参数优化选择颅内病理生理学的相关分析

文摘

最近,我们提出了一个数学工具集,称为选定的相关分析,可靠地检测到正面和负面的动脉血压(ABP)之间的相关性和颅内压(ICP)。这种相关性与严重的脑损伤自动调整和颅内合规,预测的数学模型。选择的时间分辨相关分析是基于一个窗口技术结合Fourier-based相干计算,因此取决于几个参数。实时应用这种方法的ICU不可避免地调整这一数学工具,高灵敏度和不同的可靠性。在这项研究中,我们将介绍一个方法来优化选择的参数相关分析结合索引,叫做选择相关积极(SCP)的结果患者由格拉斯哥结果评分(GOS)。为此,25例的数据用于计算每个病人的SCP值和多种可行的选择的相关性分析的参数设置。它可以表明,一组优化的参数能够提高方法的灵敏度大于四倍相比,我们第一次分析。

1。介绍

严重的神经活动如蛛网膜下腔出血(SAH)和创伤性脑损伤是受两个主要病理生理学原则:(A)主受伤的时候大部分是不可逆的,因此不影响主要治疗对象(1),(B)组成的二次损伤细胞毒性和的血管性水肿及增加颅内压(ICP)和连续脑缺血脑血流量减少,氧化不足导致程序性细胞死亡的神经元,可以检测到从几个小时到几天后受伤,可能导致神经功能障碍(2- - - - - -4]。因此neurointensive保健治疗的主要目标,以避免二次脑损伤提供一个最佳的生理和生化环境(5]。由于生理变化导致二次伤害是高度个人(6),最近的一项共识定义病人具体的治疗方案的必要性与刚性都适合所有的方法(7]。在这种情况下,大脑的压力自动调整保持连续脑血流量尽管系统性动脉压的变化是至关重要的(8,9]。在生理条件下,增加ABP不会诱发ICP水平较高。然而,如果自动调整受到干扰,ABP和ICP发生之间的正相关关系10]。因此,如果完整的自动调整,增强系统性血压导致改善脑灌注压(CPP)和适当的大脑血液供应。相反,在患者受损的自动调整,CPP的增加可能会导致脑肿胀和糟糕的结果11]。最近的研究表明,一个偏离被认为是最佳的CPP基于脑的功能自动调整将导致患者出现明显恶化的结果12]。因此一个个性化的治疗策略占自动调整状态的病人是必要的13]。这不过需要数组不同监测技术评估的颅内压(ICP),氧化状态和代谢(14,15导致一个巨大的数量的多通道数据集常常压倒性的治疗医生(16]。为了解决这个问题,我们最近开发了一个数学工具集称为选定的相关分析,揭露恶化的脑自动调整(17),表明减少颅内合规(18]。然而,这种方法需要验证的前瞻性研究允许调整治疗最终导致改善结果受影响的病人(14]。我们研究的目标是优化选择的参数相关分析提供最敏感和特定的工具集随机临床试验评估方法的好处。

2。方法

2.1。患者人群

这项研究是按照道德准则进行雷根斯堡大学的机构审查委员会。从病人的亲属知情同意了;所有的研究结果都存储和分析以匿名的方式。我们前瞻性调查一群25成人患者(13个雌性,雄性12日)在神经外科重症监护室治疗对创伤性脑损伤(TBI)或蛛网膜下腔出血在9日和16例,分别。我们只包括关键的神经系统疾病患者在我们的研究中,因为只有在大脑这个病人群多通道监测是临床表示。的平均年龄为43.4岁(范围:18.4 - -72.4);格拉斯哥昏迷评分(GCS)中位数在录取的时候是6(范围:3日- 15日)。后续完成到2015年1月通过回顾门诊记录和接触病人的家庭成员或病人的主治医生。平均随访时间为39.8个月;没有病人失访。 The neurological outcome was measured by the Glasgow Outcome Scale at last follow-up; the median score last follow-up was 3 (range: 1–5). All patients were sedated and mechanically ventilated during the observation period and received an intra-arterial catheter for the continuous measurement of arterial blood pressure as part of the standard treatment procedure in our institution. ICP monitoring was performed continuously using either an external ventricular drain equipped with an electronic pressure device (EVD) or a parenchymal ICP probe (both from Raumedic, Helmbrechts, Germany). The ABP and ICP data were acquired continuously using a data logger (Daq USB 6210, National Instruments, Munich, Germany) with a sample frequency of 1000 Hz. For the correlation analysis, the data were resampled to 0.2 Hz (one data point every five seconds) to reduce noise effects and to smooth out fast oscillations or spikes. Additionally, the above-mentioned resampling rate ensures that the low homeostatic variations of the data are contained within the window sizes we will discuss.

