프로포폴로 인한 의식 상실 동안 EEG Microstate 시퀀스의 시간적 구성 변경 (Fractal)

• 연구 목적: 프로포폴로 인한 의식 상실 동안 EEG 미세 상태 시퀀스의 시간적 구성 변경 평가
• 방법: 전향적 임상 시험. 18세에서 40세 사이의 오른손잡이 성인 환자 20명이 전신 마취 하에서 선택적 수술이 예정되어 있습니다.

환자는 수술 전 구강 불안 완화를 받지 않습니다. 수술실에 도착하여 10분간 휴식을 취한 후 기준 EEG가 기록됩니다(5분 동안). 그런 다음, 100% 산소로 3분간 대리 투여한 후 환자는 Schnider 등의 약동학 모델을 사용하여 프로포폴로 정맥 내 유도를 받게 됩니다. 초기 대뇌 농도는 0.5 µg ml-1이며, 1.0 µg ml-1씩 단계적으로 증가하여 2.5 µg ml-1까지 증가한 다음 의식을 잃을 때까지 0.5 µg ml-1씩 증가합니다. 유도 절차 동안 환자의 폐는 안면 마스크를 통해 100% 산소를 사용하여 부드럽게 환기됩니다.

혈뇌 프로포폴 농도의 각 평형에 도달한지 5분 후에 임상 진정(검증된 각성/진정[OAA/S] 척도의 검증된 6점 관찰자 평가 사용)에 주석을 달 것입니다. 나중에 프랙탈 분석에 사용되는 원시 EEG는 절차 중에 지속적으로 기록됩니다. 해당 OOA/S 점수는 원시 EEG에 기록됩니다. 연구는 환자가 의식을 잃은 후 10분 후에 종료됩니다(OAA/S <2에 해당하는 "가벼운 찌르기 또는 떨림"에 대한 반응 부재).

EEG의 프랙탈 분석은 신경 과학자에 의한 마취 후 지연으로 수행됩니다.

• 가설: EEG 미세 상태의 프랙탈 특성이 프로포폴로 인한 의식 상실과 병행하여 수정될 것이라는 가설을 세웁니다.
• EEG 및 DATA 분석 Microstate 분석 먼저 전역 필드 전력(GFP)의 최대값을 결정합니다. 지형은 GFP 피크 주변에서 안정적으로 유지되기 때문에 신호 대 잡음비 측면에서 순간적인 지도 지형을 가장 잘 대표합니다.18 GFP 피크(즉, 해당 시점의 모든 전극의 전압 값)로 표시된 모든 맵은 가장 지배적인 맵 지형을 식별하기 위해 원자화-응집 계층적 클러스터링(AAHC) 방법19을 사용하여 수정된 공간 클러스터 분석에 추출되고 제출됩니다. 최적의 템플릿 맵 수는 교차 검증 기준을 통해 결정됩니다.20 그런 다음 모든 단일 주제에서 식별된 템플릿 맵을 두 번째 AAHC 클러스터 분석에 제출하여 모든 주제에서 지배적인 클러스터를 식별합니다. 마지막으로 그룹 수준에서 식별된 템플릿과 모든 실행에서 각 주제에 대해 식별된 템플릿 간의 공간적 상관 관계를 계산합니다. 후속 그룹 분석에 동일한 레이블을 사용하기 위해 각 개별 맵에 가장 적합한 그룹 템플릿으로 레이블을 지정합니다.

그런 다음 32ms의 시간 제약 조건을 사용하여 4개의 템플릿 맵과 순간 EEG21 간의 공간 상관 관계를 계산합니다. 그런 다음 이러한 공간 상관 시간 과정을 사용하여 각 시점 k에서 지배적인 마이크로상태 m(k)∈{}를 선택하고 해당 시계열을 프랙탈 분석에 제출합니다.

• 프랙탈 분석 우리는 미시상태 시퀀스를 이중 파티션으로 분할하고 랜덤 워크(이중 파티션에서)를 수행합니다. 이 랜덤 워크를 통합한 후 웨이블릿 변환을 통해 통합된 랜덤 워크를 분석하고 프랙탈 매개변수인 Hurst 지수 및 고차 누적을 추출합니다.
• 프랙탈 가설 미시 상태 시퀀스의 장거리 종속성이 감소할 것으로 예상할 수 있습니다. 또는 모노에서 다중 프랙탈로의 전환을 기대할 수 있습니다. 즉, 마이크로 상태 시퀀스의 시간 역학 스케일링은 여러 매개 변수, 즉 0에서 벗어나는 Hurst 지수 및 고차 누적을 사용하는 비용으로 설명할 수 있습니다.