完全睡眠剥夺对大脑注意网络冲突效应和脑电样本熵的影响*

崔玉洁， 储文彬， 杨 彭，王 静， 安改红， 王鹏飞， 陈学伟△， 马 强△

(1. 天津体育学院， 天津 301617； 2. 军事科学院军事医学研究院环境医学与作业医学研究所， 天津 300050； 3. 广西壮族自治区人民医院， 南宁 530021)

睡眠剥夺在当今生活中非常常见[1]，严重影响着人们的认知和行为绩效[2]。睡眠剥夺后由于疲劳程度增加而导致认知功能发生进一步损害时，不仅会导致工作效率下降，还有可能因为人失误操作而引发事故[3-4]。越来越多的证据表明这种行为损害是由于睡眠剥夺后生理唤醒水平降低对认知能力的影响所致[5-8]。一些高级别的认知过程可能会受到睡眠剥夺的间接影响，因为睡眠剥夺会影响高层次过程所依赖的关键低级过程。目前最新的研究成果表明，这种影响主要与个体的能量分配有关[9]。

睡眠剥夺影响机体认知过程的注意调节[7,10]和行为指数(能够在排除不相关物品的同时关注一个信息来源)，也会影响注意的执行控制功能。睡眠剥夺后机体这些认知功能的变化可能与能量的分配和转移密切相关。脑电图(electroencephalogram，EEG)在提示机体的生理心理功能变化上具有重要作用[11]。研究表明在大脑前额叶可较早地监测到任务中的冲突，比如在Go/Nogo测验中，发现睡眠剥夺可明显地导致额叶NoGo-N2波幅的下降[12]。

样本熵能够反映多频率成分信号的混乱程度，提供信号的动力学特征，可以作为评价脑电信号复杂程度的一个指标[13]。但目前尚缺少从不同频段脑电样本熵的角度来探讨完全睡眠剥夺后机体能量分配对选择性注意网络冲突效应影响的试验研究。本研究拟通过比较睡眠剥夺前后个体完成注意网络(attention network test, ANT)任务[14]时脑电与注意功能密切相关的脑电波段样本熵的变化，从脑电样本熵的角度分析睡眠剥夺对个体选择性注意网络冲突效应的影响。

1 对象与方法

1.1 受试者

本试验通过北京航空航天大学伦理委员会审查。在试验前所有受试者均了解实验内容，并签订了知情同意书。25名健康男性大学生和研究生自愿参与本次试验，受试者的年龄在20～27岁之间， 平均年龄为24岁；均为右利手、智力正常，视力正常或者矫正视力在1.0以上；均无精神或身体疾病并报告了睡眠习惯，近两周内均保持有规律性的7～9 h睡眠。

1.2 注意网络任务和试验过程

注意网络任务中包含4种类型的提示线索：无线索、中央线索、中性线索和空间线索(图1A)，两种目标刺激：一致条件和冲突条件(图1B)。每试次开始时，屏幕中央呈现200 ms的提示线索。线索信号消失后，在屏幕中央出现黑色注视点“+”，时长为500～1 000 ms(平均800 ms)。之后屏幕中出现目标刺激，刺激显示300 ms，最后，程序进入反应时期1 600～2 400 ms(平均1 900 ms)(图1C)。其中，四种线索出现的次数相同。目标刺激的两种条件比例为1∶1。在试验中，当提示线索为无线索、中性线索时，目标可能出现在屏幕的上方，也可能出现在屏幕的下方。当提示线索为中央线索和空间线索时，目标出现在线索提示的方位上。当目标出现时，受试者需要根据目标类型做出反应，目标为一致条件时按鼠标左键，目标为冲突条件时按鼠标右键。任务分为4轮进行，每轮包含96试次，每轮中线索和目标类型伪随机出现。线索条件的视角为0.85°，目标箭头的视角为2.27°。

睡眠剥夺周期从早上9：00开始到第2日的晚上9：00，开始时要求受试者完成注意网络(attention network test, ANT)任务。在36 h完全睡眠剥夺期间，受试者禁止吸烟、禁食任何含有咖啡因和兴奋剂的食物、饮料和药物，如可乐、咖啡、酒、红牛和巧克力等。禁止做剧烈运动，可以阅读、聊天、在电脑上玩游戏等。36 h完全睡眠剥夺后，受试者同样完成一组ANT任务。

