定量脑电图在缺血性脑卒中的临床应用与新进展
2016-01-25尹小明综述邢英琦宋晓南审校
尹小明综述， 邢英琦， 宋晓南审校
定量脑电图在缺血性脑卒中的临床应用与新进展
尹小明综述， 邢英琦， 宋晓南审校
世界范围内，卒中都是致死和致残的主要原因，给家庭和社会造成极大的负担。其中80%是缺血性脑卒中[1]。尽管CT和MRI等影像学技术为临床提供巨大帮助，但颅脑CT在发病急性期只能准确查出40%～62%[2]；MRI虽能发现急性期改变，但对患者要求高，导致一些患者不能完成检查，而且费用高，不能实时监测[3]。定量脑电图(QEEG)是将常规脑电图的基本要素(频率、节律、波幅、波形等)通过频域或时域分析，通过函数模型转化为各种量化参数，从而使分析结果更加客观，也更易于广大临床医师对分析结果的阅读与理解。在卒中方面的意义已经逐渐被越来越多的人所意识。因此，我们对相关报道做一综述，对未来加以展望。
1 缺血性卒中常用的定量脑电图量化参数
随着计算机技术的发展，定量脑电图的应用参数不断扩展增加，但常用在缺血性卒中的指标有限，介绍如下。
1.1 相对功率比 采用快速傅立叶转换(FFT)等方法，将原始脑电图脑电波幅随时间的变化转化为脑电功率随频率的变化，即得到α、β、θ、δ各个频带脑波在一定时间范围内绝对功率值(absolute power)。从而将脑电图信号从时域转换到频域，即得到脑电功率随频率变化的频谱图，进而直接观察α、β、θ、δ频段脑电波的分布与变化情况。其中某一个或某几个频带的绝对功率值与另一个或另几个频带的绝对功率值的比值就是相对功率比。相对功率比能定量反映α、β、θ、δ频带脑波的分布、比例以及波幅变化的情况。目前常用的相对功率比包括：δ与α功率比(delta-alpha power ratio．DAR)，α与δ功率比(alph-deIta power ratio，ADR)、δ+θ与α+β功率比[(deIta+theta)/(alpha+beta)，DTABR]，以及相对a波功率(reIative alpha power，RAP)，相对δ波功率(relative delta power，RDP)等．
1.2 脑对称指数 脑对称指数(brain symmetry index BSI)也是通过EEG功率频谱分析的傅里叶快速转换机制计算所得，代表左右大脑半球功率谱的差异，能够量化评估两侧半球在频率分布、波幅大小方面的差异，也就是传统EEG所说的左、右大脑半球导联的对称性。在2004年被van Putten 等首次引入到脑卒中的研究中[4，5]。它的变化范围是0～1，越接近0代表对称性越好，越接近1表示差异性越大[4]。由于BSI反应的是双侧大脑半球整体差异程度，因此，如果大脑既往受过损伤，可能其对称性的基线已经改变，那么它在缺血性卒中的应用价值便会受限，敏感性也会下降。另外，因为它是对某一时间内的总体功率进行计算，可能会忽略某一时间或某一对导联间的差异，而对局部病变或一过性病变发生遗漏。于是，van Putten等[5，6]又提出了暂时性脑对称指数以及修订脑对称指数，2009年sheorajpanday等[7]提出了配对脑对称指数(pdBSI)。这些对BSI的演变，提高检测两侧半球差异的敏感性和准确性。
1.3 复杂性 复杂性目前尚没有统一的定义，而复杂度、李氏指数、分形维数和近似熵都是从不同方面评价事物复杂性的参量。分形维数反映了复杂形体占有空间的有效性，它是复杂形体不规则性的量度，是对脑电图的一种非线性分析方法。
2 脑电图在卒中诊断中的意义
2.1 脑电图对缺血性卒中的早期发现
