缺血缺氧脑损伤以及精神压力下的心脑相关性研究

摘要

心脑之间的相互作用对维持心血管系统的正常生理功能起着至关重要的作用。但脑损伤、精神压力等因素均可能破坏心脑之间的正常联系,导致大脑对心血管系统的调控失常,从而使许多心血管疾病发生的几率明显增加。据《2009年世界卫生统计》显示,心血管疾病目前仍是人类的头号杀手。全球每年约有3.01‰的人死于心血管疾病,而中国每年因心血管疾病而死亡的人也约有2.79‰。另一方面,临床上还没有能够在缺血缺氧脑损伤(如心脏停搏脑损伤)后,有效评价心脑之间关联强度变化的方法:而对于某些精神压力(如时间压力等)影响下大脑神经活动变化与心血管自主神经活动变化之间的关系,人们也缺乏足够的认识。因此在本论文中,我们从电生理信号分析的角度,研究心脏停搏脑损伤和计算机任务中的时间压力对心血管自主神经活动以及心脑之间的相互作用有何影响。
　　 为完成本文的研究目的,我们设计了两个不同的实验模型,即大鼠的心脏停搏脑损伤NAALADase抑制剂2-PMPA保护作用的实验模型,和计算机工作任务中的时间压力实验模型。对于每一个实验模型,我们均依次采用以下两种思路进行研究:
　　 (1)根据脑神经活动的某些变化会改变心血管系统活动的先验知识,我们主要关注脑神经活动改变时心血管自主神经的功能会发生什么变化,而不具体分析两种变化之间的关联强度。心血管自主神经活功能的变化通过心率变异(HRV)信号来刻画。
　　 (2)除了用HRV信号检测心血管自主神经功能的变化,我们还用定量脑电(qEEG)检测大脑皮层神经活动的变化,并用适当的方法分析qEEG和HRV信号之间的关系,以此评价心脑之间的关联方式或关联强度。
　　 本文第一个实验模型的主要目的是研究心脏停搏脑损伤对心血管自主神经调节和心脑间相互作用的影响,以及2-PMPA的神经保护作用。根据该模型,实验大鼠被随机分成三纽,分别被注射了生理盐水(对照组)、低剂量(停搏前每千克体重注射100 mg,停搏后每千克体重每小时注射10 mg)的2-PMPA(低剂量组)和高剂量(停搏前每千克体重注射200 mg,停搏后每千克体重每小时注射20 mg的2-PMPA(高剂量组)。按照第一种研究思路,我们先用基于中心滑动平均法的去趋势波动分析(DFA)计算了大鼠HRV信号在心脏停搏前后不同阶段的尺度因子,结果发现:
　　 (1)各个组别大鼠HRV信号的尺度因子在心脏停搏后的前4个小时内均不断减小,由基准阶段接近于布朗运动,逐渐减少为接近于1/f噪声；而在同一阶段,不同组别的尺度因子之间没有明显差异。
　　 (2)用指数衰减方程拟合不同组别的尺度因子后发现,高剂量的2-PMPA改变了大鼠HRV信号的尺度因子在心脏停搏后的变化过程。但从心脏停搏4个小时后的HRV信号的尺度因子看,2-PMPA未能对心血管自主神经的调节功能起真正的保护作用。
　　 由于低剂量的2-PMPA对实验结果的影响不明显,因此在采用第二种研究思路时,我们只对高剂量组和对照组大鼠不同频带脑电的功率变化与HRV信号进行了相同步分析。从分析结果中我们又看到:
　　 (1)大鼠的不同频带脑电的功率变化与HRV信号间均存在着明显的相同步关系。它们之间的相同步值在心脏停搏后明显减小,且在心脏停搏后的前4个小时内没有明显恢复。
　　 (2)高剂量的2-PMPA只能在恢复早期对不同频带脑电的功率和HRV信号之间的相同步关系起到保护作用。
　　 通过与脑电和HRV信号的频谱分析结果的进一步比较,我们认为脑电功率变化与HRV信号间的相同步分析可以作为评价心脑关联强度的有效手段。
　　 在时间压力实验中,我们也将受试者分成两组。在前一组实验中,我们采用第一种研究思路,研究了计算机数字输入任务中不同程度的时间压力对心血管自主神经系统造成的影响,以及任务后的休息对心血管系统调节功能恢复的积极意义。而在第二组实验时,我们采用第二种研究思路,主要研究在计算机数字输入任务中的时间压力影响下,大脑皮层神经活动变化与心血管自主神经调节作用变化之间的关系。
　　 在第一组实验中,受试者需要参加5个阶段的计算机数字输入任务,包括没有时间压力的测:景基准时间阶段(BSS)以及输入六位数的限时分别为基准时间80％(SS80)、100％(SS100)、90％(SS90)和150％(SS150)的4个压力阶段。为了比较,实验中还记录了受试者在任务前的休息阶段(RS1)和任务后的休息阶段(RS2)中的心电信号。从受试者的心率和行为学结果看,我们在实验中成功模拟了具有不同程度时间压力的计算机工作实验环境。接着,我们分别用DFA方法和传统的功率谱分析方法对不同阶段的HRV信号进行分析。
　　 (1)通过DFA方法,我们发现SS80阶段的HRV信号在长时范围内的尺度因子(α2)明显低于其他阶段；而用功率谱分析则发现,任意两个阶段的HRV信号的频域参数间没有明显差异。我们的结果表明,DFA方法能比传统的功率谱分析方法更好地区分心血管自主神经在不同程度时间压力下的调节状态。
　　 (2)我们还发现RS2阶段的α2明显高于SS80、SS100和SS90三个阶段,说明任务后的休息有利于心血管自主神经调节作用的恢复。
　　 依据前一组实验的结果,我们对时间压力下的后一组实验做了适当的改进。为尽量减少疲劳等干扰因素对实验结果所造成的影响,我们将实验过程减少为三个阶段,分别为数字输入任务前的休息阶段(RSS)、无时间压力的测量基准时间阶段(BSS)以及输入六位数的时间为基准时间85％的压力阶段(TP)。另外,由于受到眼电干扰,我们无法像第一个实验那样得到不同频带脑电变化的完整序列。因此在本实验中,我们先分别对HRV和脑电信号进行了功率谱分析,然后用散点图和Pearson相关性检验方法分析相邻阶段HRV信号的频域参数变化与脑电信号功率谱分析结果变化之间的联系。从实验结果中我们发现:
　　 (1)与RSS阶段相比,BSS阶段的数字输入任务提高了受试者的认知难度和注意力水平,从而使其左侧大脑的θ频带相对能量明显增加,即左侧大脑皮层的活动相对抑制,这种抑制与HRV信号低频成分的减少存在明显的相关性。
　　 (2)与BSS阶段相比,TP阶段的时间压力使得受试者右后侧大脑皮层的β频带相对能量显著增加,即右后侧大脑皮层的活动相对激活,而C4、P4导联处的β频带相对能量的增加也与HRV信号高频成分的减少明显相关。
　　 (3)TP阶段的心率以及交感/副交感神经的活性比明显增加说明,与无时间限制下的数字输入任务造成的左侧大脑皮层单侧抑制相比,时间压力引起的右后侧大脑皮层的单侧激活对心血管自主神经调节功能的影响更加明显。
　　 综上,通过脑电信号和HRV信号的定景分析,我们不仅提出了衡量心脏停搏脑损伤后心血管自主神经调节能力和心脑之间关联强度变化的有效方法,为临床上及时评估心肺复苏后心血管疾病复发风险提供了可能的手段;而且对时间压力引起的心血管自主神经调节作用变化,以及大脑皮层神经活动与心血管自主神经活动之间关系的变化,进行了有意义的探索,能为公司或机构在追求工作效率和保护员工健康之间达到较好的平衡提供一定的依据。

