Detecção e Classificação de Níveis de Consciência Usando EEG-fNIRS Parietal Durante a Anestesia

Dispositivos para aquisição de dados Os sinais elétricos cerebrais serão medidos com quatro eletrodos e uma placa Cyton OpenBCI com frequência de amostragem de 250 Hz. Os sinais hemodinâmicos cerebrais serão medidos com um NIRSport com 16 optodos e uma frequência de amostragem de 15,525 Hz e um comprimento de onda de 760 nm. Os eletrodos e optodos serão posicionados na zona parietal, seguindo o sistema 10-5 recomendado para o paradigma multimodal EEG-fNIRS. O software Lab Streaming Layer será usado para sincronizar os dados de EEG e fNIRS.

Aquisição de dados Os pacientes serão convocados 30 minutos antes de sua consulta clínica para colocar, ajustar e calibrar os sistemas EEG e fNIRS. Uma medição de linha de base de 5 minutos será realizada antes do procedimento de endoscopia, com os olhos fechados. A seguir, os pacientes serão anestesiados com uma taxa de infusão constante de 20 mg/kg/h-1 de propofol endovenoso até a perda da consciência, em 20 minutos. Durante a infusão, a Escala de Ramsay Modificada será utilizada pelo anestesista responsável para medir os níveis de consciência, avaliados pela resposta do paciente a estímulos verbais ou dolorosos. O nível de consciência será avaliado a cada dois minutos até a perda completa da consciência, que é assumida após a perda da resposta defensiva ou proposital a uma segunda estimulação tetânica padrão. Depois disso, o procedimento de endoscopia continuará normalmente seguindo os protocolos clínicos padrão. Antes de sair, os pacientes serão solicitados a responder à pesquisa BRICE, usada para avaliar a experiência do paciente durante a cirurgia ou procedimentos similares. Os pacientes serão medidos durante todo o procedimento de endoscopia. Quaisquer considerações adicionais serão tratadas caso a caso pela equipe médica responsável.

Justificativa do tamanho amostral escolhido O tamanho amostral (n = 25) foi determinado pelo Teste de Cohen, com poder estatístico de 0,8 e poder alfa de 0,05, para determinar diferenças intraespecíficas significativas entre sujeitos ao comparar vigília, sedação profunda e níveis intermediários de consciência.

Análise de dados de EEG Delta (0,1-3 Hz), teta (4-7 Hz), alfa inferior (8-12 Hz), alfa superior (12-15 Hz) e beta/gama (15-40 Hz) bandas de potência serão usadas como recursos para o modelo de decodificação. Os recursos serão calculados usando uma janela móvel de um minuto. Os níveis de consciência identificados usando a Escala de Ramsay Modificada serão pareados com a janela correspondente. O software Homer 2012: MNE in Python será utilizado para essas análises.

Análise dos dados do fNIRS A referência temporal da hemoglobina oxigenada (HbO2) e desoxigenada (HHb) será obtida a partir dos sinais ópticos, utilizando a lei de Beer-Lambert modificada. As regiões de interesse (ROIs) serão obtidas em relação à atividade média local regional. A média, máxima e inclinação do sinal de cada ROI serão obtidas. Também serão implementadas análises vetor-fase, com janelas de um minuto. O software Homer 2021: MNE in Python será utilizado para essas análises.

Classificação usando aprendizado de máquina Para cada janela de um minuto, os recursos EEG e fNIRS serão fornecidos a um classificador Support Vector Machine (SVM) usando um raio basal. Cada janela será anexada ao nível de consciência de acordo com a Escala de Ramsay Modificada. Três modelos serão testados: apenas EEG, apenas fNIRS e fNIRS + EEG. Cada modelo tentará decodificar o nível de consciência do paciente usando a escala mencionada.