Tajuntatasojen havaitseminen ja luokittelu parietaalisen EEG-fNIRS:n avulla anestesian aikana
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Ehdot
Yksityiskohtainen kuvaus
Tiedonkeruulaitteet Aivojen sähköiset signaalit mitataan neljällä elektrodilla ja Cyton OpenBCI -kortilla, jonka näytteenottotaajuus on 250 Hz. Aivojen hemodynaamiset signaalit mitataan NIRSportilla, jossa on 16 optodia ja näytteenottotaajuus 15,525 Hz ja aallonpituus 760 nm. Elektrodit ja optodit sijoitetaan parietaalivyöhykkeelle noudattaen suositeltua 10-5-järjestelmää multimodaalista EEG-fNIRS-paradigmaa varten. Lab Streaming Layer -ohjelmistoa käytetään EEG- ja fNIRS-tietojen synkronointiin.
Tiedonkeruu Potilaat kutsutaan paikalle 30 minuuttia ennen kliinistä käyntiä EEG- ja fNIRS-järjestelmien asentamiseksi, säätämiseksi ja kalibroimiseksi. Ennen endoskopiaa suoritetaan 5 minuutin perusmittaus silmät kiinni. Tämän jälkeen potilaat nukutetaan jatkuvalla infuusionopeudella 20 mg/kg/h-1 suonensisäistä propofolia tajunnan menettämiseen asti 20 minuutin kuluessa. Infuusion aikana vastaava anestesialääkäri käyttää modifioitua Ramsay-asteikkoa tajunnan tasojen mittaamiseen potilaan vasteen perusteella sanallisiin tai kivuliaita ärsykkeisiin. Tajunnan tasoa arvioidaan kahden minuutin välein täydelliseen tajunnan menetykseen saakka, mikä oletetaan sen jälkeen, kun puolustuskyky tai tarkoituksellinen vaste on menetetty toiselle tavalliselle tetaaniselle stimulaatiolle. Tämän jälkeen endoskopia jatkuu normaalisti kliinisten standardien mukaisesti. Ennen lähtöä potilaita pyydetään vastaamaan BRICE-kyselyyn, jolla arvioidaan potilaan kokemusta leikkauksen tai vastaavien toimenpiteiden aikana. Potilaita mitataan koko endoskopiatoimenpiteen ajan. Vastuullinen lääkintähenkilöstö hoitaa mahdolliset lisänäkökohdat tapauskohtaisesti.
Valitun otoskoon perustelu Otoskoko (n = 25) määritettiin Cohenin testillä, jonka tilastollinen teho oli 0,8 ja alfapotenssi 0,05, jotta voidaan määrittää merkittäviä yksilöiden välisiä eroja, kun verrataan hereilläoloa, syväsedaatiota ja keskitasoja. tietoisuudesta.
EEG-tietojen analyysi Delta (0,1–3 Hz), theta (4–7 Hz), alempi alfa (8–12 Hz), ylempi alfa (12–15 Hz) ja beeta/gamma (15–40 Hz) tehokaistoja käytetään dekoodausmallin ominaisuuksina. Ominaisuudet lasketaan yhden minuutin liikkuvan ikkunan avulla. Modifioidun Ramsay-asteikon avulla tunnistetut tietoisuustasot yhdistetään vastaavaan ikkunaan. Näihin analyyseihin käytetään Python-ohjelmistoa Homer 2012: MNE.
fNIRS-data-analyysi Hapetetun (HbO2) ja happivapaan (HHb) hemoglobiinin aikareferenssi saadaan optisista signaaleista modifioitua Beer-Lambertin lakia käyttäen. Kiinnostavat alueet (ROI) saadaan suhteessa alueelliseen paikalliseen keskimääräiseen aktiivisuuteen. Kunkin ROI:n signaalin keskiarvo, maksimi ja kulmakerroin saadaan. Myös vektorivaiheen analyysejä toteutetaan yhden minuutin ikkunoilla. Näihin analyyseihin käytetään Python-ohjelmistoa Homer 2021: MNE.