目录

文摘

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表格索引

插图索引

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 心脑相互关联研究的现状

1.2.1 心脑相互关联应用的研究思路

1.2.2 心血管系统功能的检测

1.2.3 脑神经活动的检测

1.2.4 心脑关联方式及强度的研究方法

1.3 论文的目的和意义

1.4 论文的主要内容和创新点

1.4.1 主要内容

1.4.2 创新点

第二章 心脑相互关联研究的基础

2.1 心电信号的产生及HRV信号的测量

2.1.1 心电信号的产生

2.1.2 HRV信号的测量-R波检测

2.2 心脑相互联系的生理基础

2.2.1 心血管功能的神经调节

2.2.2 脑损伤对心脑相互作用的影响

2.2.3 精神压力对心脑相互作用的影响

2.3 算法介绍

2.3.1 HRV分析的常用方法

2.3.2 心脑关联方式和强度的分析算法

第三章 心脏停搏脑损伤前后的心脑相互关联

3.1 心脏停搏脑损伤2-PMPA保护作用的实验模型

3.2 心脏停搏对HRV信号长程相关性的影响

3.2.1 用不同方法去趋势的DFA比较

3.2.2 心脏停搏对HRV信号尺度特性的影响

3.2.3 小结

3.3 心脏停搏对心脑关联强度的影响

3.3.1 心率和HRV频域分析

3.3.2 脑电功率谱分析

3.3.3 脑电功率与HRV信号的相同步

3.3.4 相同步方法的适用性分析

3.3.5 小结

第四章 时间压力下的心脑相互关联

4.1 不同程度时问压力对HRV信号长程相关性的影响

4.1.1 实验设计

4.1.2 行为学分析

4.1.3 HRV信号的提取

4.1.4 心率分析

4.1.5 HRV信号的DFA分析

4.1.6 HRV的频域分析

4.1.7 时间压力的短时释放效应

4.1.8 小结

4.2 时间压力下心脑活动变化的关联方式

4.2.1 实验设计

4.2.2 行为学分析

4.2.3 HRV信号的提取和心率分析

4.2.4 HRV信号的频域分析

4.2.5 脑电信号的功率谱分析

4.2.6 脑电变化与HRV信号变化的相关性分析

4.2.7 小结

第五章 总结与展望

5.1 回顾与总结

5.1.1 HRV信号的去趋势波动分析

5.1.2 相同步方法在心脑相关研究中的应用

5.1.3 心脏停搏脑损伤对HRV信号长程相关性的影响以及2-PMPA的作用

5.1.4 心脏停搏脑损伤对心脑相互联系的影响以及2-PMPA的作用

5.1.5 不同程度时间压力对HRV信号长程相关性的影响

5.1.6 时间压力对心脑相互联系的影响

5.2 展望

5.2.1 心脏停搏临床数据的采集

5.2.2 时间压力实验模型的进一步改进

5.2.3 时间压力下大脑的功能性网络分析

5.2.4 功能成像与EEG技术结合

参考文献

致谢

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