Détection et classification des niveaux de conscience à l'aide de l'EEG-fNIRS pariétal pendant l'anesthésie

Dispositifs d'acquisition de données Les signaux électriques du cerveau seront mesurés avec quatre électrodes et une carte Cyton OpenBCI avec une fréquence d'échantillonnage de 250 Hz. Les signaux hémodynamiques cérébraux seront mesurés avec un NIRSport à 16 optodes et une fréquence d'échantillonnage de 15,525 Hz et une longueur d'onde de 760 nm. Les électrodes et optodes seront positionnées dans la zone pariétale, suivant le système 10-5 recommandé pour le paradigme EEG-fNIRS multimodal. Le logiciel Lab Streaming Layer sera utilisé pour synchroniser les données EEG et fNIRS.

Acquisition de données Les patients seront convoqués 30 minutes avant leur rendez-vous clinique pour mettre, ajuster et calibrer les systèmes EEG et fNIRS. Une mesure de référence de 5 minutes sera effectuée avant la procédure d'endoscopie, les yeux fermés. Ensuite, les patients seront anesthésiés avec un débit de perfusion constant de 20 mg/kg/h-1 de propofol intraveineux jusqu'à la perte de conscience, dans les 20 minutes. Pendant la perfusion, l'échelle de Ramsay modifiée sera utilisée par l'anesthésiste responsable pour mesurer les niveaux de conscience, évalués par la réponse du patient à des stimuli verbaux ou douloureux. Le niveau de conscience sera évalué toutes les deux minutes jusqu'à la perte de conscience complète, qui est supposée après la perte de la réponse défensive ou délibérée à une deuxième stimulation tétanique standard. Après cela, la procédure d'endoscopie se poursuivra normalement en suivant les protocoles cliniques standard. Avant de partir, les patients seront invités à répondre à l'enquête BRICE, utilisée pour évaluer le vécu du patient lors d'une intervention chirurgicale ou assimilée. Les patients seront mesurés tout au long de la procédure d'endoscopie. Toute considération supplémentaire sera gérée au cas par cas par le personnel médical responsable.

Justification de la taille de l'échantillon choisie La taille de l'échantillon (n = 25) a été déterminée par le test de Cohen, avec une puissance statistique de 0,8 et une puissance alpha de 0,05, pour déterminer des différences intraspécifiques significatives entre les sujets lors de la comparaison de l'éveil, de la sédation profonde et des niveaux intermédiaires de conscience.

Analyse des données EEG Delta (0,1-3 Hz), thêta (4-7 Hz), alpha inférieur (8-12 Hz), alpha supérieur (12-15 Hz) et bêta/gamma (15-40 Hz) les bandes de puissance seront utilisées comme caractéristiques pour le modèle de décodage. Les caractéristiques seront calculées en utilisant une fenêtre mobile d'une minute. Les niveaux de conscience identifiés à l'aide de l'échelle de Ramsay modifiée seront associés à la fenêtre correspondante. Le logiciel Homer 2012 : MNE en Python sera utilisé pour ces analyses.

Analyse des données fNIRS La référence temporelle de l'hémoglobine oxygénée (HbO2) et désoxygénée (HHb) sera obtenue à partir des signaux optiques, en utilisant la loi de Beer-Lambert modifiée. Les régions d'intérêt (ROI) seront obtenues par rapport à l'activité locale moyenne régionale. La moyenne, le maximum et la pente du signal de chaque ROI seront obtenus. Des analyses de phase vectorielle seront également mises en œuvre, avec des fenêtres d'une minute. Le logiciel Homer 2021 : MNE en Python sera utilisé pour ces analyses.

Classification par apprentissage automatique Pour chaque fenêtre d'une minute, les caractéristiques EEG et fNIRS seront données à un classificateur Support Vector Machine (SVM) utilisant un rayon basal. Chaque fenêtre sera attachée au niveau de conscience selon l'échelle de Ramsay modifiée. Trois modèles seront testés : uniquement EEG, uniquement fNIRS et fNIRS + EEG. Chaque modèle tentera de décoder le niveau de conscience du patient à l'aide de l'échelle susmentionnée.