心脏骤停后神经预测结果结合计算参数提取标准,从听觉诱发电位异常反应
Aymeric Floyrac<年代up>1 __,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">阿德里安·Doumergue<年代up>1 __,<一个href="//www.thespel.com/journal/people/u/667181" class="user-id-667181">
Stephane Legriel
2、3,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">尼古拉斯Deye<年代up>4、5,<一个href="//www.thespel.com/journal/people/u/828454" class="user-id-828454">
布鲁诺Megarbane
4、6,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">亚历山德拉理查<年代up>7,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">Elodie Meppiel<年代up>7,<一个href="//www.thespel.com/journal/people/u/2177460" class="user-id-2177460">
Sana Masmoudi
7,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">皮埃尔Lozeron<年代up>7、8,<我米g class="pr5" src="https://f96a1a95aaa960e01625-a34624e694c43cdf8b40aa048a644ca4.ssl.cf2.rackcdn.com/Design/Images/newprofile_default_profileimage_new.jpg" alt="">Eric Vicaut<年代up>9,<一个href="//www.thespel.com/journal/people/u/308896" class="user-id-308896">
娜塔莉库比斯
7、8 *和<一个href="//www.thespel.com/journal/people/u/55554" class="user-id-55554">
大卫Holcman
1 *
- 1应用数学和计算生物学、高等Superieure-PSL,巴黎,法国
- 2外科重症监护部门、中心医院凡尔赛,Le Chesnay法国
- 3CESP, PsyDev团队,INSERM、UVSQ Paris-Saclay大学法国瑟
- 4医疗和毒理学急救护理、APHP Lariboisiere医院,巴黎,法国
- 5INSERM U942,巴黎,法国
- 6巴黎引用INSERM umr 1144年,巴黎,法国
- 7医院服务de Physiologie Clinique-Explorations Fonctionnelles、APHP Lariboisiere,巴黎,法国
- 8lvt umr 1148、止血、Thrombo-Inflammation Neuro-Vascular修复,楚Xavier Bichat Secteur克劳德·伯纳德,巴黎引用,巴黎,法国
- 9团结de矫揉造作的倩碧路易- Lariboisiere APHP,友谊医院圣路易斯,巴黎,法国
背景:尽管多通道评估(临床检查、生物学、大脑核磁共振,脑电图,躯体感觉诱发电位,消极不匹配在听觉诱发电位),昏迷预后评价仍然是具有挑战性的。
方法:这里提供一个方法来预测回归意识和良好的神经结果基于听觉诱发电位分类获得在一个古怪的范式。与事件相关电位(erp)的数据记录动物使用四个表面脑电图(EEG)电极在一群29 post-cardiac逮捕昏迷的病人(入学后第三天,一天6之间)。我们回顾几个脑电图特征提取(标准差和相似性标准听觉刺激和极值和振荡的听觉刺激)的反应在一个窗口的几百毫秒。应对标准的和不正常的听觉刺激从而被认为是独立的。通过结合这些特点,基于机器学习,我们建立了一个二维地图评估可能的聚类组。
结果:目前的分析在二维数据显示两组分开的好与坏患者神经系统的结果。当支持数学算法的特异性最高(0.91),我们发现灵敏度为0.83和0.90的准确性,维护使用的数据执行计算时只能有一个中心电极。使用高斯,K-neighborhood和SVM分类器,我们可以预测post-anoxic昏迷患者的神经系统的结果,该方法的有效性被交叉验证测试程序。此外,同样的结果在一个电极(Cz)。
结论:统计标准和变态反应单独考虑提供补充和确认的预测的结果缺氧昏迷的病人,更好地评估这些特性结合在一个二维统计地图。这个方法的好处相比古典脑电图和ERP预测应该测试在一个大型前瞻性群组。如果验证,这种方法可以提供一个替代重症工具等,以更好地评估神经结果和改善病人的管理,没有神经援助。
介绍
突然死于心脏骤停(CA)是一个主要的公共卫生问题,影响55患者100000在法国每年近40000例(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B40">Sfar 2007)。5到30%的病人复苏CA还活着后1年(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B33">佩尔,2003;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B8">卡尔et al ., 2009;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B11">下巴et al ., 2022)。尽管使用veno-arterial体外心肺复苏术(VA-ECPR),当代复苏方法,提高患者的生存预后仍不容乐观(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B26">Miraglia et al ., 2020)。有利的结果出院后主要依赖脑损伤的预后价值,超过了其他所有的终端器官故障(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B36">罗伯茨et al ., 2013;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B38">Rossetti et al ., 2016)。
