顧家軍，葉繼倫，陳謹(jǐn)，祝超凡，陳玲玲

1.深圳技術(shù)大學(xué)健康與環(huán)境工程學(xué)院，廣東深圳518118；2.深圳大學(xué)醫(yī)學(xué)部生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)院，廣東深圳518060；3.廣東省生物醫(yī)學(xué)信號檢測與超聲成像重點實驗室，廣東深圳518060

前言

在臨床手術(shù)中實施麻醉具有較高的風(fēng)險性，不當(dāng)?shù)穆樽砩疃葧o患者帶來傷害。傳統(tǒng)麻醉深度是由麻醉師借助常規(guī)監(jiān)護儀的血壓、心率等信息和觀察患者瞳孔大小、是否流淚、皮膚溫度等體態(tài)特征來評價，主要依賴麻醉師的主觀判定，受麻醉師個人技能水平和經(jīng)驗的影響，而且病人的部分生理特征容易被干擾。傳統(tǒng)麻醉深度評定存在很大的局限性［1］。腦電能夠綜合反映大腦皮層神經(jīng)細胞群突觸電位變化，具有反映意識活動和無創(chuàng)性，是當(dāng)前客觀評價麻醉深度中最有潛力的方法之一，已取得較好的研究成果［2-3］。

1 常見的麻醉深度評估方法

目前常見評價麻醉深度的方法主要有雙頻指數(shù)（BIS）、聽覺誘發(fā)電位指數(shù)（AEP index）、熵指數(shù)（Entropy index）。

BIS 監(jiān)護儀在總體上能夠有效反映藥物對麻醉意識的影響。由于手術(shù)中患者EEG 信號能夠反映麻醉深度的特點，通過快速傅立葉變換將EEG 信號進行量化處理后經(jīng)復(fù)雜運算，得到一個BIS 指數(shù)。BIS值可以分為4 段，在85～100 清醒、65～85 輕度鎮(zhèn)定、40～65 適合麻醉、40 以下出現(xiàn)爆發(fā)抑制［4］。BIS 監(jiān)護儀是目前市場占有率最高的產(chǎn)品。有研究表明BIS監(jiān)護效果對麻醉藥物的聯(lián)合應(yīng)用具有局限性，BIS 在應(yīng)用不同組合的麻醉藥物時，值可能相似，但處于不同麻醉深度狀態(tài)［5-6］。

聽覺誘發(fā)電位利用AAI（A-LineTMARX index）指數(shù)反映麻醉深度，能夠?qū)崿F(xiàn)無創(chuàng)監(jiān)測。聽覺誘發(fā)電位具有明確的生理學(xué)意義，能夠提供手術(shù)刺激、鎮(zhèn)痛等信息，較全面地反映當(dāng)前麻醉深淺。AAI與BIS 值表達意義不同，AAI 在60～100 清醒狀態(tài)、40～60 睡眠狀態(tài)、30～40 淺麻醉狀態(tài)、低于30 是臨床麻醉狀態(tài)［7］。聽覺誘發(fā)電位監(jiān)護儀誘發(fā)腦電的幅值在0.1～20.0 μV，十分微弱，容易受其他設(shè)備所產(chǎn)生的電波干擾，而且需給予患者聽覺刺激，不適用聽力障礙患者。

熵指數(shù)能夠指導(dǎo)藥物用量，預(yù)測患者麻醉的恢復(fù)與術(shù)中知曉，抗電刀等干擾能力更強。熵本質(zhì)上是EEG 和FEMG 信號的測量，特別是對不規(guī)則性的測量，熵值與麻醉深度狀態(tài)具有一定聯(lián)系［8-9］。熵值越高，說明EEG 和FEMG 越具有不規(guī)則性，處于清醒狀態(tài)；熵值越小，說明EEG 和FEMG 越呈現(xiàn)規(guī)則性，進入麻醉狀態(tài)。熵指數(shù)監(jiān)護儀在頻繁眼動、體動等情況下，熵值不能準(zhǔn)確反映當(dāng)前麻醉狀態(tài)，在精神類藥物作用下也可能引起測量不準(zhǔn)現(xiàn)象。同時熵指數(shù)需要工作人員對其數(shù)據(jù)結(jié)果進行二次分析。

2 多模態(tài)麻醉深度評估法

針對目前常見麻醉深度評估方法存在的局限性，結(jié)合腦電信號廣泛應(yīng)用麻醉深度評估的特點［10］，提出基于門循環(huán)控制單元（Gated Recurrent Unit,GRU）的多模態(tài)麻醉深度評估法。GRU 是作為短期記憶的解決方案而創(chuàng)建，是LSTM 網(wǎng)絡(luò)的一種效果很好的變體。相較于LSTM，GRU 結(jié)構(gòu)更加簡單，效果也好。GRU 既然是LSTM 的變體，因此可以通過調(diào)節(jié)信息流解決RNN 網(wǎng)絡(luò)中的長依賴問題。在LSTM中，引入3 個門函數(shù)：輸入門、遺忘門和輸出門；而在GRU 中只有2 個門：更新門和重置門［11-12］。模型的結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 GRU模型結(jié)構(gòu)Fig.1 Gated recurrent unit(GRU)model structure

