指标，已经在临床麻醉广泛使用[2-3]，是目前公认的无创监测镇静最好的定量指标之一[4]。

ApEn是由Pincus于1991年提出的一种有效刻画系统规律性和复杂性的非线性动力学指标,其数值的大小反映系统复杂性的高低,近似熵越大,说明系统越趋近于随机状态,包含频率成分越丰富,具有较强的适应性；近似熵越低，则信号越趋于周期性,信号包含的频谱较窄,系统的适应能力越低。近似熵方法只需要较少量的数据就能够反映信号非线性特征，因此可以用来研究非线性特征的动态变化[5]。

临床麻醉常根据病人对手术刺激的反应，来判断麻醉深浅和调整麻醉用药。近年来HRV分析用于麻醉监测的研究发现，HRV可以作为一种有效反映麻醉深度的指标[6]。而心脏活动的非线性特征提示，对HRV信号进行非线性分析可成为更加准确的麻醉深度监测指标。本研究采用非线性分析方法近似熵分析，对麻醉期间的心电信号进行了观察。发现病人清醒状态下，其数值大于麻醉状态。说明麻醉状态下自主神经系统自身维持稳定的调节活动明显受抑制，从而借此能对麻醉状态和清醒状态加以区分。术中HRV信号的近似熵低于诱导插管时段，可能是由于麻醉药的中枢抑制作用对HRV产生的影响。苏醒时段随着麻醉药物的代谢，其中枢抑制作用也减弱，使自主神经系统在HRV方面表现为近似熵升高，但由于麻醉药的中枢抑制作用还部分的存在，故近似熵略低于麻醉前。由于近似熵能敏感的反映麻醉期心电信号的非线性表现，这提示该指标用于评估麻醉期间机体生命器官的功能状态是很有前途的。本实验观察，近似熵指标与BIS值之间并无明显相关性，但近似熵与意识状况间却存在着明显的相关性。这表明近似熵可作为判断全身麻醉深浅的一个良好指标。

作为非线性分析方法的近似熵指标通过监测麻醉中病人自主神经功能状态从而了解各生命器官的功能状态具有极广阔的应用前景，未发现其与BIS值的相关性。因此可单独用于评价麻醉镇静深度。

[1]Fujiwara Y,Asakura Y,Shibata Y,et al.A marked decrease in heart rate variability associated with junctional rhythm during anesthesia with sevoflurane and fentanyl[J].Acta Anaesthesiol Scand,2006,50(4):509.

[2]Kreuer S，Bruhn J，Larsen R，et al.Comparison of Alaris AEP index and bispectral index during propofol-remifentanil[J].Br J Anaesth，2003，91(3):336.

[3]Buyukkocak N，Ozcan S，Daphan C，et al.A comparison of four intravenous sedation techniques and bispectral index monitorin in sinonasalsurgery[J].Anesth Int Care，2003，31(2):164.

[4]杨浩波,郭曲练.脑电双频谱指数和听觉诱发电位指数监测静吸复合全麻时的麻醉深度[J].中南大学学报(医学版)，2007，32(1): 127.

[5]徐安，刘军，彭旗宇，等.动态近似熵快速算法在心率变异研究中的应用[J].同济大学学报，2005，33（4）：520.

[6]刘晓芳,叶志前,周海燕.麻醉期心率变异性的非线性动力学分析[J].中国医学物理学杂志，2001，18(4):237.

（收稿：2009-10-10修回：2009-11-26）

（责任编辑 李文硕）

Correlation between Monitoring Parameters of Approximate Entropy of Heart Rate Variability and BIS during General Anesthesia

Zhou Fang,Shen Dai,Liu Jiapeng,et al. Department of Anesthesiology and Stomotology,Hospital of Tianjin Medical University.Tianjin（300070）,China

Objective To compare the changes of approximate entropy and bispectral index(BIS)during general anesthesia,and to estimate the relationship between approximate entropy and bispectral index. Methods Parameters as heart rate(HR)mean arterial pressure(MAP)BIS and approximate entropy were monitored and recorded before induction T1),induction and intubation(T2),operating 1h(T3)and regain consciousness(T4)of forty patients of ASA 1～II with general anesthesia. Results Compared to T1,the HR was increased at the other time-points.The value of MBP at T2was lower than that at T1,and at T3and T4were higher than that at T1,but the value of T3was significantly different from that of T4.Compared to T1the value of BIS at the other time-point was decreased and that at T4was lower than that at T1,.That at T3was significantly lower than that at T2,but that at T4was higher than that at T3.the value of approximate entropy at T1was higher than at the other time-points and that at T4was higher than those at T2and T3,but compared to that at T2that at T3was higher.But approximate entropy and BIS had no correlation. Conclusion As the parameter of the nonlinear analysis of heart rate variability,the approximate entropy can describe the changes of the autonomic nerve system functional status,but with no relationship to BIS.

approximate entropy,bispectral index,general anesthesia,heart rate variability

R614.2

A

1007-6948(2010)02-0178-03

1.天津医科大学硕士研究生（天津300070）

2.天津医科大学口腔医院麻醉科

申 岱，Tel：（022）23332043，E-mail:shendai666@ sina.com