评估神经损伤通常是48 - 72 h CA后,执行最优,在中断镇静药物(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B29">诺兰et al ., 2021)。评价多通道结合,根据可用的本地资源,临床评估(格拉斯哥昏迷评分,photomotor和瞳孔反射),生物标记的神经细胞坏死(了无和S100beta蛋白质),脑磁共振成像和电生理学的研究包括脑电图(EEG)、躯体感觉诱发电位(SSEP)和听觉诱发电位(AEP)。脑电图分析允许分级post-anoxic脑病(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B42">Synek 1988),“高度恶性”脑电图模式(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B46">Westhall et al ., 2016;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B3">Andre-Obadia et al ., 2018),与最良好的预后。没有脑电图反应可以预测死亡率和贫穷的结果。然而,很容易大两分的变化当只使用视觉分析决定的。出于这个原因,客观定量方法开发测量脑电图反应性承诺(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B17">Duez et al ., 2018;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B1">Admiraal et al ., 2020;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B6">Bouchereau et al ., 2022)和躯体感觉和听觉诱发电位也可以用来改善患者的结果的准确性。没有皮质N20反应后SSEP刺激正中神经特异性non-awakening预测(几乎100%<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B39">Sandroni et al ., 2014),而“消极不匹配”的存在(MMN),一个内生长的延迟负电位AEP (<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B37">Rohaut et al ., 2009)宁愿表示预后良好。没有皮质N20反应后SSEP刺激正中神经特异性non-awakening预测(几乎100%<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B39">Sandroni et al ., 2014)。“消极不匹配”的存在(MMN),一个内生长的延迟负电位AEP (<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B37">Rohaut et al ., 2009)宁愿表示预后良好。
不匹配消极在于记录皮层电位在听觉刺激由耳机,使用头皮的电极。MMN(或N200),是一种消极的事件相关电位(ERP)发生在100年和250年之间主要是女士在frontocentral头皮区域和减法得到的古怪的听觉刺激(称为异常刺激)随机重复频繁的听觉刺激也称为标准或混杂在一起non-deviant刺激。因此,MMN反映能力检测自动听觉违规,但敏感性预测觉醒很低(56%)具有高特异性(93%<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B28">Naccache et al ., 2005)。因为缺乏敏感性在ICU解释只有视觉分析(现在或缺席)(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B4">Azabou et al ., 2018),开发了互补的统计方法来分析MMN更准确地说,增加从而觉醒的阳性预测值(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B35">普费弗et al ., 2017),在延长的时间成本的解释。因此,多通道方法相结合提出了几个post-anoxic昏迷预后因素(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B5">Bassetti et al ., 1996;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B18">费舍尔et al ., 2006;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B23">金正日et al ., 2012;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B31">奥多罗赛蒂,2014年),但这些方法的选择还没有成功导致自动和预测分析。
利用大量的信息在AEP,我们进行了一次探索性研究中,应用机器学习分类方法基于脑电图特点起源于ERP波动响应的分布在20 min-recording,而不是解释MMN作为二进制响应。我们使用从齐次患者群获得的数据已经承认在重症监护室CA后,谁都有脑电图,SSEP和AEP录音后6天内招生。我们从AEP识别特定特性,考虑独立标准和不正常的听觉刺激的反应。使用循序渐进的数据处理,我们终于报道结合功能在二维图中我们观察到患者集群分成两组对应一个不同的结果在放电是否能够遵循口头命令。然后我们估计的概率为一个病人分为两组的急性期使用多个分类器。
患者和方法
过程
这项研究是回顾性单中心研究在2014年1月至2016年3月29日连续患者,成功复苏CA后,持续昏迷在入学后的第三天,第六天的医疗和毒理学在Lariboisiere医院重症监护(巴黎),谁完成了脑电图,SSEP和AEP录音。从AEP录音,我们提取特征,使用一种新颖的分析方法,我们旨在将病人分为两大类:交流病人(假定有一个好的神经结果)和已故或非患者交流,根据他们的能力在放电遵循口头命令。
本研究是一项辅助研究AOR10109 PHRC能力,经伦理委员会批准(拉西德保护des人,CPP巴黎4 # 2012/22)。执行这个AEP处理其次,医生是负责的病人不可能访问这些数据。撤回执行维持生命的治疗根据通常的准则(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B41">法国德复活de法语语言。,2010年)。