基于GRU 的多模態(tài)麻醉深度評估法，如圖2 所示。通過對EEG 信號經(jīng)預(yù)處理和功率譜分析，計算得出θ、δ、α、β、BetaR、EMG、SEF 參數(shù)值［13］。將上述由EEG 信號計算出參數(shù)值與用藥信息中麻醉藥物類型以及患者信息中性別、年齡、身高、體質(zhì)量作為GRU 輸入?yún)?shù)，通過GRU 網(wǎng)絡(luò)后輸出一個評價麻醉深度的指數(shù)。

圖2 多模態(tài)麻醉深度算法Fig.2 Algorithm for multimodal anesthesia depth assessment

具體步驟如下：

（1）通過腦電采集裝置得到四通道的EEG信號；

（2）EEG 是一個非線性、非平穩(wěn)的多維隨機信號，很微弱，易受多種噪聲干擾，需要對信號進行預(yù)處理，信號預(yù)處理包含主成分分析進行降維處理，自適應(yīng)閾值濾波濾除高頻干擾，小波db4 自適應(yīng)濾波，110 Hz低通濾波和0.5 Hz高通濾波，得到相對“純凈”的腦電信息［14］；

（3）Welch法具有分辨率高等特點，參考文獻［15-16］，采用Welch 法對預(yù)處理后的腦電進行功率譜分析；

（4）通過EEG 的功率譜計算相關(guān)參數(shù)，θ為0～4 Hz與0～30 Hz 的功率譜比，δ 為4～8 Hz 與0～30 Hz 的功率 譜 比，α 為8～13 Hz 與0～30 Hz的功率比，β 為13～30 Hz 與0～30 Hz的功率譜比，EMG為70～110 Hz頻段的功率值，BetaR 為30～47 Hz 與11～20 Hz 的功率譜比［17］，SEF 是在EEG 信號在0～30 Hz范圍內(nèi)功率值在95%總功率時的頻率參數(shù)值［18］。

（5）將步驟（4）中計算的參數(shù)值與患者用藥類型和患者性別、年齡、身高、體質(zhì)量共計12 個特征值進行歸一化，將歸一化的特征作為輸入放入到3層GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行訓(xùn)練，輸入層神經(jīng)元的個數(shù)為10，隱藏層神經(jīng)元的個數(shù)為12，輸出層神經(jīng)元的個數(shù)為1，訓(xùn)練標(biāo)簽采用同步采集BIS 模塊給出的麻醉深度指數(shù)值。BIS 作為目前麻醉深度評估方面的金標(biāo)準(zhǔn)，具有較高的參照意義［19］。

3 驗證分析

選取20 例患者數(shù)據(jù)信息，共超過90 000 個點數(shù)據(jù)進行驗證分析，這些數(shù)據(jù)包含清醒、輕度鎮(zhèn)定、適合麻醉、深度麻醉等整個麻醉過程的數(shù)據(jù)。通過訓(xùn)練后GRU 網(wǎng)絡(luò)得到的麻醉深度指數(shù)值與BIS 值的對比如圖3 所示。圖中表明GRU 的輸出值與BIS 值的平均偏差大多為0～2，標(biāo)準(zhǔn)差大多為4～6，相關(guān)度接近1。由此看出將多模參數(shù)作為GRU 的輸入端，經(jīng)GRU 網(wǎng)絡(luò)后輸出的參數(shù)值與BIS 值差異性較小，相關(guān)性較高，具有較好的麻醉深度評估價值。

圖3 GRU輸出麻醉深度指數(shù)與BIS對比Fig.3 Comparison between anesthesia depth index output by GRU and bispectral index

4 結(jié)論

調(diào)研發(fā)現(xiàn)無論是傳統(tǒng)的通過麻醉師觀察患者體表特征變化評估麻醉深度，還是借助于目前常見方法進行麻醉深度評估都存在一定局限性，因而本文提出了基于GRU網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)麻醉深度評估法。將患者信息、麻醉藥物信息與由EEG 信號計算的相關(guān)參數(shù)作為GRU 網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)，由GRU 網(wǎng)絡(luò)輸出麻醉深度指數(shù)。經(jīng)20例臨床數(shù)據(jù)驗證分析得出經(jīng)GRU多模態(tài)輸出值與BIS 值的差異性較小，相關(guān)度較高，能夠較好地用于評估麻醉深度。