健康家兔脑与脑卒中家兔脑的生物阻抗频谱特性研究

丁 帅，张 戈，王 航，代 萌，徐灿华，史学涛，付 峰，杨 琳*，董秀珍*

（1.空军军医大学基础医学院，西安710032；2.空军军医大学军事生物医学工程学系，西安710032；3.空军军医大学航空航天医学系，西安710032）

0 引言

急性脑卒中是一种严重的脑血管疾病，分为出血性（颅内血管破裂导致血液进入脑内或蛛网膜下腔）和缺血性（血管内血栓引起脑内血管梗塞）脑卒中，其中出血性脑卒中约占总数的13%，缺血性脑卒中约占总数的87%[1]。脑卒中具有发病急和致死率高的特点，已成为全球第二大死因[2]。但若能够尽早发现病情，并针对其类型开展及时救治，可明显提高患者的预后生存质量。目前，临床检查脑卒中设备为CT 和MRI，但是在紧急环境下（现场救护或者基层医疗单位）进行CT 或者MRI 扫描以获得患者的脑成像是不现实的，因此临床上需要一种能够用于现场救护和基层医疗单位并可快速检测脑卒中的设备。

多频电阻抗成像（multi-frequency electrical impedance tomography，MFEIT）是电阻抗断层成像（electrical impedance tomography，EIT）的一种成像模式，其利用生物组织阻抗随频率变化这一特性，通过体表电极向人体施加多种频率电流，同时测量相应电极上的边界电压，然后采用图像重构算法来重构成像目标内阻抗分布，最后，基于组织特异性的阻抗频谱区分不同组织。与时差EIT（时差EIT 主要目标是重构阻抗随时间的变化情况，该方法需预先选择好参考帧，但实际应用中很难获得患者发病前的数据，所以不适合一次性快速检测脑卒中）相比，MFEIT 具有不需要其他时刻的测量数据作为参考（或者基线）的优势。所以，MFEIT 有望成为一种快速检测脑卒中并鉴别脑卒中类型的成像技术[3]。

关于MFEIT 检测脑卒中的生物物理基础国内外已有相关报道，初步证明了缺血脑组织、出血脑组织和健康脑组织的阻抗频谱特性存在差异性[4-7]。但是，由于试验条件（如实验动物、造模方法、测量方法等）控制存在明显差异，无法有效对比分析既往研究的结果。因此，在同一种动物上建立脑出血和脑缺血模型，全面测量和比较健康脑、出血脑和缺血脑在10 Hz～1 MHz 频段内的阻抗频谱具有重要研究价值。基于以上分析，本文拟建立家兔脑出血模型和脑缺血模型，进一步系统测量与分析健康脑组织、出血脑组织和缺血脑组织在10 Hz～1 MHz 频段内的生物阻抗频谱特性。

1 材料与方法

1.1 实验动物的准备

将40 只家兔分为颅内出血组、颅内出血对照组、缺血组和缺血对照组4 组，每组10 只。动物来自于空军军医大学动物实验中心，年龄2 个月，体质量（2.2±0.3）kg。实验开始前2 h 禁水，实验开始前4 h禁食。动物麻醉：先使用1.5%（2 ml·kg-1）的戊巴比妥钠进行腹腔麻醉；待动物镇静后，通过耳缘注射3%（0.5 ml·kg-1）的戊巴比妥钠进行深度麻醉；在术中，将1.5%的戊巴比妥钠以1 ml·kg-1·h-1的速率进行腹腔注射，以维持兔子的麻醉状态。通过直肠温度探头测量兔子身体温度，并使用电热毯将其体温维持在（39.5±0.5）℃。利用眼睛和耳朵固定闩将兔子以俯卧体位固定在立体定位器上。

本研究通过空军军医大学动物研究伦理委员会批准。

1.2 脑卒中动物模型的建立

1.2.1 术前实验准备

在制作脑出血和脑缺血模型之前，将直径为0.93 mm 的6 个铜制牙科钉（杭州西湖生物材料有限公司）电极分别安放在颅骨上，其中2 个电极位于矢状缝上，分别距冠状缝前、后2 cm 和1 cm；另外4 个电极对称分布于矢状缝两侧，距矢状缝0.8 cm，每侧的2 个电极分别与矢状缝2 个电极在矢状方向的距离为0.8 cm。所有牙科钉均未穿透颅骨（电极进入颅骨深度约为1 mm）。当所有电极安放完毕后，在电极与颅骨接触位置涂抹胶水（DP100，3M Corporation，USA），以进一步固定电极，如图1 所示。