2.1.1 EEG与脑血流量的关系 缺血性脑卒中是由各种原因引起脑部血液供应障碍所导致脑组织缺血坏死进而发生不可逆性损害。EEG能敏感地监测到脑血流下降引起的脑细胞代谢紊乱和神经元异常电活动[8，9]。Visser等[9]指出在抑制血液循环后，首先α功率增加、β功率下降；大约15 s后，α功率开始下降，β功率进一步下降，δ-1功率增加，δ-2功率开始下降；25 s后，δ-1功率开始稳定或者下降，30 s后，出现电静息；恢复循环后60～90 s，各波逐渐恢复，充分说明了EEG对脑部缺血的快速反应性及敏感性。那么，脑血流下降到多少，EEG才有改变呢？研究表明当脑血流低于35 ml/(100 g·min)以下，EEG发生快β节律的缺失；进一步下降背景节律变慢出现θ节律；当血流低于18 ml/(100 g·min)，δ节律出现；若血流低于10 ml/(100 g·min)，脑电出现全面抑制[10，11]。可见，当脑血流下降到一定程度，不能满足细胞正常活动时，脑电便发生相应改变。这在颈动脉剥脱术(CEA)及颈动脉支架植入术(CAS)等术中观察脑功能，及时发现脑缺血改变并行分流术，减少手术相关的卒中发生率有重要价值。
2.1.2 EEG对蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血的预测作用 由于脑电图对脑血流变化高度敏感，一些学者已将其应用于蛛网膜下腔出血(SAH)患者由于血管痉挛造成的脑缺血。2004年，Claassen等[12]在对34例SAH患者的研究中发现，与基线(术后第1天测得结果)相比，如果后续的记录中连续6个记录片段 ADR下降10%以上，或者任何一个片段ADR下降50%以上，则患者很容易发生迟发性脑缺血(敏感性100%，特异性76%；敏感性89%，特异性84%)。后来，Stuart等[13]进一步证实ADR是预测迟发性脑缺血的最佳指标。但是，Gollwitzer等的研究结果并非如此。Gollwitzer等[14]发现ADR与迟发性脑缺血相关性差，而α功率下降40%以上连续超过5 h或者θ功率下降40%以上连续超过6 h才是预测迟发性脑缺血的最佳指标(89%敏感性，77%特异性)。对于结果的差别，Gollwitzer等[14]认为可以用Machado等[3]的研究结果——α和θ功率改变是缺血半暗带和细胞水肿区域的特点一一解释。因α功率下降不是持续一段时间，只是对应脑血流灌注下降到使细胞处于梗死风险而尚未发生梗死的程度。Gollwitzer等[14]同时指出，EEG比常规检查(TCD、头CT或头MRI)早发现迟发性脑缺血和血管痉挛2.3 d。定量脑电图能早期预测SAH引起的迟发型脑缺血，进而指导临床医生早期干预，预防脑梗死的发生，为SAH的良好预后提供保障。
2.2 脑电图对梗死的诊断 尽管EEG有良好的时间分辨率，但空间分辨率低[7]。所以传统的观点认为EEG对病变的定位价值不大[15，16]。然而，Valdes等[15]用可变分辨率脑电磁层析成像(VARETA)联合3D影像解剖与EEG/EMG，对病灶区进行准确定位。Machado等[3]则提出定量脑电图的异常δ波与梗死中心对应，而α和θ活动则与缺血半暗带、脑水肿及神经机能分离相关。这些都对定量脑电图在缺血性卒中的定位价值予以肯定。
不仅如此，通过影像学DWI相证实，Sheorajpanday等[17，18]发现pdBSI比NIHSS(National Institutes of Health Stroke Scale)评分能更准确的提示或排除新发病灶。对于腔隙性脑梗死患者，定量脑电图DTABR
定量脑电图不仅确诊缺血性脑卒中的发生，还能反应病灶大小和病情严重程度。Sheorajpanday等[17]通过统计学分析发现 pdBSI与新发病灶面积相关系数为0.54(P<0.005)，而且在首次卒中和多次卒中患者人群，变化不大。其实，早在2004年Jordan等[20]就发现，EEG的形态、波幅、频率的改变与脑部缺血程度密切相关。Filippo Zappasodi等[21]通过对脑电复杂性的研究，指出分形维数下降说明病情严重。因此，在患者不能完成相关影像学检查时，又需要了解病情时，QEEG不失为一种选择。
3 定量脑电图在治疗中的应用
