急性大面积脑梗死脑电图δ/α功率比值与中线结构移位的相关性研究

张哲，刘大成，刘婧伊，田佳，2，濮月华，刘丽萍

急性大面积脑梗死是由一侧颈内动脉或大脑中动脉闭塞引起，梗死体积占大脑中动脉流域的2/3或以上的神经危重疾病。大面积脑梗死后梗死区可能形成占位效应的脑水肿，引起中线结构移位、患者意识水平下降，最终导致脑疝甚至死亡[1]。在发病早期密切监测患者意识水平和神经体征变化，通过神经影像学手段观察中线结构移位，是该病诊治的关键。

定量脑电图（quantitative electroencephalography，qEEG）是通过计算脑电图（electroencephalography，EEG）的频带功率及其衍生参数，可用于评估神经危重症患者的意识水平。Claassen等[2]发现，EEG后头部α功率反映更清楚的意识水平。在多种qEEG参数中，δ/α功率比值（δ/α power ratio，DAR）最为常用[3-7]。对于大面积脑梗死患者，qEEG能否用于反映引起意识水平改变的大脑中线结构移位，是否比常规临床量表更敏感，尚缺少研究。本研究目的为评估急性大面积脑梗死DAR和中线结构移位之间的相关性，并探索反映中线结构移位变化的最敏感的DAR变化区域。

1 研究对象和方法

1.1 研究对象 本研究为回顾性研究，选择2017年9月-2019年5月在首都医科大学附属北京天坛医院神经重症监护病房接受治疗、完成常规或长程EEG监测的大面积脑梗死患者。入组标准：①年龄≥18岁；②头颅CT或MRI显示脑梗死体积累及大脑中动脉流域2/3或以上；③EEG在发病后7 d内完成，EEG检查前后4 h内有头颅CT或MRI检查及NIHSS评分和GCS评分的临床记录。排除标准：①大面积梗死病灶对侧大脑半球有新发或陈旧梗死病灶；②脑死亡；③在EEG开始前或结束后4 h内，未完善头颅CT或MRI检查；④使用镇静或抗癫痫药物；⑤已接受去骨瓣手术；⑥既往癫痫病史。本研究由首都医科大学附属北京天坛医院伦理委员会批准（伦理审查编号：KYSQ 2020-100-01）。

1.2 临床资料收集与中线结构移位测量 回顾性收集入组患者的人口学资料及临床、影像信息，包括性别、年龄、发病时间、主要治疗方式、CT或MRI所示梗死侧别、CTA或MRA所示血管闭塞部位、高血压、糖尿病、脂代谢紊乱、心房颤动病史，吸烟史，以及EEG记录期间NIHSS评分和GCS评分。

根据Pullicino等[8]的方法，1名独立于EEG分析的神经内科医师测量中线结构的水平移位。选取基底节-内囊水平的非对比增强CT或MRI 的T1WI序列轴位图像，沿冠状方向绘制1条通过透明隔、两端止于颅骨内板的直线，透明隔将此直线分为2段，中线结构移位=2段直线长度（mm）差值/2。对于接受常规EEG监测的患者，选择EEG监测4 h内的CT或MRI测量；对于接受长程EEG监测的患者，将EEG开始前4 h内和结束后4 h内的CT或MRI资料一并纳入分析。

1.3 定量脑电图数据获取和分析 使用美国Nicolet脑电监测系统（美国Natus医学公司）完成常规（时长＜8 h，通常1 h）或长程EEG监测（时长≥8 h）。按照国际10/20系统安放Ag/AgCl电极。采集参数设置为采样率250 Hz，高通滤波0.5 Hz、低通滤波70 Hz、陷波滤波50 Hz。在EEG记录期间，患者会被医护人员间断刺激（至少1次/时），给予的刺激包括听觉和（或）伤害性刺激、神经科查体、被动活动、喂食、吸痰操作等。在EEG监测同时，记录NIHSS评分和GCS评分。通过EEG原始图像和同期视频记录识别并剔除EEG伪差。选择距CT或MRI扫描最近、无伪差、长度为30 min的一段EEG做定量分析；常规EEG只选取一段EEG纳入分析，长程EEG在前后半程分别选取一段EEG纳入分析。