图1 脑出血模型和脑缺血模型的建立

1.2.2 脑出血模型

本文采用自体血注入方式构建兔子脑出血模型[8]。对于颅内出血组，当一次性注射器针头进入颅内1 min 后，实施脑阻抗频谱测量。当注血完成后30 min（血液注射时间为2 min，距针头进入大脑33 min），测量出血性脑卒中发生后的脑阻抗频谱。颅内出血对照组的测量时间点与颅内出血组相同。

1.2.3 脑缺血模型

本文采用光化学方法构建兔子脑缺血模型[9]。对于脑缺血组，在用绿光照射前（注射玫瑰红染料15 min）开展脑阻抗频谱测量，当照射结束后30 min（距注射玫瑰红染料45 min）测量缺血性脑卒中发生后的脑阻抗频谱。脑缺血对照组的测量时间点与脑缺血组相同。

1.3 全脑阻抗频谱的测量

本文采用四电极法测量全脑阻抗以减小电极接触阻抗对测量结果的影响[10]。矢状缝上的2 个电极为激励电极，其中冠状缝前侧的电极为正激励电极，后侧的电极为负激励电极；矢状缝两侧的电极为测量电极（前侧的为正测量电极，后侧的为负测量电极），其中每侧的2 个电极为一组测量电极对。当利用一侧测量电极完成测量后，将另外一侧2 个电极作为测量电极开展阻抗测量。

本文使用带有接口1294A interface 的阻抗分析仪Solartron 1260 进行阻抗测量，通过软件Zplot 来控制Solartron 采集数据。应用0.2 mA AC RMS 信号进行电流激励，测量频率范围为10 Hz～1 MHz，共51个频点，用2 个测量电极来测量电压并计算2 个测量电极之间的阻抗。

1.4 数据分析

利用本研究的阻抗测量方法，可分别获得脑左右两侧的阻抗频谱，分别表示为ZL和ZR。利用左右两侧的测量结果之和Z=ZL+ZR研究全脑的阻抗频谱特性。对于4 组实验动物，均在2 个时间点分别测量了脑阻抗，分别表示为Zbefore（第一次测量的结果）和Zafter（第二次测量的结果）。

在MFEIT 检测脑卒中时，通常采用不同频率处的数据差分结果进行成像，因此研究在频带内脑阻抗的相对变化具有重要意义[11]。本文以最低频率10 Hz为参考频率，计算脑阻抗在10 Hz～1 MHz 的相对变化。利用IBM SPSS 20.0（IBM Software，Armonk，NY，USA）进行统计学分析。在同一频率处，健康脑和卒中脑组织阻抗变化的比较采用配对t 检验，当P＜0.05时，认为具有明显的统计学差异。

为了达到利用MFEIT 检测脑卒中的目的，需要将健康脑和卒中脑（出血性脑和缺血性脑）区分开，因此本文通过计算（Zafter-Zbefore）/Zbefore进一步分析发生脑卒中前后的脑阻抗频谱变化。

2 结果

在所有实验中，动物均保持正常的体温和呼吸。本研究共获得80 组全脑阻抗频谱数据，颅内出血组、颅内出血对照组、缺血组和缺血对照组各20 组数据。实验中建立的脑出血模型（出血部位主要发生在脑白质）和缺血模型（缺血部位主要位于脑皮层，即脑灰质）如图2 所示。

图2 脑出血模型及脑缺血模型

2.1 家兔健康脑、出血脑和缺血脑的阻抗频谱特性

图3（a）为脑出血组和脑出血对照组的全脑阻抗频谱。从图中可以看出，在脑出血组中，注血后的脑阻抗较注血前明显增大，而在脑出血对照组的2次测量结果中未观察到明显的差异。图3（b）为全脑阻抗相对于10 Hz 处的阻抗变化频谱。在10～200 Hz之间，全脑阻抗近似线性地减小（对数频率），变化范围为35%。在200 Hz～1 MHz 之间，全脑阻抗变化范围从35%缓慢减小到60%。