定量脑电图在CEA及CAS术中的监测，为术中是否采取分流提供可靠信息，可以减少术中及术后卒中风险。在此，重点谈一下定量脑电图在溶栓治疗中作用。2006年，Finnigan等[22]研究发现，发病6 h内的卒中患者在静脉滴注重组组织型纤溶酶原激活剂 (r-tPA)后25 min，全脑δ功率便发生迅速下降，这比临床症状改善早2 h。2008年，de Vos等[23]研究了16例接受重组组织型纤溶酶原激活剂 (r-tPA)治疗的卒中患者，指出溶栓前后BSI的变化与NIHSS的变化显著相关。定量脑电图由于可以快速反映脑细胞功能的变化，故而能有效提示溶栓的治疗效果，为进一步正确选择治疗方案(比如及时采取桥接技术)提供重要信息。但目前尚缺乏该方面研究。
4 脑电图对梗死的预后价值
定量脑电图不仅在脑卒中的诊断治疗等方面有重要价值，还在卒中的预后中有重要意义[4，24]。Cuspineda等[25]在2007年就指出卒中急性期(<72 h)δ绝对功率是卒中后3 m预后的最佳预测指标。Sheorajpanday等[18，26]更是在系列文章中提出QEEG在卒中预后的价值。在对94例前循环缺血患者的研究中，pdBSI是神经功能恶化的唯一独立预示指标，进行ROC分析，pdBSI以曲线下面积(AUC)0.91±0.05 (SE，95%CI0.81～1.01，P=0.003)优于NIHSS评分。这些研究都未对入选患者梗死部位做要求，是对全脑而言。后来，Finnigan等[27]发现两例单侧脑卒中患者在急性期，患侧为主的δ活动逐渐减弱甚至消失，与此同时健侧δ活动逐渐增大达到极值，最终这两例患者病情恶化死亡。同样，在对42例单侧大脑中动脉梗死患者与20例对照组的研究中，Assenza等[28]通过分析脑电指标和卒中急性期及6 m后的NIHSS评分，健侧δ功率是衡量卒中患者有效恢复率(effective recovery (ER) ER=(首次NIHSS-6 m后的NIHSS)/(首次NIHSS-对照组NIHSS)的最佳指标。而Filippo Zappasodi等[21]则对大脑半球间的复杂性分析，发现脑功能复杂性与预后相关。但这些都是分析定量脑电图与生活运动功能方面的研究，其实，定量脑电图还可以预测卒中后的认知障碍。通过对20例患者的随访研究，Schleiger等.[29]发现卒中后105 d的认知功能与额部DAR(R=-0.664，P≤0.001)和全头部的α功率(R=0.67，P≤0.001)具有相关性。
5 结 论
尽管缺血性卒中的脑电图相对缺乏特异性，但由于脑电图的方便、无创、可床旁操作、实时动态监测等优点，其在临床应用价值不断扩大。现在由于缺乏溶栓效果的早期评价指标，再加上临床表现的滞后性，所以理想的溶栓结果尚有限。定量脑电图作为一种实时方便的监测技术，可以早期客观评脑功能改变，能够及时地反应溶栓效果，为是否需要采取下一步的干预措施提供依据，可以显著提高患者预后。在此方面Finnigan和de Vos的研究肯定了其在溶栓效果的意义。尽管目前该探索尚数量有限，但其巨大的临床价值已经收到人们关注。我们在关注卒中患者病情的同时，更关注患者的预后。QEEG在预后的价值已越发突显出来，除了在上述内科保守治疗的应用，Jennifer等[30]在开瓣减压后卒中患者区分了预后良好与不良组。Biljana等[31]试图建立一个模型，用QEEG区分患者预后情况。所以，QEEG将会在卒中预后方面发挥越来越大的作用。另外，QEEG在痴呆患者的价值也逐渐被发现，而血管病后痴呆是痴呆人群中一大组成部分。QEEG能够早期提示认知功能的下降，促使我们及早干预，延缓病情进展，最终提高患者生存质量。总之，QEEG在卒中患者的价值既已被发现，其应用也必将更广泛。
[1]Liu CY，Chen CQ. Intra- and extracranial atherosclerotic stenosis in China：epidemiology，diagnosis，treatment and risk factors[J]. Eur R Med Pharmaco Sci，2014，18(22)：3368-3379.
