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全局场时频表示... - 欧文实验室
摘要 — 意识障碍 (DOC) 患者的行为诊断具有挑战性，而且容易出错。因此，人们加大了对基于脑电图和事件相关电位 (ERP) 的床边评估的开发力度，这些评估对支持意识觉知的神经因素更为敏感。然而，使用这些技术对残留意识进行个体检测尚不成熟。在这里，我们假设大脑对听觉刺激的被动反应的跨状态相似性（定义为健康和受损意识状态之间的相似性）可以指示个体 DOC 患者的意识水平。为此，我们引入了基于全局场时频表示的判别相似性分析 (GFTFR-DSA)。该方法使用 GFTFR 作为脑电图特征，量化个体患者与我们构建的健康模板之间的平均跨状态相似性指数。我们证明，与传统的脑电图特征（例如时间波形）相比，所提出的 GFTFR 特征在 34 个健康对照中表现出更好的组内一致性。其次，我们观察到，最低意识状态患者（MCS，40 名患者）的 GFTFR 相似度指数明显高于无反应性觉醒综合征患者（UWS，54 名患者），这支持了我们的假设。最后，将线性支持向量机分类器应用于单个 MCS/UWS 分类，该模型实现了平衡的准确度和 0.77 的 F1 得分。总体而言，我们的研究结果表明，结合判别性和可解释性标记以及自动机器学习算法，对于 DOC 患者的鉴别诊断是有效的。重要的是，这种方法可以
重症监护室中残留意识的多模式预测：Connect-Me研究
功能性MRI（fMRI）和EEG可能揭示意识障碍患者（DOC）的残留意识，这是由慢性文献的快速扩展的慢性文献所反映的。然而，尽管识别剩余意识是重症监护病房（ICU）临床决策的关键，但很少研究急性DOC。因此，前瞻性，观察性，第三级中心队列，IIB期研究“使用EEG和fMRI的神经严重护理队列研究中的意识研究”（Connect-ME，NCT02644265）的目的是评估fMRI和EEG的准确性，以评估fMRI和EEG的准确性，以识别ICU中急性文档中急性文档中的残留意识。在2016年4月至2020年11月之间，通过反复的临床评估（fMRI和EEG）检查了87例急性DOC患者，患有创伤性或非创伤性脑损伤。通过视觉分析，光谱频带分析和支持向量机（SVM）意识分类器评估静止状态的脑电图和外部刺激。此外，评估了针对规范静止状态fMRI网络的内部和区域内静止状态连接性。接下来，我们在研究入学时使用了EEG和FMRI数据，以两种不同的机器学习算法（随机森林和SVM与线性内核）区分以最低意识的状态或更高的（≥mcs）的患者与昏迷或无反应的醒目状态（≤UWS）的患者（≤UWS）在ICU中（或在ICU中）（或在ICU之前）（或在ICU之前）（或在ICU之前）在曲线下用面积（AUC）评估了预测性能。在研究入学人群中，87例DOC患者（平均年龄为50.0±18岁），女性为43％），51名（59％）为≤UWS，36（41％）为≥MC。三十一名（36％）患者在ICU中死亡，其中28例撤离生命疗法的患者。eeg和fMRI预测了研究入学和ICU出院时的意识，最大AUC为0.79（95％CI 0.77-0.80）和0.71（95％CI 0.77-0.80）。基于脑电图组合和fMRI组合的模型可预测研究入学率和ICU放电时的意识水平，最大AUC为0.78（95％CI 0.71-0.86）和0.83（95％CI 0.75-0.89），具有IM证明积极的预测值和敏感性。总体而言，机器学习算法（SVM和随机森林）的表现同样出色。总而言之，我们建议ICU中的急性DOC预测模型是基于fMRI和EEG特征的组合，无论使用的机器学习算法如何。
额叶和顶叶在理解意识障碍中起着至关重要的作用：从脑电图研究的角度
