【摘要】：嚴(yán)重意識障礙是指人們對周圍環(huán)境以及自身狀態(tài)的識別和察覺能力出現(xiàn)障礙，在臨床上表現(xiàn)為嚴(yán)重的腦功能紊亂，它可能由多種原因引起，，包括重型顱腦損傷、腦出血或梗死、電擊傷、心臟疾病、溺水等。按意識障礙嚴(yán)重的程度，嚴(yán)重意識障礙狀態(tài)可分為最小意識狀態(tài)（minimally conscious state, MCS）和植物狀態(tài)(vegetative state, VS）。如何通過客觀有效的方法來對該類患者意識恢復(fù)的水平進(jìn)行評估是醫(yī)學(xué)界面臨的難題之一，行為學(xué)意識量表評分是目前臨床上常用的評估方法，但該方法會依賴于操作者的經(jīng)驗水平，有一定的主觀性，因此利用患者大腦信息來探索出更加客觀有效的評估方法具有重要的臨床意義。 腦電信號(EEG)具有無害、成本低、信號易獲取、可在床邊檢測等優(yōu)點，能夠從較高的時間分辨率角度去客觀、準(zhǔn)確的反映大腦功能狀態(tài)。腦功能磁共振成像（fMRI）具有非侵入性、無輻射的優(yōu)點，能夠從較高的空間分辨率角度來反映大腦的功能連接或者激活情況。本文以腦電技術(shù)和腦功能磁共振成像技術(shù)為研究手段，通過分析EEG信號的非線性特征與昏迷恢復(fù)量表(CRS-R)的相關(guān)性和fMRI信號常用特征參數(shù)，研究EEG和fMRI在嚴(yán)重意識障礙患者意識狀態(tài)及恢復(fù)過程中所起的評估作用。 本論文的主要研究工作如下： （1）背景及現(xiàn)狀介紹：介紹嚴(yán)重意識障礙的基本概念和意識評估方法，分別介紹國內(nèi)外EEG和fMRI在意識障礙患者領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。 （2）EEG和fMRI基礎(chǔ)知識和實驗方案設(shè)計：分別介紹了EEG和fMRI的產(chǎn)生機(jī)制和特點、預(yù)處理和分析方法，實驗設(shè)計包括實驗對象的選擇和實驗儀器參數(shù)的設(shè)置。 （3）EEG非線性特征與CRS-R相關(guān)性分析：本文選擇近似熵、樣本熵、排列熵和復(fù)雜度LZC非線性動力參數(shù)作為腦電特征指標(biāo)。首先分別統(tǒng)計分析總樣本、MCS組和VS組在T1時間點和T2時間這4種非線性特征參數(shù)的差異性以及CRS-R評分的差異性，其次做了4種非線性參數(shù)T1、T2時間點變化值與CRS-R評分變化的相關(guān)性分析，最后選擇近似熵特征繪制了MCS患者和VS患者的腦地形圖。結(jié)果表明，MCS組和VS組CRS-R評分變化均顯著差異(P 0.01)；MCS組的近似熵和復(fù)雜度LZC變化顯著差異(P 0.05)，而VS組只有近似熵變化顯著差異(P 0.05)；MCS組近似熵、復(fù)雜度LZC的變化與CRS-R評分變化的相關(guān)系數(shù)分別為0.851和0.693，呈顯著正相關(guān)，VS組只有近似熵變化與CRS-R評分變化顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.778；近似熵用于患者腦地形圖可視化表征具有較好的效果。近似熵非線性特征用于評估嚴(yán)重意識障礙患者的意識狀態(tài)及恢復(fù)過程具有一定的可行性。 （4）fMRI信號特征分析：本文選擇局部一致性（ReHo）、低頻振幅（ALFF）和小世界屬性（Small world）作為fMRI特征指標(biāo)。首先統(tǒng)計分析MCS組、VS組與正常對照組兩兩之間ReHo、ALFF顯著性變化情況，還做了2例VS患者T1、T2時間點的ReHo、ALFF差異性分析，然后又統(tǒng)計分析了3組兩兩之間最短路徑、聚類系數(shù)和平均度的差異情況，最后繪制了2例VS患者T1、T2時間點的腦功能網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣和3D腦功能網(wǎng)絡(luò)圖。結(jié)果表明，MCS組和VS相對于正常對照組的ReHo和ALFF都有顯著性升高或降低，VS組相較于MCS組的ReHo出現(xiàn)顯著性降低，2例VS患者的ALFF在T1時間對相較于T2時間點出現(xiàn)了顯著性降低；最短路徑顯示VS組和正常對照組存在顯著性差異，聚類系數(shù)顯示VS組與MCS組、正常對照組都存在顯著性差異，平均度顯示VS組與正常對照組存在顯著性差異；2例VS患者的網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣和3D腦功能網(wǎng)絡(luò)圖顯示患者一腦區(qū)連接目數(shù)增加但強(qiáng)度有所減弱，患者二腦區(qū)節(jié)點連接強(qiáng)度和數(shù)目明顯上升，腦功能網(wǎng)絡(luò)圖和腦地形圖一樣用可視化方法表征患者的腦活動情況。ReHo、ALFF、度、小世界屬性和腦功能網(wǎng)絡(luò)圖都能夠一定程度反映患者的意識狀態(tài)及恢復(fù)水平。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R741;TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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2 王兆源,周龍旗;腦電信號的分析方法[J];第一軍醫(yī)大學(xué)學(xué)報;2000年02期

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本文編號：2561055