临床数据
心脏骤停的特点,根据Utstein住院管理和结果数据收集方法负责住院期间(重症的等<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B34">帕金斯et al ., 2015)。ICU停留期间,以下数据收集:年龄、性别、过去病史;推测病因分为进行非心脏,心脏和待定;shockable节奏;时间从崩溃(CA) (ROSC)自发循环一分为二成≤25岁或> 25分钟(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B30">奥多et al ., 2008);从崩溃的时间间隔(假定的CA)基本和/或高级生命支持,定义为无时间和生命的间隔从一开始就支持,直到或者终止自发循环体征时,称为低流量持续时间;体温过低;格拉斯哥昏迷评分(GCS)入院时;削弱了II(简化急性生理学分数)(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B25">Le Gall et al ., 2005);镇静。
好神经预后是口头命令定义为合适的回应。此外,格拉斯哥结果规模扩展(GOS-E)回顾性收集在3 - 6个月,当信息是可用的。
因为回顾我们的研究设计,撤回了维持生命的治疗决策之前我们的新分析。他们是多通道,基于欧洲指南ERC-ESICM (2014)。
电生理数据
我们使用电生理数据获得在3和6天之后承认,为了不包括患者早期预测的死亡。然而,大多数人以前脑电图记录在第一个48 h。所有数据分析或双重检查在临床神经生理学专家至少有10年的经验。
脑电图描记器
数字脑电图(EEG)记录进行了至少20分钟,21头皮电极定位根据标准10 - 20系统位置,重新格式化双极和off-head引用蒙太奇,过滤器设置为0.3和70赫兹。重复的双边听觉和痛苦的刺激系统。这些刺激旨在评估脑电图反应,根据标准化的协议来执行听觉(鼓掌噪音,病人的名字和病人的姓)和疼痛的刺激(甲床压力招摇撞骗,上肢)经常应用于相同的顺序。脑电图显示Synek分类的分类(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B42">Synek 1988),它定义了五大脑电波模式基于精确的分配病人分成五个主要类别对他们生存的意义(最优良性,如果持续、不确定、恶性如果持续的和致命的)。
躯体感觉诱发电位
正中神经刺激的手腕强度4 - 5 mA,比需要唤起一个肌肉反应,而在使用神经肌肉阻断的情况下,潜在ERB振幅被用来估计刺激的强度。脉冲持续时间是0.2毫秒和刺激率3赫兹。活性电极放置在Erb的观点和C3和C4点。至少两个重复(300年平均响应)进行评估波形的重现性。N20皮质反应是一分为二成缺失或礼物。
消极不匹配
听觉事件相关电位是引起使用古典很特殊范例技术已经描述(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B19">费舍尔et al ., 1999)。
与事件相关电位与活性电极记录(在一个电极帽)定位在Fz, Cz, C3, C4根据国际10 - 20系统,参比电极在乳突和地面参考额头。声刺激是通过耳机双耳使用随机交织序列的标准和比例的异常刺激86和14%,分别。标准刺激在800赫兹的频率和持久的75 ms。异常刺激是880赫兹的频率和持久的30 ms每个区分标准刺激(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B19">费舍尔et al ., 1999;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B9">萧颂et al ., 2008;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B12">Comanducci et al ., 2020)。interstimulus间隔是500 ms。脑电图信号带通滤波(0.5 -75 Hz)使用500毫秒的时间窗口。每个记录是在20分钟。/没有MMN定义为获得的负峰之间的偏差和标准之间的差异反应发生在100 - 300毫秒的时间间隔后刺激。在我们的经验中,MMN在这些危重和镇静的患者延迟,这就解释了这个相对较宽的时间窗口。
电生理分析
所有数据分析了至少两个不同的神经,忽视患者的神经系统的结果。当工件被太多导致不可靠的结论,数据没有考虑。
人口统计学和临床数据的统计分析
每组(好或坏的神经的结果),临床和神经生理学检查结果表示为平均数±标准差[min-max]和中位数(IQR 25 - 75),在适当的时候。统计分析棱镜5软件(Prism 5.03, GraphPad,圣地亚哥,美国)。比较每组的频率由确切概率法进行了分析。的值<我>p< 0.05被认为是具有统计学意义。
信号处理、特征识别和分类
这部分分为三个部分:1-Signal处理,2-Feature识别和3-Classification使用一个二维地图。没有<我>先天的考虑,我们认为特定的特性在1 s的时间窗口,然后在短窗口500 ms,然后终于在320 ms,其中包含相关的特性,给类似的结果相比其他两个时间窗口。这个时间间隔选择大开始(为了考虑在最大的信息量,然后被限制到最小时间间隔仍然包含整个信息。反应得到相应的数据标准和不正常的听觉刺激被认为是独立,不管MMN的这里,没有考虑和数学信号处理应用,独立于其潜在的意义。我们选择的标准偏差刺激特定的独立特性允许增加结果的鲁棒性,和防止潜在的偏见通过选择一组参数。最后,我们结合成一个二维的地图,和病人形成两个集群根据他们的结果。所有这些步骤都没有决定<我>先天的了解病人的预后。
信号处理
听觉诱发电位得到标准和不正常的听觉刺激出口欧洲的数据格式(EDF),这是一个简单而灵活的格式存储的多通道生物和物理信号,然后匿名通过一个特定的软件设计。分析四个活性电极在一个Cz(中央)电极为了看看我们是否能获得类似的结果与简化电极设置。<我>量化的听觉诱发反应记录CA患者在重症监护室,我们分别研究了标准和变态反应(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F1">图1),这是一个小说和古典MMN相比不同的范式。我们考虑了总20分钟提取数据,而不是短时间间隔的反应发生在[100 - 300]女士后听觉刺激。我们在(-50 - 0.5)过滤信号的赫兹乐队。最后,所有标准和平均偏差刺激是导致反应时间间隔(0−1000)<我>女士,[0−−500 ms)和(0 - 320 ms),没有时间间隔的差异分析。要注意,没有差别的响应计算时时间间隔(20 - 320 ms)仍然包含了相关的信息。因此,我们聚集计算所有数据在一个时间窗口(20 - 320)的所有声音,和研究的结果发表在这个区间。