使用快速傅里叶变换，分别计算δ频带（0.5～4 Hz）、α频带（8～13 Hz）功率，根据DAR=δ频带功率/α频带功率，计算DAR。首先将各导取平均导联，分别计算梗死侧与健侧半球的DAR平均值。再取双极纵联（double banana），以F3/4-C3/4、T3/4-P3/4和P3/4-O1/2导联分别代表前、中、后头部区域，计算各自的DAR。

1.4 分组和比较 根据中线结构移位≥5 mm和＜5 mm，≥10 mm和＜10 mm分组，比较组间不同EEG区域和半球的DAR，以及NIHSS评分、GCS评分是否存在组间差异。

1.5 统计学方法 使用StataMP 16软件（美国Stata公司）完成。计量资料符合正态分布，用表示，使用Spearman秩相关系数评价各变量与中线结构移位的相关性，使用Wilcoxon秩和检验统计各变量的组间差异。选择在中线结构移位≥5 mm、≥10 mm时差异均有统计学意义的qEEG变量，与NIHSS评分、GCS评分一起进行ROC曲线分析，计算判断中线结构移位≥5 mm、≥10 mm的界值及其敏感度、特异度。由于共有10项变量纳入分析，需应用Bonferroni校正以降低Ⅱ类错误，以P＜0.005为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料 研究共纳入29例患者，其中9例患者进行了长程EEG检测，20例患者进行了常规EEG检测，共计38段EEG及其对应的头颅影像、NIHSS评分和GCS评分纳入分析，头颅影像所示中线结构移位距离0～20 mm，平均6.34±5.16 mm。入组患者年龄范围43～86岁，男性∶女性为20∶9。患者的人口学、临床和影像信息见表1。

2.2 脑电图特点 EEG监测平均在卒中发病后2.55±1.69 d启动，检测时长1～36 h，平均监测时长10.36±9.92 h。EEG监测与神经影像扫描间隔20 min至4 h，平均间隔2.44±1.13 h。所有EEG均未见非惊厥性癫痫发作图形，2例（6.90%）患者观察到偏侧性节律性δ活动。对于中线移位＞5 mm的患者，可观察到健侧慢波活动增加（图1）。

表1 患者基本信息和临床资料

2.3 相关性分析和分组比较 梗死侧半球DAR、梗死侧前头部DAR、健侧半球DAR、健侧前头部DAR、健侧中间部DAR、健侧后头部DAR与中线结构位移均呈正相关，GCS评分与中线结构位移呈负相关（表2）。

图1 大面积脑梗死qEEG与中线结构移位关系的典型病例

根据中线结构移位是否≥5 mm将数据分为2组，仅健侧后头部DAR的差异有统计学意义（6.48±5.70vs2.09±1.47，P=0.0043）。根据中线移位是否≥10mm的分组差异比较中，健侧半球、前、中、后头部DAR以及患侧半球、前头部DAR、GCS评分差异均有统计学意义（表3）。

2.4 ROC曲线分析 由于仅健侧后头部DAR同时在中线结构移位是否≥5 mm和≥10 mm分组比较中差异有统计学意义，所以将健侧后头部DAR和NIHSS评分、GCS评分进行ROC曲线分析，绘制ROC曲线（图2）。健侧后头部DAR界值分别取≥2.326、≥2.569时，判断中线结构移位≥5 mm、≥10 mm的曲线下面积（area under the curve，AUC）分别为0.7699和0.8848，均高于NIHSS评分和GCS评分（表4）。

3 讨论

本研究通过不同部位的EEG定量参数、常用的临床功能量表（NIHSS、GCS）评分与大面积脑梗死中线结构移位的相关性分析、组间比较和ROC分析，明确仅有健侧后头部DAR是反映中线结构移位的良好指标。研究结果表明，qEEG参数比临床评估更加敏感，适用于辅助大面积脑梗死的临床决策。

