用数学模型实现无创颅内压监测的现状与应用前景

颅内压增高(intracranial hypertension,ICH)严重时将导致脑疝,并可能危及生命。因此,监测颅内压,并根据颅内压选择治疗措施,也是治疗合并颅内高压疾病(intracranial diseases combined withintracranial hypertension,IDICH)的前提。目前临床采用的成熟的监测颅内压技术均为有     

无创颅内压监测的实验研究

急性脑损伤常导致颅内压增高（increased intracranial pressure，iICP），而监测颅内压（intracranial pressure，ICP）的变化对保证治疗的有效性极为重要。目前，颅内压主要通过有创监测获得，但大量研究表明通过经颅多普勒（transeranial Doppler，TCD）可以获知与压力变化相伴随的颅内血流动力学的改变，而后者与颅内压有较好的定量关系，     

时间序列ARIMA模型应用于颅内压监测初步探讨

目的探讨时间序列自回归单整移动平均（ARIMA）模型在颅内压（ICP）监测中应用的可能性及其在该领域的应用前景。方法对11例急性颅内压增高患者硬脑膜外留置ICP监测探头,术后连续20min监测并记录ICP值,应用SAS/ETS软件对每个患者ICP数据分别建立ARIMA时间序列模型,拟合ICP变化过程。结果所建ARIMA模型能够拟合ICP随时间的变化规律,预测误差范围可在正负4mmHg以内。结论ARIMA时间序列模型可用于ICP监测,具有潜在临床应用前景。     

传递函数方法建立颅内压动态模型研究

目的 观察平均动脉压(MAP)与颅内压(ICP)的定量关系,探讨无创颅内压(nICP)的连续、定量输出方法.方法 建立兔急性颅内压增高(iICP)模型并采集MAP、ICP、VMCA、RI、PI、PErCO2等数据.取每8 s的平均颅内压、血压及心率值为1组数据.共采集数据5000组.用传递函数方法建立以MAP为输入端,以定量ICP为输出端的、考虑生物体机能的数学模型并验证其可靠性.结果 通过多元线性回归方法得到的基本IRF为:ICP=0.21 MAP+6.15 PI+19.69 RI0.33 CO2.iICP的定量输出模型为:ICPt=c(1)MA Pt+c(2)PIit+c(3)RIt+c(4)CO2t+c(5)MAPt-1+t;t=c(6)t-1+t.将实验数据代入该方程所得到的即时ICP模拟曲线与同一动物的ICP实测曲线拟合满意、预测准确.结论 基于无创血压、经颅多普勒(TCD)数据和实时获取的SCA的数学模型可以较好地估算nICP.     

皮层电刺激功能定位与后发放阈值测定的初步研究

目的通过皮层电刺激进行皮层功能定位,比较大脑皮层不同部位后发放(ADs)的阈值及其对致痫区定位的意义。方法对7例难治性癫痫患者,综合分析其长程头皮视频脑电图(VEEG)、MRI及SPECT和PET资料,放置硬膜下条状或栅状电极,通过恒流电刺激对大脑皮层进行功能定位,并测定大脑皮层不同部位ADs的阈值,探讨ADs阈值与致痫区之间的关系。结果致痫区位于额叶者3例,颞叶者2例,顶叶者1例,枕叶者1例;在额叶、顶枕叶和颞叶内,相邻电极之间功能变化的阈值之差分别为11、4.5和3 mA,不同功能区之间的阈值无统计学差异(P=0.685);颞叶ADs的阈值显著低于额及顶枕叶(P=0.015);刺激致痫区时,ADs主要出现在致痫区周围2～3 cm的范围内,且节律性强,波幅高;而刺激非致痫区时,ADs出现的部位较为弥散,节律性差,波幅低;当致痫区位于或靠近皮层功能区时,选择性点状切除阈值较低的区域,不会造成明显的或永久性的神经功能障碍,疗效较好。结论皮层电刺激测定大脑皮层不同部位的ADs阈值,并进行大脑皮层功能定位,有助于致痫区定位,提高手术疗效,减少致残率。     