图1所示。预处理的标准偏差刺激诱发听觉反应(CZ电极得到的数据的一个例子给出标准刺激和所有的异常刺激电极给出一个例子)。(一)上:脑电图电极的标准位置。低:脑电图痕迹混合在一个协议标准(绿色)和异常(红色)刺激。(B)样品的标准刺激(蓝色)EEG信号从CZ-electrode过滤0.5 -50 Hz。平均输出过滤反应1岁以上。(C)预处理的异常刺激:(1)信号求和电极,(2)应用(巴特沃斯低通滤波器<我>n= 2,截止频率10 Hz),(3)平均过滤响应(连续绿色)在500年的一个窗口<我>女士的刺激,刺激后计算同步。未经平均响应也显示(虚线)。
我们首先集中在ERP标准周期听觉刺激的反应,每1 s。我们过滤时间序列<我>X(<我>t)使用巴特沃斯带通滤波器(<我>n= 4)获得的频率范围0.5 -50赫兹和输出<我>Xf(<我>t)。最后,我们平均时间间隔的信号(0−1)<我>年代在时间,确保听觉刺激生产<我>t=<我>nT(<我>T= 1)的响应
在哪里<我>N是时间的数量(通常10订单的吗<年代up>3)。这个初步的过程因此允许获得平均响应<我>X<年代ub>p强调任何可能的确定性特征出现在响应。我们应用类似的平均过程异常刺激(见下面<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F1">图1)。
分析标准刺激的反应
分析标准刺激,我们20分钟记录分为两部分(10分钟)两个连续的序列,探讨可能的适应之间的收购的第一部分和最后一部分。如果患者的听觉刺激的反应可以波动,这可能表明一个更好的预后。这种“反应性”或适应能力已经解释时使用脑电图在ICU和显示一个更好的神经系统的结果。我们引入了两个参数,可能适应分析:信号的方差计算超过10分钟和信号的两个部分之间的相关性。我们提取的主要参数研究应对标准刺激被定义如下:
我们计算标准差σ<年代ub>X信号的时间间隔(320−)<我>女士。
在哪里<我>t2= 320<我>女士和<我>t1= 20<我>女士,<我>X(<我>t)是X变量/时间的平均值(t1, t2)。此时间间隔对应的时间尺度神经网络参与认知任务。
然后我们的收购时间20分钟分为n =部分。为<我>n= 2,我们得到了[1−10]<我>最小值和[10−20]<我>最小值。我们平均的信号在每个时期获得两个反应<我>X(<我>t),<我>Y(<我>t在区间[0−1]<我>年代。我们计算时间相关或相似的[320]<我>女士这两个信号:
其中<。>表示这次的平均水平。
因此,我们这两个参数用于定义坐标系的空间状态病人:(1)标准差计算在整个样本20分钟(2)相似,计算Eq。3。这些坐标定义一个数学状态空间,这不是一个特定的医学状态的病人。
分析异常刺激的反应
的刺激是随机刺激整个反应占14%。用于标准响应分析的方法是不适合的刺激,我们不希望任何适应的随机图案。我们选择经典的两个参数用于分析振荡信号,极值的数量和总变异的振荡。我们过滤产生的信号<我>X<年代ub>d使用低通巴特沃斯滤波器(<我>n= 2)切断频率10赫兹。最后,我们孤立的反应在不同时间窗口上面描述和计算平均响应
平稳信号所示<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F1">图1 c。我们计算两个数学量的信号:
(1)数量<我>N<年代ub>E当地的极值(最小值,最大值)在反应达到点<我>e<年代ub>我。
(2)振荡的全变差是衡量
绝对值之和的连续两个极值之间的区别的平均诱发反应。这个振荡提供了一个信息的累积响应振幅;(ei)脑电图信号的时间点是最大或最小。
特征识别标准和变态反应有关
标准回复,我们计算标准差(公式2)和响应的相关函数(公式3)计算响应之间的第一和第二时期(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F2">图2一个)。测试这两个参数的能力,独立的两类病人,我们绘制直方图的这两个参数对所有病人在我们的数据(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F2">图2 b),分别显示每个参数可能会用于分类。
图2。统计特性相关的标准回复。(一)左:平均诱发反应计算的时间窗口(0−10)<我>最小值(周期1、红)、(10−20)<我>最小值(周期2,蓝色),在整个时期([0−20]<我>最小值、黑色)。右:标准差σ,平均相关函数<我>年代(相似度)之间的反应在整个时期([0−20]<我>最小值)和n的时期内([0−20]<我>最小值或[10−20]<我>最小值),这里<我>n= 2。(B)例子的特性分布的数据集Cz电极:标准差(左)和相似(右)在整个计算期;红色(好神经的结果)和蓝色(不良神经的结果)。这两个参数分别采取不足以正确区分两组病人。
不正常的反应,信号显示不同的特征,我们决定使用新颖的特点,极值的数量<我>N<年代ub>E出现在信号(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F3">图3一)和振荡的绝对值|Δ<我>V代表的总和|极值之间的差异(公式5)。这种分类的结果显示两个参数的直方图计算在整个人口的患者(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F3">图3 b)。
图3。变态反应有关的统计特性。(一)左:平均过滤诱发响应(蓝色)异常刺激整个时间窗口包含计算<我>N<年代ub>E局部极值<我>e<年代ub>我(最小值或最大值),这是第一个特点。第二个功能是振荡|Δ<我>V| =∑<年代ub>我|<我>V(<我>e我)−<我>V(<我>e我+ 1)|,之间的差异的绝对值之和平均诱发响应的连续两个极值。(B)电极特性分布的数据集的例子:局部极值(左)和振荡(右)在整个期间;红色(好神经的结果)和蓝色(不良神经的结果)。
虽然两种不同类型的参数研究了标准的和不正常的反应,他们每个人单独来看显然是不足以单独的病人的两类。
分类使用二维地图
基于提取的参数我们在前面的小节中,我们生成的二维地图:地图相关的标准刺激,每个病人都有<我>P=(σ<年代ub>X,<我>r(<我>X,<我>Y)坐标,而对于异常刺激,我们使用了<我>P= (<我>NE、|Δ<我>V|)坐标。在不同的情节,我们的坐标归一化人口(<我>X1,. .<我>Xn):
在哪里<我>X<年代ub>我平均的点吗<我>X<年代ub>我Var是方差。
我们映射所有点对所有患者,患者差<我>与好神经的结果所示蓝色(vs红色)。好的患者神经系统的结果形成一个集群,将下面描述的分类和预测的基础。病人的分类概率的特点是它的坐标是通过计算得分,接近病人的两类之一。
研究地图上面定义作为预测工具,我们使用三个独立的统计分类器(SVM,高斯估计量,再邻居)。因为目前的数据库不包含许多病人和保证我们的方法的鲁棒性,我们决定使用三个分类器(高斯混合支持向量机,和k-neighbors)。作为一个小型数据库也与过度学习,克服这个困难,我们选择使用简单的模型分类:支持向量机(SVM)似乎特别合适,作为其分类仅依赖一个减少的患者数量。事实上,我们希望任何点的概率分配好神经的结果将被添加在地图上根据以前的数据点已经分类的合奏。使用相关的假设统计病人(功能)是相互独立的,我们使用贝叶斯分类。
支持向量机分类
分类数据,我们使用标准的支持向量机算法(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B10">Cherkassky Mulier, 1998),这决定了最好的超平面分离两类。简单地说,选择超平面之间的距离最大化每个类本身和最近的点,在给定类的所有点位于双方之一(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B44">勇敢的,1984)。如果没有找到这样的超平面,在这里,空间的维度数据嵌入在哪里增加,一个过程被称为内核(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B2">Aizerman 1964)。在一个高维空间,类是由高维超平面。如果两个类还没有分开,造成每一个点球是更进一步的数据点(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B13">议会和Vapnik, 1995)。在这里,内核是径向基函数<我>K(<我>x,<我>x′)= exp(−γ| |<我>x−<我>x′| |<年代up>2),γ= 1和惩罚系数<我>C= 10。注意,所有对我们获得类似的混淆矩阵(γ,C)∈[0.5, 2.5]×30 [3] SVM。
我们实现了SVM使用Scikit学习模块(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B32">Pedregosa et al ., 2011;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B7">Buitinck et al ., 2013)。数据分析和分类编码进行使用Python。
高斯估计量
在高斯估计量的情况下,我们估计均值和协方差矩阵的两类病人。每个类的概率计算经验使用极大似然估计量(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#h12">补充的方法)。我们回想一下,n的一个数据<年代ub>n= (<我>x1,. .<我>xn)分为两类,<我>C<年代ub>1和<我>C<年代ub>2,一个病人的概率<我>X属于一个类,在整体条件<我><年代ub>n:
在哪里(μ<年代ub>我,Σ<年代ub>我)<年代ub>我= 1,2每个类的均值和方差计算吗<我>C<年代ub>1和<我>C<年代ub>2从<年代ub>n。我们使用了一部分<米一个th id="INEQ42">
再邻居分类器和加权再邻居
再分类标准刺激,我们使用邻居分类器。我们计算比率属于一个类的概率。对于一个给定的点<我>X的概率属于类<我>C<年代ub>1(“好神经的结果”)给定的点的分布<我>x计算经验的邻居的K。
在哪里<我>k<年代ub>r是邻居,属于类的数量“好神经结果放电”K最近点。
分类的刺激中,我们使用的一种变体K-neighbors方法通过添加数据集内的点距离权重。这两个类标记为“<我>badneurologicaloutcome”和“<我>goodneurologicaloutcome”被定义为<我>C<年代ub>1和<我>C2,分别。点的集合<年代ub>n维度2中给出的坐标<我>xn= (<我>NE,<我>n,Δ<我>Vn),在分段提取”分析,对异常刺激的反应。“计算分类概率,我们再社区定义的<年代ub>K(<我>x)点<我>x随着<我>K最短的分<我>x,从欧氏距离计算两点之间<我>xn,<我>x米),
获得一个精确的分类器中,我们使用一个不同版本的K-neighbors分类,在重量取决于之间的距离再点分类和邻居公式(11),所定义的
交叉验证
我们使用分析交叉验证方法验证分类算法:我们排除了一个病人一次计算的概率一个好的神经放电的结果,基于剩余元素数据基础(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B24">Kohavi 1995)。换句话说,我们把病人数据库到测试和培训组,有一个病人,28日在另一组,跑这个测试28倍,这样每一个29岁的病人或者包含在1组病人。使用三个分类器,然后我们计算这个概率支持向量机,高斯估计和K-neighbors和比较结果的真实结果。我们遵循协议:1 -一个病人<我>P我,<我>我= 1 . .<我>N在选择数据基础;2 -我们训练分类算法在数据库上的所有患者{<我>Pk,<我>k= 1 . .<我>N}−<我>P我。我们评估模型的预测排除病人,导致分数<我>年代<年代ub>我。我们回想一下,<我>年代我= 1如果预测是正确的,否则,<我>年代<年代ub>我= 0。然后我们取代了病人<我>P<年代ub>我在数据库内部重申了这个过程,直到每个病人已完全排除在外。这允许我们为每个病人与给定概率重新分类结果的基础上,新地图由其他病人。计算模型的最后得分
最后,混淆矩阵定义为
对于真正的积极<我>T<年代ub>p(数量的患者有很好的神经放电和分类正确的结果),真正的负面<我>T<年代ub>n(数量的患者有不良神经结果和正确分类)和假阳性<我>F<年代ub>p(数量的患者有很好的神经结果和分类错误)和假阴性<我>F<年代ub>n(数量的患者有不良神经放电和分类结果不正确)。我们计算每个分类器的准确性、敏感性和特异性。
结合概率结果决定
我们建议使用的预测决策概率<我>p12月标准的最低的估计(8)的关系和越轨(11)的关系分类。一个病人的坐标<我>x在每一个地图,生存概率是:
迭代和改变k-neighbors k
这里开发的方法是迭代的,任何新的额外的情况下丰富数据库和分类地图。K-neighbors的方法中,添加一个点计算,不需要任何改变尽管我们希望邻居的数量将逐步进入计算可以减少情况下添加到地图数量的增加。高斯分类的均值和方差是每一个新病例后重新计算。
结果
病人总体特征
连续29个病人的数据进行了分析。七个病人29幸存了下来,但只有6 7能够遵循口头命令在出院。没有一个病人失去了后续。最后一个病人回家但残疾的程度是未知的。在3 - 6个月,GOS-E得分在3病人无法遵循口头命令在放电和27个月后死亡没有神经系统的改进。GOS-E得分在4一个病人,6点5点一个病人,一个病人和8点过去两个病人。年龄、性别、病史、CA和电生理特性的特征<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T1">表1。录音的时候,所有的病人仍低温(< 35°C)。镇静出现在11 29名患者(38%)的电生理记录的时刻。non-surviving患者,18 22撤军后死亡的维持生命的治疗。
表1。比较两组之间的临床和电生理特点。
所有六个好患者神经系统的结果提供了一个脑电图模式分级之间我三世,而20的23给出的最终不良神经结果或死亡患者脑电图模式分级IV和V (<我>p< 0.0002),其中包括神经不好的病人活下来了27个月的结果。脑电图反应(2/6和3/23)和MMN的存在(2/6和4/23)更频繁的组织具有良好的神经系统的结果,而N20不经常缺席(1/5和7/22),但这些标记在统计学上不同的两组之间。只有2例一致的良好的预后因素与礼物N20 SSEP,积极MMN和脑电图模式分级我三世(areactive EEG对),其中一个病人没能活下来。相比之下,4名患者提出全等不良预后因素与N20缺席,缺席MMN和脑电图模式分级IV或V和他们都死了。ERP在Cz位置获得是最可再生的和唯一用于视觉分析。防止工件SSEP的解释每一组的一个病人。
预后地图由贝叶斯统计推断
因为每个参数单独来看标准(标准偏差和相似)和异常(极值<我>N<年代ub>E和振荡|Δ<我>V|)反应不足以获得一个清晰的分离两个病人之间的类别,我们决定合并成一个二维地图(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F4">图4)。有趣的是,我们发现这张地图允许一个清晰的分离,我们使用不同的量化<我>先天的分类器:支持向量机,高斯,k近邻分类器(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B21">Hastie et al ., 2001;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T2">表2)。当映射的所有特性第一次单独来看,标准的和不正常的反应,我们发现集群形成的一个“好”患者神经系统的结果,在红、有界分开的地方被发现的其他病人(non-surviving或“坏”的神经的结果)。两个截然不同的地区之间的分区是出现在所有分类器:支持向量机,高斯,k-neighbors,确认这个分区是健壮的独立选择的分类方法(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#h12">补充图1其他选择k的k近邻算法)。此外,我们也发现了相似的分区分为两类患者的分类标准或不正常的反应时,这加强了我们研究的鲁棒性(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#F4">图4)。当前分类地图标准和变态反应分别研究表明,神经系统的结果可以预测post-anoxic昏迷(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T2">表2)。结合概率计算在每一个图,我们提出了一个决策概率具有高特异性,不分类类别的患者好神经的结果不好的患者神经系统的结果。
图4。预测的概率地图好神经的结果。(一)概率地图特性的计算标准刺激反应。从左到右:地图从支持向量机计算,高斯,邻居再分类器(<我>k= 6,最坏的情况)。(B)概率地图计算功能的异常刺激功能。从左到右:地图从支持向量机计算,高斯,再和邻居与distance-related权重分类器,<我>k例如= 6。
表2。交叉验证获得的准确性、敏感性和特异性的反应标准,偏差刺激;k是邻居分类算法中使用的数量。
分类效率的二维地图
测试的预测强度标准和变态反应分类,我们混淆矩阵计算公式(13)中描述的方法。的混淆矩阵计算高斯估计精度89%,和100%的验证支持向量机分类器的精度。k-neighbors分类器的混淆矩阵计算表明,性能比支持向量机分类器。高灵敏度仍然可以改善患者越来越多的分类(<我>k= 4;也获得了类似的调查结果为其他值k)。军事重量显示这个估计值引入了第一类误差,精度为0.90,0.83和0.91的特异性的敏感性。
最后,我们还计算从视觉获得的混淆矩阵分析病人MMN,由专业医师,我们获得了一个0.72,精度的敏感性为0.33,特异性为0.82。如果MMN仍然是一个有趣的指示器,它显示一个非常弱的敏感性在这些患者(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T2">表2,<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T3">3)。
表3。分类的分数。
讨论
我们的探索性研究旨在识别数学参数从AEP记录中提取,可以更强大的比目视检查常规ICU MMN的设置和用来预测神经这些患者的预后。目前的创意策略是考虑独立的标准回复,不仅时间窗的消极不匹配所导致的(两者的区别响应),但使用的总量在过程信息生成。我们发现我们的新分类方法,结合标准差和相似性(相关性)标准的听觉刺激,和数量的极值和振荡的听觉刺激,允许集群,病人在二维的好或坏的两类神经预后。重要的是,我们没有选择这些参数<我>先天的获得最佳分离的病人的解释方法的部分。
为了评估我们的方法的鲁棒性,我们使用三个分类器,分类结果显示类似的地图。最后,使用分析交叉验证,我们为每个分类器计算得分,证明的三种分类方法比简单的分析更健壮的MMN二进制响应,使用逻辑回归或实验地形分析(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B15">德卢西亚和Tzovara, 2015年)。我们表明,好的神经预后概率地图允许我们预测post-anoxic昏迷患者的神经系统的结果很好的精度0.90,敏感性为0.83,特异性为0.91在考虑最有效的分类器(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T2">表2,<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#T3">3)。
我们使用标准差和相似性指数来分析标准的反应,当我们使用极值和振动异常的数量以有两个独立的一组参数,增加结果的鲁棒性,和防止潜在的偏见通过选择一组参数。我们可以决定使用这两个最新的参数在本研究中对所有病例或使用所有四个参数可能导致一个更健壮的结果,也是一个四维的分类,我们想要避免为了获得一个易于使用的工具。此外,标准差和相似性指数不会真的是合适的研究异常声音。
我们可以考虑其他三个发展可能是建立在现在调查。第一个是评估如果重复这个过程,该算法分开几天可以提供一个潜在的附加价值,为解释<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B43">Tzovara et al。(2013)显示重复MMN的额外的预后价值。第二个是测试这个过程是否可以推广到其他听觉古怪的范例。最后,这将是有趣的评估是否这种方法可以应用于古典脑电图有稀疏的听觉和疼痛的刺激比这里开发使用听觉诱发电位和频繁的和常规的听觉刺激。事实上,脑电图是一个神经生理学的工具比听觉诱发电位更广泛。描述电生理学特性来预测post-anoxic昏迷的结果仍然是一个真正的挑战。目前还没有令人满意的、高效、简单的工具来预测昏迷的病人结果准确,尤其是在急性期,当病人镇静和/或低体温的。标准脑电图是最常见的方法预测患者的预后。如果高度恶性模式(抑制背景放电不排放或连续周期性排放,或破裂抑制背景有或没有放电)是非常具体的不良结果,如图所示在我们的研究中,只有50%的敏感性(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B46">Westhall et al ., 2016)。没有皮质N20反应后SSEP刺激正中神经特异性non-awakening预测(几乎100%<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B39">Sandroni et al ., 2014)。相比之下,视觉分析的预测价值的MMN post-CA昏迷的病人,仅限于一个二进制响应(存在/缺乏检测峰值之间的MMN标准和变态反应)是不敏感的,如图所示在我们的研究中,即使选择参数,更好的区分标准和不正常的声音<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B4">Azabou et al ., 2018)。克服,穷人MMN的视觉敏感性分析,几种统计方法已经开发出来。一些是基于取样配对<我>t以及在特定的时间窗口MMN ussually可视化。其他人都是基于小波变换、多变量互相关和概率方法(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B19">费舍尔et al ., 1999;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B28">Naccache et al ., 2005,<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B27">2015年;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B14">Daltrozzo et al ., 2007;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B15">德卢西亚和Tzovara, 2015年,<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B16">2016年;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B20">加布里埃尔et al ., 2016;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B22">胡安et al ., 2016)。<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B43">Tzovara et al。(2013)选择另一种策略:他们的进展表明,MMN听觉歧视(而不是一个单一的分析)在前两天的昏迷预后良好,表明在几天之内收集重复的数据,或者在早期阶段,可以揭示变化可能有更高的预测价值。总而言之,这就解释了为什么一个多通道预测方法仍然建议在这些患者中,包括临床检查、血清生物标志物和脑成像除了电生理记录(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B39">Sandroni et al ., 2014;<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B29">诺兰et al ., 2021)。
在那个小系列,经典的电生理工具中没有一个是敏感或特定足以让一个可靠的神经预后。只有2例一致的良好的预后因素与礼物N20 SSEP,积极MMN和脑电图模式分级我三世(良性模式根据acn脑电图术语)(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B45">Westhall et al ., 2015)和areactive两个,其中一个病人没能活下来。相比之下,4名患者提出全等不良预后因素与N20缺席,缺席MMN和脑电图模式分级IV和V(高度恶性模式根据acn脑电图的术语),他们都死了,暗示全等轻蔑的因素是最强的比相等的良好的预后因素的预后指标,按照文学。要注意,三分之一的坏结果患者和50%的病人有良好的结果在镇静的录音,这是众所周知的,阻碍电生理学解释。我们的研究没有设计比较我们的工具与经典电生理检查但敏感性和特异性较高,小群体,在一个更大的群体需要验证。我们收集数据的总量为所有时代在听觉刺激的20分钟,不仅在时间窗口用于MMN或许可以解释我们的结果更加敏感。
我们目前的研究也有一些局限性。首先,回顾性研究,神经病人的预后评估的能力遵守口头命令在放电,这仍然是一个主观的评估,可能导致病人的误分类。然而,在7幸存的患者,GOS-E可供6人3 - 6个月在病人出院后,发现3最初无法跟随口头命令,从4到8人,表明没有病人最初被误诊。第二,这一群人可能并不代表所有帖子CA患者电生理评估以来表现相对较晚,入院后6天,病人仍然昏迷时的评价,和相对较小的样本量防止泛化的结果需要复制到一个更大的群体。第三,我们组之间患者预后好坏是不平衡的,我们试图抵消使用一交叉验证。第四,我们的新方法没有考虑的顺序不同的声音。例如,一个标准的声音后,将开始一个新的序列异常声音或结束的一系列标准听起来在一个不正常的声音,可能不是相同的处理。这一点可以在将来的研究中值得一个特定的关注,但随着我们平均所有的数据,这可能并不倾向我们的结果。
最后,我们开发了一个新的有前途的分类方法,可以自给自足,重症容易使用等(只有一个电极,以最小的成本和简单的培训),没有神经,镇静的帮助和/或体温过低的患者,因为这些代表实际限制条件在ICU(重症监护病房)电生理数据采集。此外,电生理记录可能特别困难的获得在急性期病人结合积极的护理(体外膜肺氧合(ECMO)、血液透析、机械通风),和侵入性监测的方法,生成工件。最后,潜在的振幅较小的镇静和更难提取背景下(<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/#B47">Ypparila et al ., 2004)。我们的初步结果表明,所有这些问题,可以通过这种新方法。生成的地图可以完善和升级通过添加新病例,从而增加概率分类器的性能。在未来,根据当地的人力和后勤资源,软件可以实现与其他电生理学和临床变量提供一个最优估计病人的概率结果,独立于神经。intensivits发展这样的算法,即用型,将使患者更积极的管理预测好神经的结果。这种方法是否可以其次应用于其他预测情况和广义昏迷还有待验证。
数据可用性声明
原始数据支持了本文的结论将由作者提供,没有过度的预订。
道德声明
涉及人类受试者的研究回顾和批准的伦理委员会(拉西德保护des人,CPP巴黎4 # 2012/22)(AOR10109 PHRC能力)。知情同意的近亲地位为所有参与者提供了他们大部分时间处于昏迷状态,直到他们死亡,之后只要有可能,来自病人的知情同意。
作者的贡献
房颤、广告和DH创造了算法。SL、ND和BM收集的临床资料。AR、EM、SM、PL和NK进行电生理检查。DH和NK写的手稿。所有作者阅读和批准最终的手稿。
资金
这项研究是由一个拨款项目医院矫揉造作的倩碧- PHRC AOR10109能力。
的利益冲突
房颤,AR、NK和DH有专利申请昏迷的预测结果(法国专利FR1852473,题为“Outil predictif de la出击du昏迷des病人然后联合国判决cardio-respiratoire”)。
其余作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。
补充材料
本文的补充材料在网上可以找到:<一个href="//www.thespel.com/journal/articles/10.3389/fnins.2023.988394/full">https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fnins.2023.988394/full补充材料
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《公共医学图书馆摘要》|<一个href="https://doi.org/10.1186/cc2984" target="_blank">CrossRef全文|<一个href="http://scholar.google.com/scholar_lookup?&title=The+effect+of+interruption+to+propofol+sedation+on+auditory+event-related+potentials+and+electroencephalogram+in+intensive+care+patients&journal=Crit%2E+Care&author=Yppärilä+H.&author=Nunes+S.&author=Korhonen+I.&author=Partanen+J.&author=Ruokonen+E.&publication_year=2004&volume=8&pages=R483–R490" target="_blank">谷歌学术搜索
关键字:昏迷、脑电图、自动分类算法、机器学习、神经预后
引用:Floyrac, Doumergue, Legriel年代,Deye N, Megarbane B,理查德,Meppiel E, Masmoudi年代,Lozeron P, Vicaut E, N库比斯和Holcman D(2023)预测心脏骤停后神经结果结合计算参数提取标准,从听觉诱发电位异常反应。<我>前面。>。17:988394。doi: 10.3389 / fnins.2023.988394
收到:07年7月2022;<年代p一个n>接受:2023年1月27日;
发表:2023年2月15日。
编辑:
Reza Rastmanesh、营养学会联合王国版权©2023 Floyrac、Doumergue Legriel、Deye Megarbane,理查德,Meppiel, Masmoudi, Lozeron, Vicaut,库比斯和Holcman。这是一个开放分布式根据文章<一个rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" target="_blank">知识共享归属许可(CC)。使用、分发或复制在其他论坛是允许的,提供了原始作者(年代)和著作权人(s)认为,最初发表在这个期刊引用,按照公认的学术实践。没有使用、分发或复制是不符合这些条件的允许。
*通信:娜塔莉库比斯,<我米g src="//www.thespel.com/journal/files/Articles/988394/fnins-17-988394-HTML-r1/image_m/email.jpg" alt="www.雷竞技rebatfrontiersin.org">nathalie.kubis@aphp.fr;大卫•Holcman<我米g src="//www.thespel.com/journal/files/Articles/988394/fnins-17-988394-HTML-r1/image_m/email.jpg" alt="www.雷竞技rebatfrontiersin.org">david.holcman@ens.psl.eu
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