采用德国Brain Products actiCHamp脑电记录仪和32导联的Ag-AgCl电极的脑电帽(EasyCap, Brain Products GmbH)采集脑电数据，电极位置采用10-20国际标准系统放置。脑电记录的采样率设置为1 000 Hz，电极阻抗保持在5 kΩ以下。

1.3 数据处理

1.3.1 脑电信号预处理 在本试验中，将不正确反应的试次或者在可接受时间范围(300～1 200 ms)反应时之外的试次排除。原始脑电信号采用Brain Vision Analyzer 2.1软件进行预处理。使用双侧乳突作为参考电极，独立分量分析算法去除眼电伪迹，为了校正因肌电、心电等引起的伪迹信号，去除幅值超过-100 μv(microvolt)至100 μv区间的信号， FIR滤波器进行滤波时频率带设置为0.1～40 Hz，参数设置为24 Db/oct。我们选择目标锁时的脑电信号进行后续分析，根据4种可能的线索提示类型(空间、中性、中央、无提示)中的每一种对EEG信号进行分段，在一致性条件下折叠，即不区分线索类型。

1.3.2 脑电样本熵分析 样本熵是一种用于度量时间序列复杂性的测量方法，在评估生理时间序列的复杂性和诊断病理状态等方面具有应用[15]。样本熵值越大，说明时间序列中产生新模式的概率越大，序列越复杂。它可以用来衡量大脑皮层被激活时脑电活动的复杂性变化。而且它的优点是所需数据短，算法运算量小。它的算法描述如下：

将给定N点的时间序列{u(i)}按顺序组成m维矢量，即

Xm(i)=[u(i),u(i+1),...u(i+m-1)],(i=1～N-m)

(1)

对每一个i值计算矢量Xm(i)与其余矢量Xm(j)之间的距离；

(2)

(3)

(4)

增加维数为m+1，构造一个m+1维矢量，用上面同样的方法求得Bm+1(r)

样本熵为

(5)

当N为有限值时，得到序列长度为N时的样本熵的估计值，记作

SampEn(m,r,N)=-ln[Bm+1(r)/Bm(r)]

(6)

从上述公式来看，样本熵的值跟m和r的取值有关，本研究选取的m=2，r=0.15SD(u)[16],SD(u)表示原始时间序列的标准差。

对试验的脑电信号进行预处理之后，提取目标出现后的1 s数据计算样本熵。首先对数据进行下采样，将采样率降低到300 Hz，然后使用傅里叶变换将信号变换到频域，提取频域下delta (1～4 Hz)、theta(4～7 Hz)、alpha(8～14 Hz)、beta(15～30 Hz)和gamma(31～40 Hz)频率段的数据。最后分别计算每个频率段在完全睡眠剥夺前后的脑电样本熵，其中导联选取的是F3、Fz、F4、C3、Cz、C4、P3、Pz、P4。数据处理使用matlab编程完成。

1.4 统计学处理

ANT任务中，注意网络冲突效应的计算方法是冲突条件刺激减去一致条件刺激[14]。所以，首先计算ANT任务中冲突条件与一致条件下的反应时差值、正确率差值和脑电样本熵的差值，再使用SPSS 22 软件对36 h睡眠剥夺前后的反应时和正确率进行配对t检验，对5个频率段(delta、theta、alpha、beta和gamma)的9个导联的脑电样本熵完全睡眠剥夺前、后两组数据进行重复测量方差分析，如果不符合球形检验，使用Greenhouse-Geisser进行校正。

2 结果

2.1 完全睡眠剥夺对大脑注意网络任务行为学的影响

对于每个受试者，针对目标刺激条件计算平均反应时(去除超时和不正确的响应)和正确率。 所有对冲突条件与一致条件的差值使用SPSS计算配对样本t检验(表1)。与睡眠剥夺前相比，睡眠剥夺后的冲突效应反应时差值要显著减小(P<0.01)，睡眠剥夺后的正确率的差值显著增大(P<0.01)。

Tab. 1 Comparison of mean reaction time and accuracy of target stimulus before and after 36 hours of total sleep n=25)