在本研究中，健侧后头部DAR在中线结构移位≥5 mm组和≥10 mm组中均显著升高，健侧半球、前、中、后头部以及患侧半球、前头部DAR仅在移位≥10 mm组中显著升高。说明随中线结构移位加重，脑电慢活动的范围逐渐扩展，但只有健侧后头部DAR能够在中线结构移位早期出现变化，此时GCS评分、NIHSS评分均尚未出现差别。通过ROC分析，进一步证实健侧后头部DAR是提示中线结构移位最敏感的指标。DAR能反映脑中线结构移位的可能的机制为：后头部α节律作为背景节律，本身可以随着意识水平下降，逐渐演变为慢波活动[2]；随着脑组织受压、脑血流量下降，正常的神经元代谢受到阻碍，依次出现β频带活动消失、背景频率减慢至θ～δ频带，最终可演变为电静息[9]；梗死侧由于大脑组织严重受损，EEG表现为慢波活动甚至电压衰减，无法反映中线结构移位、意识水平下降、神经元代谢异常等变化，而健侧后头部脑电节律的演变反映了这一变化趋势。同时，本研究还发现健侧后头部DAR提示中线结构移位的敏感度高于常用的GCS评分和NIHSS评分。这得益于EEG具有可连续监测、时间分辨率高的特点，能够及时发现神经电活动的异常，从而反映脑组织的病理生理变化。在临床实践中，临床评估不可能连续、密集进行，客观上存在病情恶化发现可能不及时的问题，因此对幕上大面积脑梗死的患者进行EEG监测，有助于及时发现病情变化。

表2 不同部位DAR和临床评分与中线结构移位的相关性

表3 不同部位DAR和临床评分的分组差异比较

表4 健侧后头部DAR和临床评分预测中线结构移位的ROC曲线分析

图2 健侧后头部DAR和临床评分判断中线结构移位的ROC曲线

大面积脑梗死是一类具有高致死率的神经危重疾病，也称恶性大脑中动脉梗死，经常发生高颅压甚至脑疝，去骨瓣减压手术可以降低病死率，但是手术时机存在争议。美国神经重症学会推荐在发病后24～48 h、脑疝发生前进行[10]。Akins等[11]的研究表明，通过密切的神经功能检查和神经影像学评估，可以减少60%的去骨瓣手术，而不增加死亡率。徐锋等[12]推荐的手术指征为中线结构位移≥5 mm。在临床实践中，EEG具有可在床旁连续监测的优势。根据本研究的结果，临床医师可重点关注大面积脑梗死患者健侧后头部DAR的演变趋势，判断中线结构变化，决定去骨瓣减压术的时机。

本研究关注EEG定量参数与大面积脑梗死中线结构移位之间的相关性，在国内外其他研究中较少出现。国内外既往研究主要通过EEG视觉判读，利用EEG的不同频带的分布特征，在大面积脑梗死发病早期预测恶性病程。Burghaus等[13]分析25例大面积脑梗死患者的EEG，发现病灶区域δ活动消失，出现θ和快β活动提示良好预后，梗死侧半球出现全面性慢波活动提示恶性病程。杨庆林等[14]的研究表明，EEG发现无δ波的区域性衰减可在病程早期特异性地提示大面积脑梗死，并且与脑疝等不良预后相关。Shreve等[15]使用256导高密度电极阵列EEG，发现在发病数小时内，梗死体积与两侧大脑半球的α/δ功率比值显著负相关，作者据此认为EEG有助于在发病早期识别大面积脑梗死。Jiang等[16]通过前瞻性纳入50例大面积脑梗死患者，发现健侧θ功率能够预测出院时和6个月死亡，值得注意的是，该研究同样证实qEEG参数较GCS评分的预测准确性更高。

本研究为回顾性横断面研究，存在一些难以避免的缺陷：①入排标准较为严格，最终纳入分析的病例数量偏少，减弱了统计效力；②神经影像扫描距EEG检查存在时间间隔，在此期间，EEG理论上仍可能发生变化；③多数患者仅完成常规EEG检查，因此无法研究同一患者EEG随中线结构移位增加的变化趋势；④考虑到过多的变量数影响统计效力，仅选择qEEG分析最为常用的DAR，未研究除DAR以外的参数。

综上所述，健侧后头部DAR与大面积脑梗死中线结构移位相关。在估测中线结构移位方面，健侧后头部DAR比GCS评分、NIHSS评分更加敏感。临床医师可利用EEG监测大面积脑梗死患者的神经功能，并且应重点关注健侧后头部脑电的演变，以辅助临床决策。未来应建立前瞻性队列，通过长程EEG监测，探索大面积脑梗死的EEG变化趋势与中线结构移位之间的关系。

【点睛】通过对急性大面积脑梗死患者EEG的回顾性分析发现健侧后头部qEEG指标DAR可以反映患者中线结构移位，该指标优于NIHSS评分和GCS评分。