鄒凌教授課題組:采用高密度腦電分析全身麻醉期間大腦靜息態功能連接的初步研究

   發布時間: 2021-11-03    訪問次數: 328

論文題目

全身麻醉期間大腦靜息狀態功能連接分析:高密度腦電圖研究

Resting state functional connectivity analysis during general anesthesia: A high-density EEG study

論文簡介

麻醉監測的深度有助于指導手術過程中全身麻醉藥的應用,但傳統的2-4通道腦電圖(EEG)監護儀由于空間分辨率低、算法不理想,在監測意識狀態方面存在局限性。本研究對24例接受異丙酚、七氟醚、氯胺酮三種全身麻醉的受試者進行了麻醉前后256通道高密度腦電信號進行了記錄,并用EEGLAB 14.0對原始腦電信號進行了預處理。利用傳統的相干分析(CA)方法和一種新的稀疏表示(SR)方法對功能連通性(FC)進行分析。計算麻醉前后的網絡參數、平均聚類系數(ACC)和平均最短路徑長度(ASPL)。結果表明,SR法在額葉皮質、枕葉皮質和全腦網絡中的FC差異更為顯著(p<0.05)。相反,CA在整個腦網絡中很難獲得一致的ASPL(p>0.05)。此外,SR計算的三個麻醉組的全腦連接ASPL均增加,可作為全身麻醉藥引起意識喪失(LOC)的一個統一的EEG生物標志物。因此,基于SR分析的FC分析在區分麻醉誘導的LOC和清醒狀態方面有較好的效果。

1 丙泊酚、氯胺酮或七氟醚麻醉前后功能連接的稀疏表示

作者簡介

畢卉,博士,講師,常州大學計算機學院教師,鄒凌教授課題組成員;曹書梅,碩士,復旦大學附屬華山醫院麻醉科,主治醫生,張軍主任課題組成員。嚴瀚瑩,碩士,研究方向為高密度腦電信號處理,鄒凌教授碩士;姜忠義,博士,副教授,常州大學計算機學院教師,鄒凌教授課題組成員。鄒凌教授和張軍主任為論文共同通訊作者。鄒凌,博士,教授,長期從事神經工程、模式識別與智能信息處理、腦機接口等領域研究,近年在《IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL IMAGING》、《Brain and Behavior》、《Frontiers in Neuroscience》及《自動化學報》等國內外學術期刊發表論文四十余篇。張軍,醫學博士,主任醫師,博士生導師,復旦大學附屬腫瘤醫院麻醉科主任。作為課題負責人主持多項國家自然科學基金和省部級課題。發表論文40余篇,其中包括Science Advances,Anesthesiology,BJA以及NeuroImage,HBM等國際知名雜志上的SCI論文三十篇。

網上鏈接/發表證明

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9462471

 

此研究工作受人機智能與交互國際聯合實驗室、上海市科委面上項目(No.20Y11906200)等基金資助。

期刊簡介

IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics(TCBB)由電氣與電子工程師學會(IEEE)出版,是生物信息學和計算機生物學領域的重要期刊,當前影響因子為3.71,CCF B類期刊。


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