Способ оценки функционального состояния головного мозга при острых внутрибольничных нарушениях мозгового кровообращения

Внутрибольничные нарушения мозгового кровообращения у пациентов кардиохирургического профиля являются тяжелым осложнением в раннем послеоперационном периоде с вероятностью появления до 15%. При развитии тяжелого поражения головного мозга проведение нейровизуализирующих диагностических исследований (компьютерной и магнитно-резонансной томографии) затруднено, что повышает вероятность неблагоприятного исхода.

Цель исследования заключается в разработке способа оценки функционального состояния головного мозга у пациентов с тяжелым течением внутрибольничного инсульта на основе неинвазивных измерений электрической активности центральной нервной системы.

Материалы и методы. Выборка составлена из 20 анонимизированных архивных записей электроэнцефалограммы добровольцев без неврологических нарушений, 10 записей пациентов без неврологических нарушений во время наркоза, 17 записей пациентов из банка данных UCLH Stroke Dataset с внебольничными инсультами и 18 записей, полученных в процессе нейрофизиологического мониторинга пациентов с тяжелым инсультом в раннем послеоперационном периоде. Для оценки функционального состояния разработан и реализован алгоритм вычисления интегрального показателя функционального состояния, характеризующего уровень функциональной активности центральной нервной системы.

Результаты. Предложенный способ оценки функционального состояния головного мозга был применен для анализа нейрофизиологических сигналов, полученных у людей с разной степенью активности нервной системы, от спокойного бодрствования до глубокой комы. Показано, что вычисляемый коэффициент закономерно отражает функциональное состояние головного мозга и может быть использован, в том числе, для раннего обнаружения нарушений, обусловленных церебральной гемодинамической недостаточностью при развитии острого инсульта.

Заключение. Интегральный критерий функционального состояния головного мозга может быть использован для длительного наблюдения за состоянием пациентов кардиохирургического профиля в ранний послеоперационный период.

1. Синкин М.В., Каймовский И.Л., Комольцев И.Г., Трифонов И.С., Штеклейн А.А., Цыганкова М.Е., Гехт А.Б. Электроэнцефалография в остром периоде инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2020;120(8- 2):10–16. DOI: 10.17116/jnevro202012008210.

2. Казанцев А.Н., Бурков Н.Н., Миронов А.В. Периоперационный ишемический инсульт как исход реваскуляризации головного мозга. Кардиология и сердечно-сосудистая хирургия. 2020;13(4):299–302. DOI: 10.17116/kardio202013041299.

3. Sutcliffe L., Lumley H., Shaw L. et al. Surface electroencephalography (EEG) during the acute phase of stroke to assist with diagnosis and prediction of prognosis: a scoping review. BMC Emergency Medicine. 2022;22(29). DOI: 10.1186/s12873-022-00585-w.

4. Goren N., Avery J., Dowrick T. et al. Multi-frequency electrical impedance tomography and neuroimaging data in stroke patients. ScientificData. 2018;5:180112. DOI: 10.1038/sdata.2018.112.

5. Sebastián-Romagosa M., Udina E., Ortner R., Dinarès-Ferran J., Cho W., Murovec N. et al. EEG biomarkers related with the functional state of stroke patients. Front. Neurosci. 2020;14:582. DOI: 10.3389/fnins.2020.00582.

6. Vecchio F., Tomino C., Miraglia F., Iodice F., Erra C., DiIorio R. et al. Cortical connectivity from EEG data in acute stroke: A study vi agraph theory as a potential lbiomarker for functional recovery. International Journal of Psychophysiology. 2019;146(3):133–138. DOI: 10.1016/j.ijpsycho.2019.09.012.

7. Wu J., Srinivasan R., BurkeQuinlan E., Solodkin A., Small S.L., Cramer S.C. Utility of EEG measures of brain function in patients with acute stroke. Journal Neurophysiology. 2016;115(5):2399–2405. DOI: 10.1152/jn.00978.2015.

8. Симонов О.В., Прямиков А.Д., Лолуев Р.Ю., Суряхин В.С., Переведенцева Е.В., Сафронова М.А. и др. Регионарная анестезия при каротидной эндартерэктомии у пациентов в остром периоде ишемического инсульта (пилотное исследование). Общая реаниматология. 2022;18(6):4–11. DOI: 10.15360/1813-9779-2022-6-4-11.

9. Филимонова П.А., Волкова Л.И., Алашеев А.М., Михайлов А.В., Гричук Е.А. Внутрибольничный инсульт у пациентов после кардиохирургических операций и инвазивных вмешательств на сердце. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2017;9(4):38–45. DOI: 10.14412/2074-2711-2017-4-38-45.

10. RStudio Team. RStudio: Integrated Developmentfor R. RStudio, PBC, Boston, MA URL. 2020. URL: http://www.rstudio.com/.

11. Hinich M.J. Testing for gaussianity and linearity of a stationary time series. Journal of Time Series Analysis. 1982;3(3):169– 176.