图3 脑出血组和脑出血对照组的全脑阻抗测量结果

图4（a）为脑缺血组和脑缺血对照组的全脑阻抗频谱。从图中可以看出，缺血后的全脑阻抗较缺血前明显升高，特别在100 Hz～1 kHz 范围内，差异更加明显。但是脑缺血对照组的2 次测量结果中未观察到明显差异。图4（b）为全脑阻抗相对于10 Hz 处的阻抗变化频谱。在整个频段内，脑缺血组和脑缺血对照组的全脑阻抗变化与脑出血组和脑出血对照组相似。

2.2 健康脑与卒中脑的阻抗频谱差异

图5（a）为脑出血组（在注血前后分别开展测量）和脑出血对照组（针头进入脑1 min 和33 min 分别开展测量）的动物发生脑卒中前后的全脑阻抗变化频谱。从图中可以看出，发生脑出血前后，在整个频带内，全脑阻抗发生了明显的变化，最小变化为4.5%（100 Hz 处），最大变化可达13%（1 MHz 处）。从变化趋势可以看出，全脑阻抗先降低（10～100 Hz），然后升高（100 Hz～1 MHz）。在500 kHz～1 MHz 之间，全脑阻抗变化明显增大。相比而言，在脑出血对照组中，2 次测量结果的差异在整个频带内均小于2%。在整个频段范围内，脑出血组和脑出血对照组的全脑阻抗变化存在明显的统计学差异（P＜0.01）。

图5（b）为脑缺血组（在缺血前后分别开展测量）和脑缺血对照组（注射玫瑰红染料15 min 和45 min分别开展测量）2 次测量的全脑阻抗变化频谱。从图中可以看出，脑缺血组的全脑阻抗变化先总体上升高（10 ～500 Hz），然后缓慢下降（500 Hz～1 MHz）。在整个频段内，全脑阻抗变化大于4%，明显大于脑缺血对照组（P＜0.01）。

图4 脑缺血组和脑缺血组对照组的全脑阻抗测量结果

图5 脑卒中发生前后全脑阻抗变化和对照组全脑阻抗变化对比

3 结论和讨论

本文利用家兔建立了脑出血模型和脑缺血模型，测量和比较了健康脑、出血性脑和缺血性脑在10 Hz～1 MHz 的阻抗频谱特性。结果表明，健康脑与出血脑和缺血脑的阻抗频谱存在显著差异（在10 Hz～1 MHz 内，健康脑与出血脑和缺血脑的全脑阻抗差异大于4%）。

因为最优频段的数据可能携带更多有助于MFEIT 检测脑卒中的信息，所以如何选择最优频段是MFEIT 检测脑卒中的关键。本研究发现出血性脑卒中发生前后，全脑阻抗差异随着频率升高而增大，特别是在大于1 kHz 的频段内，差异可达10%以上[如图5（a）所示]。因此，1 kHz～1 MHz 为区别健康脑和出血性脑的最优频段。此外，发生缺血性脑卒中前后，全脑阻抗的差异在整个频段内都发生较大变化，约6%[如图5（b）所示]，所以整个频段内的阻抗信息都有利于区分缺血性脑和健康脑。

此外，在本研究中通过自体血注入法和光化学法分别建立了颅内出血模型和缺血模型。但需要指出的是，颅内出血模型是通过将血液注射到脑白质部分形成，而颅内缺血模型是通过将脑灰质部分区域造成缺血形成。由于受到建模手段的限制，本研究并未在脑白质区域建立缺血模型，也未在脑灰质区域建立出血模型。未来工作中将改进建模方法，建立更加全面的颅内出血和缺血模型，并分别测量不同部位脑卒中组织的阻抗特性。

综上所述，本研究进一步从脑阻抗频谱的角度证实了采用MFEIT 检测脑卒中的可行性，为MFEIT检测脑卒中研究提供了有价值的数据信息。