Luokittelu koneoppimisen avulla Jokaista yhden minuutin ikkunaa kohti EEG- ja fNIRS-ominaisuudet annetaan tukivektorikoneen (SVM) luokittimelle perussäteen avulla. Jokainen ikkuna liitetään tietoisuustasoon modifioidun Ramsay-asteikon mukaisesti. Kolmea mallia testataan: vain EEG, vain fNIRS ja fNIRS + EEG. Jokainen malli yrittää dekoodata potilaan tajunnan tason käyttämällä edellä mainittua asteikkoa.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Región Metropolitana
-
Santiago, Región Metropolitana, Chile, 8320000
- Centro de Especialidades Médicas UC
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Näytteenottomenetelmä
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- ASA I tai II
- Potilaat, joille tehdään endoskopia
Poissulkemiskriteerit:
- Alkoholin tai huumeiden kulutus 48 tunnin sisällä
- Tunnettu tai epäilty raskaus
- Mikä tahansa diagnosoitu psykiatrinen tila
- Mikä tahansa diagnosoitu neurologinen sairaus tai implantti
- Mikä tahansa diagnosoitu krooninen sairaus
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Aivojen sähköfysiologinen aktiivisuus elektroenkefalografian aallonpituuskaistan tehoilla
Aikaikkuna: Koko endoskopian ja toipumisen ajan (1-2 tuntia)
|
Delta (0,1–3 Hz), theta (4–7 Hz), alempi alfa (8–12 Hz), ylempi alfa (12–15 Hz) ja beeta/gamma (15–40 Hz) elektroenkefalografian aallonpituuskaista tehoja käytetään dekoodausmallin ominaisuuksina.
|
Koko endoskopian ja toipumisen ajan (1-2 tuntia)
|
|
Aivojen ajallinen hapetus lähi-infrapunavalospektroskopian aallonpituuksilla
Aikaikkuna: Koko endoskopian ja toipumisen ajan (1-2 tuntia)
|
Hapetetun (HbO2) ja happivapaan (HHb) hemoglobiinin temporaalinen aivoalue saadaan optisista signaaleista modifioitua Beer-Lambertin lakia käyttäen.
|
Koko endoskopian ja toipumisen ajan (1-2 tuntia)
|
|
Tietoisuuden tasot modifioidulla Ramsay-sedaatioasteikolla
Aikaikkuna: 20 minuuttia
|
Infuusion aikana vastaava anestesialääkäri käyttää modifioitua Ramsay-asteikkoa potilaan tajunnan tason mittaamiseen.
Tällä asteikolla on yhteensä kahdeksan tasoa, joista jokainen osoittaa tajuttomuuden lisääntyvän tason arvioituna kvalitatiivisesti potilaan reaktion perusteella sanallisiin tai tuskallisiin ärsykkeisiin.
Tajunnan tasoa arvioidaan kahden minuutin välein täydelliseen tajunnan menetykseen saakka, mikä oletetaan sen jälkeen, kun puolustuskyky tai tarkoituksellinen vaste on menetetty toiselle tavalliselle tetaaniselle stimulaatiolle.
|
20 minuuttia
|
Toissijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
BRICE-kyselyn vastaukset
Aikaikkuna: 10 minuuttia
|
Ennen lähtöä potilaita pyydetään vastaamaan BRICE-kyselyyn, jolla arvioidaan potilaan kokemusta leikkauksen tai vastaavien toimenpiteiden aikana (taulukko 6. Kotsovolis & Komninos, 2009).
|
10 minuuttia
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Tutkijat
- Päätutkija: Catalina A Saini, Pontificia Universidad Catolica de Chile
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Sebel PS, Bowdle TA, Ghoneim MM, Rampil IJ, Padilla RE, Gan TJ, Domino KB. The incidence of awareness during anesthesia: a multicenter United States study. Anesth Analg. 2004 Sep;99(3):833-839. doi: 10.1213/01.ANE.0000130261.90896.6C.
- Sepulveda P, Cortinez LI, Irani M, Egana JI, Contreras V, Sanchez Corzo A, Acosta I, Sitaram R. Differential frontal alpha oscillations and mechanisms underlying loss of consciousness: a comparison between slow and fast propofol infusion rates. Anaesthesia. 2020 Feb;75(2):196-201. doi: 10.1111/anae.14885. Epub 2019 Dec 1.