桥小脑角区表皮样囊肿继发三叉神经痛的诊断与治疗

目的探讨桥小脑角（CPA）区表皮样囊肿继发三叉神经痛患者的临床特点和对手术结果的评价。方法回顾性分析我院2003—2010年收治的10例具有典型三叉神经痛症状的CPA区表皮样囊肿并进行手术治疗的患者,并对影像学记录进行回顾性分析。结果7例肿瘤全切（70％）,3例大部切除,无手术死亡。患者疼痛均完全缓解,随访疼痛无复发。结论与血管压迫引起的三叉神经痛患者相比,继发于CPA区表皮样囊肿的三叉神经痛患者具有发病年龄较轻、疼痛持续时间较长的特点,即使是大部切除肿瘤也极少复发,但尚需长期随访。     

头皮血管内皮细胞瘤一例报告及文献复习

为了探讨头皮血管内皮细胞瘤的发病机制及综合治疗,分析1例头皮血管内皮细胞瘤患者的临床表现及治疗并回顾分析相关文献。患者接受了病变扩大切除手术治疗,术后给予放化疗。3个月后局部复发,14个月后死于肺转移。复习82例头皮血管内皮细胞瘤患者临床资料,75.6%的患者进行了手术治疗,其中48.8%的患者进行了术后化疗/放疗,26.8%的患者只进行了手术切除。初步研究结果提示,头皮血管内皮细胞瘤是一种少见的、具有侵袭性生长的恶性病变,其最适治疗方法为手术切除加广泛的放疗,但局部复发及远处再发的可能性较高。化疗可能起到短期缓解的作用。     

应用非参数逐步判别分析法建立颅内压半定量数学模型

目的 应用非参数逐步判别分析法（NSDA）建立颅内压（ICP）半定量数学模型,探讨其临床应用价值。方法对21例急性颅高压（ICH）病人采用硬膜外置探头监测ICP,同时连续20min采集大脑中动脉平均血流速度（VMCA）、平均动脉压（MAP）、呼气末二氧化碳分压（PmCO2）和心率（HR）。应用SAS软件,用这4个自变量建立3种ICP（正常至轻度升高、中度升高、重度升高）的NSDA半定量预测模型。结果模型对ICP正常至轻度升高、中度升高、重度升高阶段的错判率分别为5．20％、6．98％和10．17％,总体错判率为6．40％。结论NSDA模型对ICP的判定准确率较高,具有潜在临床应用前景。     

颅内压的无创与智能化监测

颅内压增高（ICH）是涉及多种疾病的一组综合征，多种原发病均可引起ICH，是神经外科最常见的急症之一。当ICH不能得到有效控制而形成脑疝时，则可能成为较其原发病更为重要的致死、致残原因，它导致的脑血流动力学（CHD）紊乱也是引起继发性脑损害的重要原因。ICH及其原发病的及时有效治疗有赖于获得颅内压（ICP）的连续定量数据及对关键影响因素的准确判定。因此，监测ICP并根据压力选择治疗措施对于治疗ICH具有重要价值。     

反向传播神经网络在监测颅内压数学模型中的应用

目的探讨反向传播神经网络(BPNN)在建立无创颅内压监测数学模型中应用的可能性及在该领域的应用前景。方法对10例颅脑外伤所致急性颅高压患者连续20min采集其大脑中动脉平均血流速度(VMCA)、平均动脉压(MAP)、呼气末二氧化碳分压(PETCO2)和心率,同时在硬膜外置探头监测颅内压,共获2911组数据。通过Matlab7.0软件中的神经网络工具箱,建立众参数和颅内压的贝叶斯正规化3层BPNN预测模型,进行训练样本和预测样本的仿真模拟,并计算出各个因素的平均影响值(MIV)。结果BPNN模型结构为4-20-1,训练至191步时网络收敛。预测样本的预测值和真实值的相关系数r=0.99,平均绝对误差为1.17mmHg,平均相对误差为7.36%。按照MIV绝对值大小列出4个因素,对于颅内压影响的相对重要性顺位为VMCA、PETCO2、MAP和心率。结论反向传播神经网络模型与颅高压的非线性特性相契合,对颅内压的预测效果良好,能较好地处理颅高压内部多因素间复杂的非线性关系。