长期以来，人们一直对意识的起源及神经关联存在争议。研究表明，前额叶和后顶叶皮质的感觉区整体工作空间与大脑的意识活动高度相关（Giacino et al.，2014）。后部皮质包含一个后部热区，用于产生视觉、听觉、触觉等多种意识体验（Boly et al.，2017；Koch，2018），这为后部脑区与人类意识相关提供了直接证据。前额叶严重损伤的患者仍然保留有唤醒和意识，这表明前额叶皮质应排除为意识依赖性皮质（Koch，2018）。但也有研究者认为，大多数与意识无关的额叶结构受损，并不会导致意识丧失；额叶中的关键结构主导着人类的意识（Koenigs 等人，2007 年；Koch 等人，2016 年）。意识障碍 (DOC) 是由于调节觉醒和意识的神经系统部分受损或功能障碍导致的意识状态改变（Schiffi 和 Plum，2000 年；Giacino 等人，2014 年）。DOC 患者通常因中风、缺氧等原因遭受严重的脑损伤（Gosseries 等人，2011b、2014 年）。此类患者可能处于植物人状态 (VS) 或微意识状态 (MCS)。这两种状态都具有较高的觉醒水平；MCS 涉及可重复的非反射性行为反应，而 VS [也称为无反应性觉醒综合征 (UWS)] 仅涉及对外部刺激的反射性行为反应。 VS/UWS 是一种临床综合征，描述患者在睁眼清醒状态下无法表现出自主运动反应（Laureys 等人，2010）。MCS 患者无法与周围环境交流；然而，他们表现出波动的意志行为残余（Laureys 等人，2004）。此外，根据他们对命令的响应能力、有意交流等，MCS 可分为 MCS + 和 MCS-（Chennu 等人，2017 年；Rizkallah 等人，2019 年）。此外，Thibaut 等人（2021 年）将大脑活动与 MCS 相似的 VS/UWS 患者定义为 MCS ∗。额叶是言语功能和运动行为的控制中心；它还被认为与更高级的认知有关，包括记忆和执行力（Chayer and Freedman，2001）。全局工作空间理论假设意识通过信息处理产生，信息处理通过以额叶和顶叶为中心的两个神经元网络将输入信息传播到整个大脑（Koch，2018）。神经影像学研究表明，意识水平的提高伴随着顶叶联想皮层代谢率的变化（Laureys et al.，1999 ) 以及与额叶相关的神经连接增加 ( Jang and Lee , 2015 )。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高度兼容且便携的测量方法，可以测量
脑机接口标准化与应用...
ADHD 成人注意力缺陷多动障碍 ASD 自闭症谱系障碍 BCI 脑机接口 CBT 认知行为疗法 CNV 偶然负变异 DOC 意识障碍 ECoG 皮层脑电图 EEG 脑电图 ERD 事件相关去同步 ERP 事件相关电位 fMRI 功能性磁共振成像 fNIRS 功能性近红外光谱 ICT 信息和通信技术 LFP 局部场电位 MEG 脑磁图 MDD 重度抑郁症 MCS 微意识状态 MI 运动意象 PTSD 创伤后应激障碍 rTMS 重复经颅磁刺激 SMR 感觉运动节律 SSSEP 稳态体感诱发电位 SSVEP 稳态视觉诱发电位 sEEG 立体脑电图 tACS经颅交流电刺激 tFUS 经颅聚焦超声刺激 UWS 无反应觉醒综合症 XR 扩展现实
意识障碍中的神经调节技术的热点和前沿：文献分析
意识表示个人对环境及其生存的认识和确认（Giacino等，2018）。作为意识，意识和清醒的两个整体组成部分紧密相互交织。前者是指大脑的激活，而后者则表示环境和/或自己的感知（Bernat，2010年）。意识障碍（DOC）是由多种病理疾病引起的，包括呼吸和心脏骤停，创伤性脑损伤（TBI），脑血管事故，严重的代谢性疾病，脑部疾病，脑部疾病，感染，药物滥用以及其他严重的神经疾病。在这种情况下，意识受到唤醒和意识的改变，这些改变在结构或功能上归因于上升的网状形成或罗斯特拉中脑的损害，或者是脑半球的广泛病变。在临床上，这些扰动表现为昏迷，无反应的觉醒综合征（UWS），以前称为营养状态（VS）和最小意识状态（MCS）（Giacino等，2014; Zheng et al。，2023）。
脑机接口技术如何改善意识障碍的诊断：一项比较研究