[2]Lansberg MG，Albers GW，Beaulieu C，et al. Comparison of diffusion-weighted MRI and CT in acute stroke[J]. Neurology，2000，54(8)：1557-1561.
[3]Machado C，Cuspineda E，Valdes P，et al. Assessing acute middle cerebral artery ischemic stroke by quantitative electric tomography[J]. Clinic EEG Neurosci，2004，35(3)：116-124.
[4]van Putten MJ，Tavy DL. Continuous quantitative EEG monitoring in hemispheric stroke patients using the brain symmetry index[J]. Stroke，2004，35(11)：2489-2492.
[5]van Putten MJ. The revised brain symmetry index[J]. Clinic Neurophysiol，2007，118(11)：2362-2367.
[6]van Putten MJ. Extended BSI for continuous EEG monitoring in carotid endarterectomy[J]. Clinic Neurophysiol，2006，117(12)：2661-2666.
[7]Sheorajpanday RV，Nagels G，Weeren AJ，et al. Reproducibility and clinical relevance of quantitative EEG parameters in cerebral ischemia：a basic approach[J]. Clinic Neurophysiol，2009，120(5)：845-855.
[8]O’Gorman RL，Poil SS，Brandeis D，et al. Coupling between resting cerebral perfusion and EEG[J]. Brain Topogr，2013，26(3)：442-457.
[9]Visser GH，Wieneke GH，Van Huffelen AC，et al. The development of spectral EEG changes during short periods of circulatory arrest[J]. J Clinical Neurophysiol，2001，18(2)：169-177.
[10]Sharbrough FW，Messick JM，Sundt TM. Correlation of continuous electroencephalograms with cerebral blood flow measurements during carotid endarterectomy[J]. Stroke，1973，4(4)：674-183.
[11]Diedler J，Sykora M，Bast T，et al. Quantitative EEG correlates of low cerebral perfusion in severe stroke[J]. Neurocrit Care，2009，11(2)：210-216.
[12]Claassen J，Hirsch LJ，Kreiter KT，et al. Quantitative continuous EEG for detecting delayed cerebral ischemia in patients with poor-grade subarachnoid hemorrhage[J]. Clinic Neurophysiol，2004，115(12)：2699-2710.
[13]Stuart RM，Waziri A，Weintraub D，et al. Intracortical EEG for the detection of vasospasm in patients with poor-grade subarachnoid hemorrhage[J]. Neurocrit Care，2010，13(3)：355-358.
[14]Gollwitzer S，Groemer T，Rampp S，et al. Early prediction of delayed cerebral ischemia in subarachnoid hemorrhage based on quantitative EEG：A prospective study in adults[J]. Clinic Neurophysiol，2015，126(8)：1514-1523.
[15]Bosch-Bayard J，Valdes-Sosa P，Virues-Alba T，et al. 3D statistical parametric mapping of EEG source spectra by means of variable resolution electromagnetic tomography (VARETA)[J]. Clinic EEG (electroencephalography)，2001，32(2)：47-61.
