睡眠生理讯号的非线性特征及复杂度理论的潜在应用

2016-10-31马彦胡晰远

世界睡眠医学杂志 2016年4期

关键词：讯号复杂度生理

马彦　胡晰远

(1.哈佛大学医学院，Beth Israel Deaconess Medical Center，交叉医学部，美国马萨诸塞州波士顿，02215；2.中国科学院自动化研究所，北京，100190)

睡眠生理讯号的非线性特征及复杂度理论的潜在应用

Nonlinear Nature of Physiological Signals during Sleep and the Application of Complexity Theories

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(1.哈佛大学医学院，Beth Israel Deaconess Medical Center，交叉医学部，美国马萨诸塞州波士顿，02215；2.中国科学院自动化研究所，北京，100190)

生理讯号；复杂度；多尺度熵(MSE)

人体中有许许多多潜在的讯号，他们与体内生理系统有着密切的关系，而这些生理讯号可以反映出生物体内各个器官、系统的生理或病理特征。现代医学通过应用特定的设备测量生理讯号可以客观地描述生理或病理状态，然后就需要通过科学的量化方法来提供评测指标。在目前备受关注且发展迅速的睡眠医学中，生理讯号就是主要的日常采集数据之一。在多导睡眠监测(Polysomnography，PSG)中，医生和技师会采集到大量的数据，包括脑电、眼电、心电、肌电等电生理讯号，以及呼吸、胸腹运动、鼾声、血氧、体位等多种电讯号。生理讯号具有动态、非稳定性、非线性的特征，因此更适合应用非线性的分析方法来进行处理和分析。

从分子生物学到生理学间存在许多组织层级，因此，试图单从分子层次了解和治疗复杂疾病，通常容易忽略整体动态系统(即人体)的复杂特征变化及模式。任何复杂系统，包括人体的生理与病理，或健康与疾病等，都可以通过动态非线性的研究方法加以分析。生理系统是由多个时空尺度下复杂机制所调节控制的。生物系统中的时域信号大都包含着随机性与确定性成份。复杂度相关的指标在区分不同系统或同一系统不同状态下的时域信号上具有非常重要的潜在应用。简言之，复杂度与“有意义结构的丰富度”相关，展现了相对更高的规律性。基于熵的测量方法，都会随着随机性的增强而单调递增。由此诊断、治疗及监测疾病的新方法也得以发展出来。

近年来，非线性方法，比如多尺度熵(Multiscale Entropy，MSE)[1-2]，作为一种分析时间序列内涵信息之复杂性的计算方法，被越来越多地应用于医学领域，解决了很多关于健康、疾病、老龄化等量化研究的难题[3]，并且复杂度的理论思想与哲学和传统医学的许多理论观点都不谋而合[4]。基于MSE计算复杂度的方法，主要是针对人体的生理数据进行处理、分析，为临床医师提供客观的参考依据，或可作为新的评价指标应用于科研。早期的研究，在衰老、心律失常(房颤)以及危及生命的综合征(心脏衰竭)中都一致性的展现出复杂度的下降。此外，这些不同的生理状态都对应着不同的MSE曲线，意味着可以应用于临床诊断。这些结果表明在衰老及疾病中都符合“复杂度的下降”理论。这种分析方法也被应用于编码及非编码DNA序列中，发现后者具有更高的多尺度熵，这与目前新的观点是一致的。

复杂度的主要思想包括：在变幻莫测的环境中，只有适应能力强的个体能够存活，他们往往具有较高的动态发展的复杂性以应对挑战，因此生物系统的复杂度反映了其适应能力及所起功能的大小；生物系统需要跨越多个时空尺度进行控制，因此它们的复杂度也是多尺度的；疾病的状态和衰老会降低个体适应能力，同时也可能会体现为系统复杂度的下降。

截至目前，通过多尺度熵来评估信号复杂度的方法已经被应用于医学的各个领域，从基础到临床、从生理到病理、从健康到疾病等各种生理讯号，包括脑电、心电、肌电、呼吸信号、脉搏信号、神经影像、体温、人体重心描记、步态记录、情绪状态等等。由此，我们相信，复杂度理论在睡眠医学领域中的有很好的实践方向，并且有着很好的发展前景，希望能帮助我们了解更多睡眠生理的意义，并进一步解开更多睡眠疾病的未知谜团。

[1]Costa M，Goldberger AL，Peng CK.Multiscale entropy analysis of complex physiologic time series[J].Phys Rev Lett，2002，89(6):068102.

[2]Costa M，Goldberger AL，Peng CK.Multiscale entropy analysis of biological signals[J].Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys，2005，71(2R1):021906.

[3]Ma Y，Sun S，Peng CK.Applications of dynamical complexity theory in traditional Chinese medicine[J].Frontiers of medicine，2014，8(B1):279-284.

[4]Ma Y，Zhou K，Fan J，Sun S.Traditional Chinese medicine：potential approaches from modern dynamical complexity theories[J].Frontiers of medicine，2016(1):28-32.