意识障碍 (DOC) 和闭锁综合征 (LIS) 的诊断仍然是临床挑战。最严重的 DOC 类型是昏迷，其特征是闭眼，对命令或感官刺激没有意志反应。无反应觉醒综合征 (UWS) 是一种稍微不那么严重的状态，患者会出现睁眼，但没有其他反应性变化。对外部刺激的持续自愿反应是最小意识状态 (MCS) 的特征，而物体的功能性使用或准确的交流则表示脱离 MCS (EMCS)。在完全闭锁综合征 (CLIS) 中，患者无法进行自愿运动，因此无法使用主流技术进行交流，即使患者的认知功能完好无损 (Giacino 等人，2014)。在床边评估无法交流或表现出意志行为的患者的认知能力和意识功能非常困难。由此产生的诊断错误具有重大的伦理影响。昏迷恢复量表 (CRS) 修订版 (CRS-R, Giacino et al., 2004) 是最受认可的工具，具有良好或优秀的内容效度、评分者间信度和内部一致性 (Seel et al., 2010)。然而，由于觉醒水平的波动、运动障碍、严重的张力过高和其他临床特征，许多患者无法对 CRS-R 产生可重复的反应。此外，CRS-R 管理需要合格的评估人员，并且耗时，因此在许多情况下它被其他诊断工具或“判断”所取代（Formisano 等人，2019 年）。然而，据估计，被临床共识判断为无反应的患者中，多达 43% 具有最小意识（Andrews，1996 年；Schnakers 等人，2009 年）。已经开发了不同的功能成像范例来提高 DOC 诊断的准确性。例如，在 fMRI 中执行空间和运动意象心理任务（Monti 等人，2010 年）和单词识别任务（Monti 等人，2015 年）揭示了一小部分 UWS 患者的隐性（从公开行为中看不出来）命令遵循。然而，许多目标患者由于自发运动或金属植入物等技术问题无法通过 fMRI 进行评估。此外，在与 18F-FDG-PET 的比较研究中，fMRI 结果并不令人满意
重症监护病房中残留意识的多模式预测：CONNECT-ME 研究
功能性磁共振成像 (fMRI) 和脑电图 (EEG) 可能揭示意识障碍 (DoC) 患者的残留意识，这反映在有关慢性意识障碍的文献中。然而，急性意识障碍很少被研究，尽管识别残留意识是重症监护病房 (ICU) 临床决策的关键。因此，前瞻性、观察性、三级中心队列、诊断性 IIb 期研究“使用脑电图和 fMRI 进行神经重症监护队列研究中的意识”(CONNECT-ME，NCT02644265) 的目的是评估 fMRI 和脑电图在 ICU 中识别急性意识障碍的残留意识的准确性。2016 年 4 月至 2020 年 11 月期间，对 87 名患有创伤性或非创伤性脑损伤的急性意识障碍患者进行了反复临床评估、fMRI 和脑电图检查。通过视觉分析、频带分析和支持向量机 (SVM) 意识分类器评估静息态脑电图和外部刺激下的脑电图。此外，还评估了典型静息态 fMRI 网络内和网络间静息态连接。接下来，我们使用研究入组时的 EEG 和 fMRI 数据，采用两种不同的机器学习算法（随机森林和带线性核的 SVM）来区分研究入组时和转出 ICU 时（或死亡前）处于微意识状态或更好（≥ MCS）的患者与昏迷或无反应觉醒状态（≤UWS）的患者。使用曲线下面积（AUC）评估预测性能。在 87 名 DoC 患者（平均年龄 50.0 ± 18 岁，43% 为女性）中，51 名（59%）在研究入组时≤UWS，36 名（41%）≥ MCS。31 名（36%）患者在 ICU 死亡，其中 28 名患者停止了生命维持治疗。 EEG 和 fMRI 可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.79（95% CI 0.77–0.80）和 0.71（95% CI 0.77–0.80）。基于组合 EEG 和 fMRI 特征的模型可预测入选研究和转出 ICU 时的意识水平，最大 AUC 分别为 0.78（95% CI 0.71–0.86）和 0.83（95% CI 0.75–0.89），阳性预测值和灵敏度均有所提高。总体而言，两种机器学习算法（SVM 和随机森林）的表现同样出色。总之，我们建议 ICU 中的急性 DoC 预测模型应基于 fMRI 和 EEG 特征的组合，而不管使用哪种机器学习算法。
Fondazione Don Gnocchi的临床并发症量表用于对严重获得性脑损伤患者的临床并发症进行分类：发育和多中心验证