[16]Galan L，Biscay R，Valdes P，et al. Multivariate statistical brain electromagnetic mapping[J]. Brain Topogr，1994，7(1)：17-28.
[17]Sheorajpanday RV，Nagels G，Weeren AJ，et al. Quantitative EEG in ischemic stroke：correlation with infarct volume and functional status in posterior circulation and lacunar syndromes[J]. Clinic Neurophysiol，2011，122(5)：884-890.
[18]Sheorajpanday RV，Nagels G，Weeren AJ，et al. Additional value of quantitative EEG in acute anterior circulation syndrome of presumed ischemic origin[J]. Clinic Neurophysiol，2010，121(10)：1719-1725.
[19]Finnigan S，Wong A，Read S. Defining abnormal slow EEG activity in acute ischaemic stroke：Delta/alpha ratio as an optimal QEEG index[J]. Clinic Neurophysiol，201，127(2)：1452-1459
[20]Jordan KG. Emergency EEG and continuous EEG monitoring in acute ischemic stroke[J]. J Clinic Neurophysiol，2004，21(5)：341-352.
[21]Zappasodi F，Olejarczyk E，Marzetti L，et al. Fractal dimension of EEG activity senses neuronal impairment in acute stroke[J]. PloS One，2014，9(6)：e100199.
[22]Finnigan SP，Rose SE，Chalk JB. Rapid EEG changes indicate reperfusion after tissue plasminogen activator injection in acute ischaemic stroke[J]. Clinic Neurophysiol，2006，117(10)：2338-2339.
[23]de Vos CC，van Maarseveen SM，Brouwers PJ，et al. Continuous EEG monitoring during thrombolysis in acute hemispheric stroke patients using the brain symmetry index[J]. J Clinic Neurophysiol，2008，25(2)：77-82.
[24]Finnigan SP，Walsh M，Rose SE，et al. Quantitative EEG indices of sub-acute ischaemic stroke correlate with clinical outcomes[J]. Clinic Neurophysiol，2007，118(11)：2525-2532.
[25]Cuspineda E，Machado C，Galan L，et al. QEEG prognostic value in acute stroke[J]. Clinic EEG Neurosci，2007，38(3)：155-160.
[26]Sheorajpanday RV，Nagels G，Weeren AJ，et al. Quantitative EEG in ischemic stroke：correlation with functional status after 6 months[J]. Clinic Neurophysiol，2011，122(5)：874-883.
[27]Finnigan SP，Rose SE，Chalk JB. Contralateral hemisphere delta EEG in acute stroke precedes worsening of symptoms and death[J]. Clinic Neurophysiol，2008，119(7)：1690-1694.
[28]Assenza G，Zappasodi F，Pasqualetti P，et al. A contralesional EEG power increase mediated by interhemispheric disconnection provides negative prognosis in acute stroke[J]. Restor Neurol Neurosci，2013，31(2)：177-188.
[29]Schleiger E，Sheikh N，Rowland T，et al. Frontal EEG delta/alpha ratio and screening for post-stroke cognitive deficits：the power of four electrodes[J]. Inter J Psychophysiol，2014，94(1)：19-24.
[30]Diedler J，Sykora M，Juttler E，et al. EEG power spectrum to predict prognosis after hemicraniectomy for space-occupying middle cerebral artery infarction[J]. Cerebrovasc Dis，2010，29(2)：162-169.
[31]Stojanovic B，Djurasic L. Predictive importance of index of asymmetry in recovery following stroke[J]. Acta Chirurgica Lugoslavica，2013，60(1)：101-104.
1003-2754(2016)03-0283-03
R743.3；R741.044
2016-01-04；
2016-03-08
(吉林大学第一医院神经内科和神经科学中心，吉林 长春 130021)
宋晓南，E-mail：songxiaonan2009@sina.com
