对脑氧进行小波相位相干分析预测心脏骤停后的神经功能变化

01研究背景

近期，利用不同手段对心脏骤停（CA）患者预后做出预测的相关研究取得了一定的进展。本研究旨在利用fNIRS技术，探索脑氧合血红蛋白（HbO2）在不同通道之间的小波相干性与心脏骤停预后之间的关系。

02研究方法

2.1、被试

研究共有83名有效被试，其中院外心脏骤停42人，院内心脏骤停41人。

2.2、实验流程

对被试进行24小时的目标温度管理（33℃/36℃），收集复苏期被试血清乳酸和神经元特异性烯醇化酶浓（NSE）度数据。使用脑功能分级量表对被试3个月后的神经功能变化进行评估，确定其预后情况为好或不好。

2.3、数据采集与处理

实验中使用连续波长的无线近红外采集系统NIRSIT，采用780 nm和850 nm两种波长，采样率为8.138Hz。事先定义了68个通道，光极之间的距离为1.5cm。

图1A. 数据采集装置；图1B. 光极与探测器的放置位置；图1C. 二分光极分区；图1D. 八分光极分区

数据离线处理采用带通滤波0.005-2Hz，删除信号完整性差的通道（即信噪比小于35dB——最开始10-15s的信噪比）。将信号按照频率分成5段：I. 0.6-2Hz (心脏活动)；II. 0.15-0.6 Hz (呼吸)；III. 0.05-0.15 Hz (肌源性活动)；IV. 0.02-0.05 Hz (神经性活动)；V. 0.0095-0.02 Hz (内皮代谢活动)。

2.4、数据分析

对近红外信号进行小波相位相干分析，简单来说，就是利用信号的相位信息去评价两个信号的同步化程度。对两个时间序列数据进行处理，会得到一个大小介于0-1的WPCO值，数值越接近1，表明两个信号的相位一致性越高。

对5段信号在好/不好预后情况下的WPCO值进行比较，发现III段信号的WPCO值在两种情况下有明显差异，于是采用该特征与NSF（神经特异性烯醇）来共同预测预后情况。

03实验结果

图2中红色叉号和蓝色方点为患者的实际预后情况，而彩色色块是基于III段信号的WPCO值和NSE对预后情况进行的预测。CPC值为1-2时表示预后情况良好，3-5时表示预后情况不好。可以看出，对预后较好的情况预测准确。

此外，基于两个特征的预测表现也比基于其中任何一个单独的特征进行预测时要好。

图3. 预测心脏骤停后预后的接收者操作特征

04结论

本研究发现了频率介于0.05-0.15 Hz的fNIRS信号的相位一致性与心脏骤停预后情况之间的正性相关关系，且开发了一种基于该频段信号的WPCO值和NSE对心脏骤停预后进行预测的方法，可以较好地预测患者在心脏骤停3个月后的预后较好的情况。此项成果有望成为心脏骤停后的健康管理中的有用工具。

05参考文献及DOI号

Kim, T. J., Kim, J. M., Lee, J. S., Park, S. H., Jeong, H. B., Choi, J. K., ... & Ko, S. B. (2020). Prognostication of neurological outcome after cardiac arrest using wavelet phase coherence analysis of cerebral oxygen. Resuscitation, 150, 41-49.

doi：10.1016/j.resuscitation.2020.02.031