2.2 完全睡眠剥夺对注意网络冲突效应脑电样本熵的影响

对36 h睡眠剥夺前、后目标刺激的脑电样本熵差值的对比分析，发现与睡眠剥夺前相比，睡眠剥夺后注意网络冲突效应在beta频率段的脑电样本熵明显增大(P<0.01)，在delta、 theta、alpha、gamma频率段没有明显变化(P>0.05)。导联之间没有显著变化(图2，见彩图页Ⅴ)。如图2睡眠剥夺后减去睡眠剥夺前注意网络冲突的脑电样本熵差脑电地形图，可以看出脑电样本熵在大脑不同区域产生了不同的变化趋势，在F3、F4、C4、Pz导联的脑电样本熵差较大，尤其是F4导联，说明在额区复杂度变化较大。

在beta频率段，通过对9个导联在睡眠剥夺前和睡眠剥夺后的冲突效应脑电样本熵的比较，发现脑电样本熵值在F3、F4、C4、Pz导联上有显著差异(图3)。

Fig. 3 The beta frequency bands attention network conflict effect of the SampEn before and after 36 hours of TSD

3 讨论

本研究通过对注意网络任务的脑电信号分析，发现了与睡眠剥夺前相比，睡眠剥夺后注意网络冲突效应的反应时出现明显下降。脑电样本熵的结果显示在睡眠剥夺后，与注意网络冲突效应相关的脑电样本熵在beta频率带明显下降，这可能与睡眠剥夺后大脑的注意网络冲突效应下降，与执行控制功能的下降有密切关系。

研究结果表明在睡眠剥夺后，无论是一致条件还是冲突条件，个体反应正确率均显著下降，反应时显著延长，但是注意网络冲突效应的反应时显著下降。这可能与以下两个方面的变化有关：(1)睡眠剥夺后，目标一致条件下的反应时延长。由于目标一致条件是冲突效应的基线条件，故基线变长，在目标冲突条件反应时变化不大的条件下，与注意网络冲突效应相关的反应时，则会缩短；(2)对于目标冲突条件而言，增加的错误反应均在数据处理过程中被剔除，剩余反应正确的目标刺激中可能包含了更多受试者的猜测反应，导致与注意网络冲突效应反应时缩短。

睡眠剥夺后，几乎所有的频段均出现了冲突效应的脑电样本熵增加的趋势。但在beta频率段发现与注意网络冲突效应相关的脑电样本熵增加最为明显。其原因可能睡眠剥夺导致个体睡眠倾向的增加，导致更多的能量资源向睡眠方向转移，这样可用于维持冲突抑制反应的能量就会下降。脑电样本熵的研究发现，脑电样本熵的变化可能与脑电复杂度有关[15]，说明在睡眠剥夺后，冲突条件与一致条件的复杂度变化增大，本研究的结果支持这一结论。Swann等人的研究证明beta频率段的能量调整是人类认知和动机系统中的一种常见机制，它的活性与反应抑制或冲突解决有关[16-17]。本研究的结果表明beta频率段脑电样本熵的显著变化反映了睡眠剥夺影响脑电复杂度，继而影响注意网络的冲突效应，导致执行控制功能下降。研究结果还显示在F3、F4导联，睡眠剥夺对脑电样本熵的影响较大，这也证实与额叶功能机密联系的高级认知功能对睡眠剥夺反应敏感[18]，这是因为额叶作为执行功能中反应抑制功能的高级认知功能的核心[19]。

脑电样本熵值的变化与小波熵不同，这可能跟任务的参与有关，裴娅男发现在静息态时θ波段小波包熵在睁眼时显著增高，有可能是用于清醒状态的维持[20]。在受试者完成作业任务时，这部分资源可能转到增加对注意网络冲突效应控制，这也从侧面支持大脑的代偿理论。

综上所述，本研究试验从脑电样本熵的角度分析了睡眠剥夺对个体选择性注意网络冲突效应的影响，通过比较睡眠剥夺前后个体完成注意网络任务时脑电复杂度的变化，来探查睡眠剥夺对个体大脑的注意网络冲突效应的损害。睡眠不足会导致个体执行冲突控制能力的下降，因此有必要考虑此种损害会给个体正常生活工作带来的不利影响和相关干预恢复措施。本研究为睡眠剥夺损害个体认知功能，尤其是对注意网络冲突效应的影响提供了生理学证据。