严重获得性脑损伤（SABI）的患者由于共存的认知运动残疾而表现出很高的临床复杂性，并且对日常生活活动的专业护理和依赖性很高（1，2）。此外，这些患者患临床并发症的风险很高，这可能导致急性护理病房重新院长的发生率很高（3），并使急性后的康复治疗变得困难（1）。Some patients with sABI can evolve from the comatose state to the prolonged Disorders of Consciousness (pDoC), which include patients in Vegetative State/Unresponsive Wakefulness Syndrome (VS/UWS; i.e., awake patients, but no evidence of conscious behaviors) ( 4 ), and patients in Minimally Conscious State (MCS; i.e., patients with minimal but reproducible intentional behaviors) ( 5 ）。对于患有SABI和PDOC的患者，最常见的临床并发症包括癫痫，呼吸道和生殖器尿液感染，Bedsores，Hypertonia，Heterotopic Ossifienation，Deep静脉血栓形成，心脏心脏和内分泌 - 代谢功能障碍（6-9）。这些临床并发症中的某些并发症会对生存率（例如，代谢性疾病），意识恢复（即癫痫）（6，10）和运动障碍的恢复（11）产生负面影响。基于这一证据，美国学院神经病学指南强烈建议识别临床并发症，以适当治疗它们并防止其恶化（12）。
回忆悲伤、快乐和恐惧状态的神经相关性
表达个人情绪状态的能力是社会行为的基础（1）。害怕时寻求帮助，悲伤时安慰，高兴时分享喜悦，这些都是社会动物所决定的心理需求（2）。尽管这些天生需求非常重要，但对于无法口头交流的人，很少有神经科学研究与内在动机状态相关的神经信号。例如，在脑机接口 (BCI) 研究中，电位的记录和分类可用于推断闭锁综合症（LIS，3）患者的心理内容。有意识且能产生运动指令或准备电位（4、5）或能通过产生 P300 成分做出自愿决定（6）的患者，可以通过控制光标、机器人、假肢、拼写系统（7）或物体进行交流。然而，处于植物人状态（又称无反应觉醒综合征 (UWS)）（8）或微意识状态（9）的患者与这些系统隔绝（10）。神经科学家正在研究从他们的大脑活动中检测他们的动机或情绪状态的方法（11）。此类研究包括通过观察大脑活动来推断内在心理内容的研究。Owen 等人（12）首次利用功能性磁共振成像 (fMRI) 评估意识障碍患者理解和遵从指令的能力。他们对一名被诊断为 UWS 的患者进行了研究，要求患者在 MRI 扫描仪中想象打网球、在家里走动以及在 30 秒内不加思索地休息。研究设计确保患者的反应不仅仅是被动处理口头指令的结果，而且当指示不要执行任务时，患者的反应会消失。通过激活特定大脑区域（如网球想象中的辅助运动区和导航想象中的海马旁回），可以测量患者遵循特定命令的能力，类似于在健康个体中观察到的情况。在最近的 ERP 研究中，Proverbio 等人（13）研究了想象过程的心理生理标记。向参与者展示代表不同语义类别的视觉和听觉刺激，然后要求他们激活与该类别相对应的心理图像。作者能够在没有感觉刺激的情况下识别出不同想象刺激类别（如婴儿、人脸、动物、音乐、语音、情感发声和感觉模态（视觉与听觉））的独特电生理标记。然后，这些 ERP 信号通过机器学习算法（MIRACLE 的分类，14）进行分类，超过了有效沟通的 70% 阈值，在 k 倍交叉验证和保留验证中的准确率分别为 96.37% 和 83.11%。情感计算是人工智能处理情感的一个分支。它包括自动情感识别，由于可用于记录脑信号的廉价设备的出现，该技术目前正在不断发展（15-17）。两项研究在使用被认为可诱发特定情感状态的图像、音频或剪辑诱发情绪期间测量了 alpha 和 beta 脑电图频率，并进行了信号分类。特别是 Choppin（18）