- Sitaram R, Ros T, Stoeckel L, Haller S, Scharnowski F, Lewis-Peacock J, Weiskopf N, Blefari ML, Rana M, Oblak E, Birbaumer N, Sulzer J. Closed-loop brain training: the science of neurofeedback. Nat Rev Neurosci. 2017 Feb;18(2):86-100. doi: 10.1038/nrn.2016.164. Epub 2016 Dec 22. Erratum In: Nat Rev Neurosci. 2019 May;20(5):314.
- Kotsovolis G, Komninos G. Awareness during anesthesia: how sure can we be that the patient is sleeping indeed? Hippokratia. 2009 Apr;13(2):83-9.
- Aru J, Suzuki M, Larkum ME. Cellular Mechanisms of Conscious Processing. Trends Cogn Sci. 2020 Oct;24(10):814-825. doi: 10.1016/j.tics.2020.07.006. Epub 2020 Aug 24. Erratum In: Trends Cogn Sci. 2021 Dec;25(12):1096.
- Campbell JM, Huang Z, Zhang J, Wu X, Qin P, Northoff G, Mashour GA, Hudetz AG. Pharmacologically informed machine learning approach for identifying pathological states of unconsciousness via resting-state fMRI. Neuroimage. 2020 Feb 1;206:116316. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.116316. Epub 2019 Oct 29.
- Davidson AJ. Anesthesia and neurotoxicity to the developing brain: the clinical relevance. Paediatr Anaesth. 2011 Jul;21(7):716-21. doi: 10.1111/j.1460-9592.2010.03506.x. Epub 2011 Apr 6.
- Hirota K. Special cases: ketamine, nitrous oxide and xenon. Best Pract Res Clin Anaesthesiol. 2006 Mar;20(1):69-79. doi: 10.1016/j.bpa.2005.08.014.
- Saadeh W, Khan FH, Altaf MAB. Design and Implementation of a Machine Learning Based EEG Processor for Accurate Estimation of Depth of Anesthesia. IEEE Trans Biomed Circuits Syst. 2019 Aug;13(4):658-669. doi: 10.1109/TBCAS.2019.2921875. Epub 2019 Jun 10.
- Lee, M. H., Fazli, S., Mehnert, J., & Lee, S. W. (2015). Subject-dependent classification for robust idle state detection using multi-modal neuroimaging and data-fusion techniques in BCI. Pattern Recognition, 48(8), 2725-2737. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2015.03.010
- Leon-Dominguez U, Izzetoglu M, Leon-Carrion J, Solis-Marcos I, Garcia-Torrado FJ, Forastero-Rodriguez A, Mellado-Miras P, Villegas-Duque D, Lopez-Romero JL, Onaral B, Izzetoglu K. Molecular concentration of deoxyHb in human prefrontal cortex predicts the emergence and suppression of consciousness. Neuroimage. 2014 Jan 15;85 Pt 1:616-25. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.07.023. Epub 2013 Jul 17.
- Levitt DG, Schnider TW. Human physiologically based pharmacokinetic model for propofol. BMC Anesthesiol. 2005 Apr 22;5(1):4. doi: 10.1186/1471-2253-5-4.
- Sheahan CG, Mathews DM. Monitoring and delivery of sedation. Br J Anaesth. 2014 Dec;113 Suppl 2:ii37-47. doi: 10.1093/bja/aeu378.
- Yeom SK, Won DO, Chi SI, Seo KS, Kim HJ, Muller KR, Lee SW. Spatio-temporal dynamics of multimodal EEG-fNIRS signals in the loss and recovery of consciousness under sedation using midazolam and propofol. PLoS One. 2017 Nov 9;12(11):e0187743. doi: 10.1371/journal.pone.0187743. eCollection 2017.
- Zimeo Morais GA, Balardin JB, Sato JR. fNIRS Optodes' Location Decider (fOLD): a toolbox for probe arrangement guided by brain regions-of-interest. Sci Rep. 2018 Feb 20;8(1):3341. doi: 10.1038/s41598-018-21716-z.
Hyödyllisiä linkkejä
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muita asiaankuuluvia MeSH-ehtoja
Muut tutkimustunnusnumerot
- 210716001
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .