急性轻中度缺氧对脑电信号复杂度的影响
作者：黄力宇 程敬之
单位：西安交通大学生物医学工程系，西安 710049
关键词：高空缺氧；模拟试验；脑电图；复杂度；非线性
航天医学与医学工程000405摘要： 目的 脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点。复杂度比其它非线性参量有其优点。本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响。 方法 建立了一个急性高空缺氧实验模型，记录了4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧30 min时的EEG，分析了其复杂度。 结果 发现缺氧引起复杂度明显变化。随时间和高度增加，一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常。 结论 EEG复杂度对脑缺氧较为敏感，可用于对缺氧程度进行评估，有望成为临床诊断的一个指标。
中图分类号：R857.1 文献标识码：A 文章编号：1002-0837(2000)04-0255-04
, 百拇医药
Effects of Mild and Moderate Hypoxia on Complexity-Measure of the EEG Signals
HUANG Li-yu CHENG Jing-zhi
(Department of Biomedical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049，China)
Abstract： Objective Non-linear analysis of EEG signals is important in EEG studies.In this paper,the effects of mild or moderate hypoxia on the complexity of EEG were studied. Method A model for acute altitude hypoxia experiment was presented.EEG before and 30 minutes during four different levels of hypoxia were recorded.The complexities of these EEG signals were analyzed. Result With increase of altitude and time,to a certain extent,the complexity became lower than that under normal condition. Conclusion The complexity of EEG is sensitive to hypoxia,and can be regarded as one of the features classifying the hypoxic EEG and normal EEG.
, http://www.100md.com
Key words： altitude hypoxia;simulated tests;EEG;complexity;non-linear
脑缺氧与脑缺血一样，一直是神经科学领域研究的热点之一。任何原因造成的脑缺氧都会产生较为严重的后果，急性高空缺氧的研究对航空航天医学更有重要意义，许多学者都从不同侧面采用不同方法研究了缺氧对人体的生理影响及评估方法[1，2]。但目前没有脑缺氧的统一定量诊断标准，早期诊断更是尚未涉及。
研究脑缺氧对大脑的影响最常用的指标是脑电图。脑电信号比起其它一些诊断技术，具有早期诊断、方便易行、无创伤等优点，在缺氧脑损伤的研究和诊断中有重要作用。但脑电在临床应用中也有一些缺点，如波形受个体差异、情绪、电极位置、麻醉等因素影响，确定性差；只能定性不能定量；目前只能靠医生目测诊断，人为因素影响很大。这都极大的影响了脑电在临床上对脑缺氧的诊断与评价，其研究进展和临床应用离人们的希望仍相距甚远。这主要是由于脑电信号具有多变性和不平稳性。起初人们是用线性理论的方法研究脑电，如功率谱估计等，取得了一定进展。尽管尚不理想，但由于其是方便、无创伤的一种获取脑活动信息的分析方法，因而普遍应用于临床。
, http://www.100md.com
80年代中期开始，人们把非线性科学特别是混沌动力学的理论应用于脑电研究中，给脑电研究带来了新的希望。很多人用非线性动力学的数值方法研究脑电，测量脑电的Kolmogorov熵、分维数、Lyapunov指数、劳伦茨散点图等指标，取得了一定进展。然而值得说明的是，脑电源于低维混沌系统这一假设正受到挑战[3，4]，脑电是否源于非线性混沌系统尚需更为有力的证明。另外， 既使脑电是源于非线性混沌系统的，是否是低维更受质疑[5，6]。这一切都说明利用目前的低维非线性动力学的数值方法来描述脑电有一定的局限性。在这样的背景下用复杂性测度研究脑电的方法就被提出来了[7]。
复杂度的定义及算法
复杂度的概念首先由Kolmogorov[8]于1965年提出来，后由Lempel和Ziv[9]及Kasper 和 Schuster[10]给出了实现这种复杂性的具体算法。这种算法可以给出时间序列的信息含量。复杂度算法描述如下：
, 百拇医药
(1)首先将已知序列{X1，X2，…，Xn}重构，令大于数列平均值的Xi为“1”，令小于数列平均值的Xi为“0”，得到一个“0，1”序列；
(2)对上面所得“0，1”序列所形成的一串字符S={S1，S2，…，Sm}后再加一个字符Sm+1或一串字符{Sm+1，Sm+2，…，Sm+s}，我们称这再加的一个或一串字符为Q，得到SQ={S1，S2，…，Sm，Sm+1}或SQ={S1，S2，…，Sm，Sm+1，Sm+2，…，Sm+s}。令SQV为SQ减去最后一个字符所得的字符串，若Q属于SQV中已有的“字句”，则把这个字符加在其后，称为“复制”；若不属于，则称为“插入”，插入时用一个“。”将前后分开；
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(3)把“。”前面所有字符看作是S，再重复以上的操作；
(4)把得到的用“。”分段的字符串被分段的数目定义为复杂度c(n)。根据Lempel 和Ziv的研究，几乎所有“0，1”序列的复杂度c (n)都趋向一个定值b (n) 即：
所以，b(n) 是随机序列的渐近行为，我们可用它来使c(n) 归一化，成为相对复杂度C(n)：
用这种函数来表示时间序列的复杂变化，可以看出完全随机的序列时C(n)趋于1，而规律的或周期的序列时C(n) 则趋于0。如需详细了解具体算法，请参看相关文献[1]。
, 百拇医药
实验方法
急性高空缺氧模拟 大气压力随着高度上升下降，空气稀薄引起氧分压降低，从而会导致飞行员遇到缺氧性缺氧或高空缺氧。我们可用吸入低氧混合气模拟高空缺氧，4300 m是研究高空暴露生理反应时常用的高度，根据生理等效公式，查大气压表，计算模拟4300 m高度应吸入的氦氧混合气氧浓度为12.3%，测定本地(西安市)地面环境大气压力值平均为727.5 mmHg，约为400 m高度。实际配制的氦氧混合气浓度误差小于0.2%。同理配制其它高度混合气。由高压的氧气瓶向低压的氦气瓶充气形成低氧气瓶，实验记录EEG分地面和1600 m、3000 m、4300 m 4种高度，每种高度分为实验开始、实验开始10 min、20 min、30 min时各记录2048个点的数据长度进行分析。
通过供氧调节器分别吸入空气和氦氧混合气，以呼出气监测仪(三荣，日本)监测吸入气氦氧浓度，以脉搏血氧仪(Ohemda，美国)连续测量不同高度的血氧饱和度和脉率(用耳探头夹在左耳耳垂处)。
, 百拇医药
EEG数据采集 每个被试者均需在4个高度、在规定时间内完成实验。实验任务的先后顺序随机排定，被试者在贴好电极后，坐在屏蔽室，给被试者带好供氧面罩，吸入相应高度气体，开始记录EEG。在每次实验的各种高度间，让被试者休息30 min，以便血氧饱和度、脉率恢复至正常水平，并进行必要的心理、脑力调整，高度对被试者保密，地面高度也要戴供氧面罩，只是呼吸空气而已。
本实验选11名年龄在18～20岁健康男性大学生为被试，均无既往神经、精神系统病史，记录电极置于国际标准10～20系统放置法的Pz 和Fz点，参考电极置于右侧耳垂，地极置于前额中央，所有电极均采用 Ag-AgCl盘状电极，电极放置前以酒精和乙醚混合液脱脂，使皮肤电阻符合要求。
采用12位AD卡对多道信号进行采样，每道采集频率是600 Hz，EEG放大采用RM6000多道生理仪(光电，日本)的生物电盒输入，由AB—621G生物放大器放大(时间常数2 s，频带1～70 Hz)。
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统计方法 采用第四军医大学开发的“SPLM”统计软件包进行单因素方差分析作相关分析。
急性缺氧的EEG复杂度分析
EEG序列的复杂度与决定该序列的信息量密切相关。从复杂度的定义可看出，EEG序列的随机越高，说明EEG序列的信息量越大，EEG序列的复杂性也越高。复杂度从大脑接受和处理信息量的角度反映了大脑处于不同负荷状态下的活动情况。当大脑皮层处于缺氧状态下时，其应激兴奋反应、以及缺氧导致的神经元细胞的抑制，必然引起EEG信号的变化，使EEG信号的信息量发生变化。用复杂度分析急性缺氧时的EEG信号是合适的。
表1 不同状态下的平均复杂度
Table 1 Average of complexity of EEG under different conditions time
, http://www.100md.com
ground
1600 m
3000 m
4300 m
beginning
0.4384±0.012
0.4271±0.031
0.4416±0.047
0.4391±0.019
10 min later
0.4415±0.017
, http://www.100md.com 0.5482±0.009*
0.5893±0.023*
0.6273±0.031*
20 min later
0.4519±0.021
0.4879±0.035
0.5021±0.016
0.5053±0.037
30 min later
0.4424±0.041
, 百拇医药
0.4676±0.024
0.4726±0.043
0.4277±0.044**
Note：*P<0.01，**P<0.05，as compared with the values at the experiment beginning or the ground values
首先，我们对所得Pz和Fz的两类数据进行分析，使用成组数据的统计检验，在各种情况下，无显著差异(P>0.05)。以下仅对Fz数据处理结果给以说明。
考虑人脑电的某种随机性和被试的个体差异，我们用统计方法进行分析。对每一时刻的2048个点取趋于稳定后的后1024个复杂度值进行平均，得到该时刻的平均复杂度。再对各个被试的每个相同时刻的复杂度值取平均。表1是对11例实验数据处理后的复杂度的具体数值。图1是其处理后的统计结果变化趋势。
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图1 不同状态下的复杂度变化趋势
Fig.1 Tendency of the average of EEG complexity under different conditions in 11 subjects
分析与讨论
从数据处理结果可以看到：
(1)Pz和Fz的两类数据代表的EEG信号复杂度在各种情况下，无显著差异(P>0.05)。表明缺氧对大脑的影响和大脑对缺氧的反映是全面的，没有明显的位置差异。
(2)地面组数据EEG信号复杂度的均值从统计的角度看接近一条水平直线，各组数据之间无显著差异(P>0.05)。而1600 m、3000 m、4300 m各组数据EEG信号复杂度的均值有相同的变化趋势，但变化程度不同。都是从起初的接近正常值附近急剧升高，转而逐步降低，但降速趋缓。缺氧10 min时，1600 m、3000 m、4300 m各组数据之间升高的幅度明显不同(P<0.05)，且3组数据相比地面组或实验开始前的值均有显著统计学差异(P<0.01)。说明当大脑开始缺氧时，由于机体的应激反应，神经元细胞电活动加剧，大脑皮层急剧兴奋，EEG信号的复杂度迅速升高，且复杂度对缺氧的程度较为敏感；缺氧10 min后，机体对刺激有所适应，神经元细胞电活动渐渐有序，EEG信号的复杂度逐步降低，且随时间的延长，降速趋缓。
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(3)应注意的是，4300 m高度下的EEG信号复杂度在缺氧30 min时，降到低于起初时的正常值以下，相比地面组或实验开始前的值有统计学差异(P<0.05)。表明在缺氧达到一定程度时，神经元细胞的活动受到严重抑制，也可能有部分神经元细胞凋亡。3000 m以下的缺氧一般认为是轻度缺氧，3000～5000 m则是中度缺氧。可以设想的是，如增加实验高度到中重度缺氧或延长实验的时间达到一定程度，可致大脑完全损伤，EEG信号的复杂度可逐渐趋于零。
(4)高度越高，缺氧越严重，曲线也越高。表明大脑对越严重的缺氧，皮层兴奋反应也越强烈。
从以上的分析我们可得到这样的结论：EEG信号的复杂度对大脑急性缺氧是敏感有效的，可用于缺氧程度的定量判断，可能成为一个新的评价缺氧脑损伤的临床参量，值得进一步研究。
但是，应该看到，复杂性本身还有一定局限，不能对EEG本质作出完整描述，对脑功能状态不能给出细致、深入的解释。加之自发脑电受思维和外部环境影响，如何克服各人的个体差异，还需要大量的临床实践和进一步的理论研究。
, 百拇医药
[参考文献]
[1] WU Xingyu，LI Xueyi,HAN Liping et al.Effects of acute moderate hypoxia on human performance of arithmetic[J].Space Medicine & Medical Engineering，1998，11(6)：391～395
吴兴裕，李学义，韩厉萍等.急性中度缺氧对人计算能力影响的研究[J].航天医学与医学工程，1998，11(6)：391～395
[2] CHENG Hong-wei,MA Rui-shan,NI He-ying et al.Effects of mild and moderate hypoxia on event-related potentials and the comparison of different stimulus paradigms[J]. Space Medicine & Medical Engineering，1999，12(1)：24～27
, http://www.100md.com
程宏伟，马瑞山，倪鹤鹦等.轻、中度缺氧对事件相关电位的影响及不同刺激模式的比较[J].航天医学与医学工程，1999，12(1)：24～27
[3] Osborne AR，Provencale A.Finite correlation dimension for stochastic systems with power-law spectra[J].Physica D，1989，35(3)：357～381
[4] Rapp PE.Chaos in Neuroscience cautionary tales from the frontier[J]. Biologist,1993，40(1)：89～94
[5] Theiler J,Eubank S,Longtin A et al.Testing for non-linearity in time series：the method of surrogate data[J]. Physica D, 1992，58(1)：77～94
, http://www.100md.com
[6] Pritchard WS. Dimensional analysis of resting human EEG II：Surrogate data testing indicates non-linearity but not low-dimensional chaos[J].Psychophysiology, 1995，32(3)：486～491
[7] Xu J H，Liu Z R，Liu R.The Measures of Sequence Complexity for EEG Studies[J]. Chaos,Soliton & Fractal，1994，24(4)：2111～2119
[8] Kolmogorov A N.Three approaches to the quantitative definition of information[J]. Inform Trans，1965,11(1)：3～11
[9] Lempel A，Ziv J.On complexity of finite sequences[J].IEEE Trans Inform Theor,1976,22 (1)：75～88
[10] Kasper K，Schuster H J. Easily calculable measure for complexity of sparial-temporal patterns[J]. Phys Rev A， 1987,36 (7)：843～848
收稿日期：1999-11-29, http://www.100md.com
单位：西安交通大学生物医学工程系，西安 710049
关键词：高空缺氧；模拟试验；脑电图；复杂度；非线性
航天医学与医学工程000405摘要： 目的 脑电的非线性分析是目前脑电研究的一个热点。复杂度比其它非线性参量有其优点。本文探讨了缺氧对脑电信号复杂度的影响。 方法 建立了一个急性高空缺氧实验模型，记录了4种不同高度条件下从缺氧前到缺氧30 min时的EEG，分析了其复杂度。 结果 发现缺氧引起复杂度明显变化。随时间和高度增加，一定程度缺氧可使EEG复杂度低于正常。 结论 EEG复杂度对脑缺氧较为敏感，可用于对缺氧程度进行评估，有望成为临床诊断的一个指标。
中图分类号：R857.1 文献标识码：A 文章编号：1002-0837(2000)04-0255-04
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Effects of Mild and Moderate Hypoxia on Complexity-Measure of the EEG Signals
HUANG Li-yu CHENG Jing-zhi
(Department of Biomedical Engineering,Xi'an Jiaotong University,Xi'an 710049，China)
Abstract： Objective Non-linear analysis of EEG signals is important in EEG studies.In this paper,the effects of mild or moderate hypoxia on the complexity of EEG were studied. Method A model for acute altitude hypoxia experiment was presented.EEG before and 30 minutes during four different levels of hypoxia were recorded.The complexities of these EEG signals were analyzed. Result With increase of altitude and time,to a certain extent,the complexity became lower than that under normal condition. Conclusion The complexity of EEG is sensitive to hypoxia,and can be regarded as one of the features classifying the hypoxic EEG and normal EEG.
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Key words： altitude hypoxia;simulated tests;EEG;complexity;non-linear
脑缺氧与脑缺血一样，一直是神经科学领域研究的热点之一。任何原因造成的脑缺氧都会产生较为严重的后果，急性高空缺氧的研究对航空航天医学更有重要意义，许多学者都从不同侧面采用不同方法研究了缺氧对人体的生理影响及评估方法[1，2]。但目前没有脑缺氧的统一定量诊断标准，早期诊断更是尚未涉及。
研究脑缺氧对大脑的影响最常用的指标是脑电图。脑电信号比起其它一些诊断技术，具有早期诊断、方便易行、无创伤等优点，在缺氧脑损伤的研究和诊断中有重要作用。但脑电在临床应用中也有一些缺点，如波形受个体差异、情绪、电极位置、麻醉等因素影响，确定性差；只能定性不能定量；目前只能靠医生目测诊断，人为因素影响很大。这都极大的影响了脑电在临床上对脑缺氧的诊断与评价，其研究进展和临床应用离人们的希望仍相距甚远。这主要是由于脑电信号具有多变性和不平稳性。起初人们是用线性理论的方法研究脑电，如功率谱估计等，取得了一定进展。尽管尚不理想，但由于其是方便、无创伤的一种获取脑活动信息的分析方法，因而普遍应用于临床。
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80年代中期开始，人们把非线性科学特别是混沌动力学的理论应用于脑电研究中，给脑电研究带来了新的希望。很多人用非线性动力学的数值方法研究脑电，测量脑电的Kolmogorov熵、分维数、Lyapunov指数、劳伦茨散点图等指标，取得了一定进展。然而值得说明的是，脑电源于低维混沌系统这一假设正受到挑战[3，4]，脑电是否源于非线性混沌系统尚需更为有力的证明。另外， 既使脑电是源于非线性混沌系统的，是否是低维更受质疑[5，6]。这一切都说明利用目前的低维非线性动力学的数值方法来描述脑电有一定的局限性。在这样的背景下用复杂性测度研究脑电的方法就被提出来了[7]。
复杂度的定义及算法
复杂度的概念首先由Kolmogorov[8]于1965年提出来，后由Lempel和Ziv[9]及Kasper 和 Schuster[10]给出了实现这种复杂性的具体算法。这种算法可以给出时间序列的信息含量。复杂度算法描述如下：
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(1)首先将已知序列{X1，X2，…，Xn}重构，令大于数列平均值的Xi为“1”，令小于数列平均值的Xi为“0”，得到一个“0，1”序列；
(2)对上面所得“0，1”序列所形成的一串字符S={S1，S2，…，Sm}后再加一个字符Sm+1或一串字符{Sm+1，Sm+2，…，Sm+s}，我们称这再加的一个或一串字符为Q，得到SQ={S1，S2，…，Sm，Sm+1}或SQ={S1，S2，…，Sm，Sm+1，Sm+2，…，Sm+s}。令SQV为SQ减去最后一个字符所得的字符串，若Q属于SQV中已有的“字句”，则把这个字符加在其后，称为“复制”；若不属于，则称为“插入”，插入时用一个“。”将前后分开；
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(3)把“。”前面所有字符看作是S，再重复以上的操作；
(4)把得到的用“。”分段的字符串被分段的数目定义为复杂度c(n)。根据Lempel 和Ziv的研究，几乎所有“0，1”序列的复杂度c (n)都趋向一个定值b (n) 即：
所以，b(n) 是随机序列的渐近行为，我们可用它来使c(n) 归一化，成为相对复杂度C(n)：
用这种函数来表示时间序列的复杂变化，可以看出完全随机的序列时C(n)趋于1，而规律的或周期的序列时C(n) 则趋于0。如需详细了解具体算法，请参看相关文献[1]。
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实验方法
急性高空缺氧模拟 大气压力随着高度上升下降，空气稀薄引起氧分压降低，从而会导致飞行员遇到缺氧性缺氧或高空缺氧。我们可用吸入低氧混合气模拟高空缺氧，4300 m是研究高空暴露生理反应时常用的高度，根据生理等效公式，查大气压表，计算模拟4300 m高度应吸入的氦氧混合气氧浓度为12.3%，测定本地(西安市)地面环境大气压力值平均为727.5 mmHg，约为400 m高度。实际配制的氦氧混合气浓度误差小于0.2%。同理配制其它高度混合气。由高压的氧气瓶向低压的氦气瓶充气形成低氧气瓶，实验记录EEG分地面和1600 m、3000 m、4300 m 4种高度，每种高度分为实验开始、实验开始10 min、20 min、30 min时各记录2048个点的数据长度进行分析。
通过供氧调节器分别吸入空气和氦氧混合气，以呼出气监测仪(三荣，日本)监测吸入气氦氧浓度，以脉搏血氧仪(Ohemda，美国)连续测量不同高度的血氧饱和度和脉率(用耳探头夹在左耳耳垂处)。
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EEG数据采集 每个被试者均需在4个高度、在规定时间内完成实验。实验任务的先后顺序随机排定，被试者在贴好电极后，坐在屏蔽室，给被试者带好供氧面罩，吸入相应高度气体，开始记录EEG。在每次实验的各种高度间，让被试者休息30 min，以便血氧饱和度、脉率恢复至正常水平，并进行必要的心理、脑力调整，高度对被试者保密，地面高度也要戴供氧面罩，只是呼吸空气而已。
本实验选11名年龄在18～20岁健康男性大学生为被试，均无既往神经、精神系统病史，记录电极置于国际标准10～20系统放置法的Pz 和Fz点，参考电极置于右侧耳垂，地极置于前额中央，所有电极均采用 Ag-AgCl盘状电极，电极放置前以酒精和乙醚混合液脱脂，使皮肤电阻符合要求。
采用12位AD卡对多道信号进行采样，每道采集频率是600 Hz，EEG放大采用RM6000多道生理仪(光电，日本)的生物电盒输入，由AB—621G生物放大器放大(时间常数2 s，频带1～70 Hz)。
, 百拇医药
统计方法 采用第四军医大学开发的“SPLM”统计软件包进行单因素方差分析作相关分析。
急性缺氧的EEG复杂度分析
EEG序列的复杂度与决定该序列的信息量密切相关。从复杂度的定义可看出，EEG序列的随机越高，说明EEG序列的信息量越大，EEG序列的复杂性也越高。复杂度从大脑接受和处理信息量的角度反映了大脑处于不同负荷状态下的活动情况。当大脑皮层处于缺氧状态下时，其应激兴奋反应、以及缺氧导致的神经元细胞的抑制，必然引起EEG信号的变化，使EEG信号的信息量发生变化。用复杂度分析急性缺氧时的EEG信号是合适的。
表1 不同状态下的平均复杂度
Table 1 Average of complexity of EEG under different conditions time
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ground
1600 m
3000 m
4300 m
beginning
0.4384±0.012
0.4271±0.031
0.4416±0.047
0.4391±0.019
10 min later
0.4415±0.017
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0.5893±0.023*
0.6273±0.031*
20 min later
0.4519±0.021
0.4879±0.035
0.5021±0.016
0.5053±0.037
30 min later
0.4424±0.041
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0.4676±0.024
0.4726±0.043
0.4277±0.044**
Note：*P<0.01，**P<0.05，as compared with the values at the experiment beginning or the ground values
首先，我们对所得Pz和Fz的两类数据进行分析，使用成组数据的统计检验，在各种情况下，无显著差异(P>0.05)。以下仅对Fz数据处理结果给以说明。
考虑人脑电的某种随机性和被试的个体差异，我们用统计方法进行分析。对每一时刻的2048个点取趋于稳定后的后1024个复杂度值进行平均，得到该时刻的平均复杂度。再对各个被试的每个相同时刻的复杂度值取平均。表1是对11例实验数据处理后的复杂度的具体数值。图1是其处理后的统计结果变化趋势。
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图1 不同状态下的复杂度变化趋势
Fig.1 Tendency of the average of EEG complexity under different conditions in 11 subjects
分析与讨论
从数据处理结果可以看到：
(1)Pz和Fz的两类数据代表的EEG信号复杂度在各种情况下，无显著差异(P>0.05)。表明缺氧对大脑的影响和大脑对缺氧的反映是全面的，没有明显的位置差异。
(2)地面组数据EEG信号复杂度的均值从统计的角度看接近一条水平直线，各组数据之间无显著差异(P>0.05)。而1600 m、3000 m、4300 m各组数据EEG信号复杂度的均值有相同的变化趋势，但变化程度不同。都是从起初的接近正常值附近急剧升高，转而逐步降低，但降速趋缓。缺氧10 min时，1600 m、3000 m、4300 m各组数据之间升高的幅度明显不同(P<0.05)，且3组数据相比地面组或实验开始前的值均有显著统计学差异(P<0.01)。说明当大脑开始缺氧时，由于机体的应激反应，神经元细胞电活动加剧，大脑皮层急剧兴奋，EEG信号的复杂度迅速升高，且复杂度对缺氧的程度较为敏感；缺氧10 min后，机体对刺激有所适应，神经元细胞电活动渐渐有序，EEG信号的复杂度逐步降低，且随时间的延长，降速趋缓。
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(3)应注意的是，4300 m高度下的EEG信号复杂度在缺氧30 min时，降到低于起初时的正常值以下，相比地面组或实验开始前的值有统计学差异(P<0.05)。表明在缺氧达到一定程度时，神经元细胞的活动受到严重抑制，也可能有部分神经元细胞凋亡。3000 m以下的缺氧一般认为是轻度缺氧，3000～5000 m则是中度缺氧。可以设想的是，如增加实验高度到中重度缺氧或延长实验的时间达到一定程度，可致大脑完全损伤，EEG信号的复杂度可逐渐趋于零。
(4)高度越高，缺氧越严重，曲线也越高。表明大脑对越严重的缺氧，皮层兴奋反应也越强烈。
从以上的分析我们可得到这样的结论：EEG信号的复杂度对大脑急性缺氧是敏感有效的，可用于缺氧程度的定量判断，可能成为一个新的评价缺氧脑损伤的临床参量，值得进一步研究。
但是，应该看到，复杂性本身还有一定局限，不能对EEG本质作出完整描述，对脑功能状态不能给出细致、深入的解释。加之自发脑电受思维和外部环境影响，如何克服各人的个体差异，还需要大量的临床实践和进一步的理论研究。
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[参考文献]
[1] WU Xingyu，LI Xueyi,HAN Liping et al.Effects of acute moderate hypoxia on human performance of arithmetic[J].Space Medicine & Medical Engineering，1998，11(6)：391～395
吴兴裕，李学义，韩厉萍等.急性中度缺氧对人计算能力影响的研究[J].航天医学与医学工程，1998，11(6)：391～395
[2] CHENG Hong-wei,MA Rui-shan,NI He-ying et al.Effects of mild and moderate hypoxia on event-related potentials and the comparison of different stimulus paradigms[J]. Space Medicine & Medical Engineering，1999，12(1)：24～27
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程宏伟，马瑞山，倪鹤鹦等.轻、中度缺氧对事件相关电位的影响及不同刺激模式的比较[J].航天医学与医学工程，1999，12(1)：24～27
[3] Osborne AR，Provencale A.Finite correlation dimension for stochastic systems with power-law spectra[J].Physica D，1989，35(3)：357～381
[4] Rapp PE.Chaos in Neuroscience cautionary tales from the frontier[J]. Biologist,1993，40(1)：89～94
[5] Theiler J,Eubank S,Longtin A et al.Testing for non-linearity in time series：the method of surrogate data[J]. Physica D, 1992，58(1)：77～94
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收稿日期：1999-11-29, http://www.100md.com