Detección y clasificación de los niveles de conciencia mediante EEG-fNIRS parietal durante la anestesia

Dispositivos para la adquisición de datos Las señales eléctricas cerebrales se medirán con cuatro electrodos y una placa Cyton OpenBCI con una frecuencia de muestreo de 250 Hz. Las señales hemodinámicas cerebrales se medirán con un NIRSport con 16 optodos y una frecuencia de muestreo de 15.525 Hz y una longitud de onda de 760 nm. Los electrodos y optodos se colocarán en la zona parietal, siguiendo el sistema 10-5 recomendado para el paradigma multimodal EEG-fNIRS. El software Lab Streaming Layer se utilizará para sincronizar los datos de EEG y fNIRS.

Adquisición de datos Los pacientes serán convocados 30 minutos antes de su cita clínica para colocar, ajustar y calibrar los sistemas EEG y fNIRS. Se realizará una medición inicial de 5 minutos antes del procedimiento de endoscopia, con los ojos cerrados. Posteriormente, los pacientes serán anestesiados con una tasa de infusión constante de 20 mg/kg/h-1 de propofol intravenoso hasta la pérdida del conocimiento, dentro de los 20 minutos. Durante la infusión, el anestesista responsable utilizará la Escala de Ramsay Modificada para medir los niveles de conciencia, evaluados por la respuesta del paciente a estímulos verbales o dolorosos. El nivel de conciencia se evaluará cada dos minutos hasta la pérdida total de conciencia, que se asume después de la pérdida de la respuesta defensiva o intencional a una segunda estimulación tetánica estándar. Después de esto, el procedimiento de endoscopia continuará normalmente siguiendo los protocolos clínicos estándar. Antes de irse, se les pedirá a los pacientes que respondan la encuesta BRICE, utilizada para evaluar la experiencia del paciente durante la cirugía o procedimientos similares. Se medirá a los pacientes durante todo el procedimiento de endoscopia. Cualquier consideración adicional será atendida caso por caso por el personal médico a cargo.

Justificación del tamaño muestral elegido El tamaño muestral (n = 25) se determinó mediante el Test de Cohen, con un poder estadístico de 0,8 y un poder alfa de 0,05, para determinar diferencias intraespecíficas significativas entre sujetos al comparar niveles de vigilia, sedación profunda e intermedios de la conciencia

Análisis de datos de EEG El delta (0,1-3 Hz), theta (4-7 Hz), alfa inferior (8-12 Hz), alfa superior (12-15 Hz) y beta/gamma (15-40 Hz) las bandas de potencia se utilizarán como características para el modelo de decodificación. Las características se calcularán utilizando una ventana móvil de un minuto. Los niveles de conciencia identificados mediante la Escala de Ramsay Modificada se emparejarán con la ventana correspondiente. Para estos análisis se utilizará el software Homer 2012: MNE en Python.

Análisis de datos fNIRS La referencia temporal de la hemoglobina oxigenada (HbO2) y desoxigenada (HHb) se obtendrá a partir de las señales ópticas, utilizando la ley de Beer-Lambert modificada. Las regiones de interés (ROI) se obtendrán en relación con la actividad promedio local regional. Se obtendrá la media, máxima y pendiente de la señal de cada ROI. También se implementarán análisis de fase vectorial, con ventanas de un minuto. Para estos análisis se utilizará el software Homer 2021: MNE en Python.

Clasificación mediante aprendizaje automático Para cada ventana de un minuto, las características de EEG y fNIRS se entregarán a un clasificador de máquina de vectores de soporte (SVM) utilizando un radio basal. Cada ventana estará asociada al nivel de conciencia según la Escala de Ramsay Modificada. Se probarán tres modelos: solo EEG, solo fNIRS y fNIRS + EEG. Cada modelo intentará decodificar el nivel de conciencia del paciente utilizando la escala antes mencionada.