2.2。相关指数计算

在下面我们将大约素描所使用的数学框架选择的相关分析。更详细描述不同的应用特点,特别是错误率的计算,请参阅[17]。

确定上述之间的正相关关系从ICU ABP和ICP监测数据,我们使用一个窗口方法结合多窗口方法(mtm (19])来确定段的两个时间序列之间的相干同步记录采样率为0.2赫兹。同步时间序列,我们选择窗口,固定大小的与,,和潜在的不同的起点和然后计算mtm-spectra和windows之间的mtm连贯性: mtm提供了一个内置的显著性检验,每一个频率是检测的意义。在此基础上,我们定义的点态选择相关性(PSC)假设一个固定的显著性水平内置的显著性检验: 被显著的频率的要求在这两种光谱只保证频率被认为是本质上为原始信号,然而,在具体的一致性需求保证展品输入信号之间的相关性。重复的PSC的计算双同步窗口会导致平均点态选择的相关性(MPSC): MPSC列表的元素代表的比例显著发生谱和相干计算每一个频率。MPSC我们能够确定频率间隔,包含相关的整个数据集内的相关性。后发现这样的频率间隔通过分析几种不同的数据集,我们想确定时间对数据集的很强的关联发生。因此我们首先估计的相关程度对一双不同的窗口通过计算所有元素的和PSC属于频带。这个总和除以的长度叫做选择相关性(sc): 如果一对windows叫做选择相关对于一个预定义的阈值。的因此作为衡量价值的一对数据窗口的关联程度对一个特定的频率范围。获得时间分辨我们所选择的相关信息确定索引同步窗口而转变的起点沿着时间轴。另外我们使用统计检验,计算错误的误报率,确定阈值的意义。

2.3。统计检验

统计测试的重要性,一种扰动试验,基于模型预测之间的同步相关性ABP和ICP。两段不应相关如果他们的起点除了对方。假设一个如果预定义的阈值高值是有意义的,我们可以计算这些分离的窗口产生的频率值高于。解释错误的点击量的错误率关于因此决定的意义关于。识别输入窗口的足够抵消我们使用所谓的意思是有窗的自相关(): 如果时间改变是大到足以排除自相关工件,随后的吗值应该小而稳定。与此抵消我们可以计算误差指数,指示是否选择的相关性高于一个预定义的限制和错误率,也就是说,显然错对: 相应的数据段被称为显著相关,如果这双的sc价值高等于预定义的限制。这种相关性的重要性通过指定适当的出错率。

2.4。希尔伯特阶段差异

确定了一双windows表现出足够的高相关性指数,我们必须确定两个数据之间的逐步窗口。这是通过计算平均希尔伯特相位差(mhpd)相应的数据段,导致mhpd值介于0到180度(17]。上述的出错率计算值可以很容易地适应计算mhpd通过替换的错误率则以适当的标准。如果之间的关联数据将被称为积极的。

2.5。参数优化

与上述工具我们现在能够计算的比例对windows为每个病人显著正相关。这个百分比叫做选择相关积极(SCP)。SCP描述的比例测量时间的脑监管系统,自动调整,和合规是独特的打扰,这个指数是一个可靠的预测价值的病人结果(17]。但个别SCP的大小取决于几个参数需要通过上述的数学工具。详细这个参数的意义是mtm内置统计测试,数据的窗口大小对,频率间隔sc的计算和使用限制,,为选定的相关性和均值希尔伯特阶段的数据。找到最好的一组参数属于我们首先改变参数在一些自然的限制(见表1为每个生成的参数集),计算每个病人的SCP假设50度,适当的抵消错误率的计算,在我们之前的研究中使用(17]。然后我们确定一组特定参数的预测能力对我们的病人队列计算值之间的皮尔逊相关病人SCP和神仙。此外,我们计算一个参数称为收益率,即SCP的完整的数据集。换句话说,收益率描述SCP的总和值来源于整个病人人口加权的患者个体观察时间,因此作为测量方法的敏感性。发现有一组最佳的参数随后计算我们不同这个固定的sc参数集和测试的影响和产量完全如上所述。

3所示。结果

使用上述定义变化参数的sc优化得到5507不同的参数集。复杂的变化在命令变量,也就是说,价值、意义和产生的所有参数集,在图中做了总结1和表2。确定一个最优参数集我们首先引入了一个限制价值,维护一个有效的医学证据的SCP的价值。按照我们选择的生物医学文献价值为进一步优化过程。之后,我们执行一个二维装箱数据的意义和价值。我们选择的三角洲间隔1度和0.001的意义值的间隔。相比最装箱方式我们没有屈服值的平均每本但收益率最高,分别,这个本的参数集导致产量最高。使用这种方法,我们实现了保持最高水平的敏感性的SCP / bin。这个过程可以减少40个不同的参数组显著。意义之间的相互关系和屈服值的参数设置如图2。

会计需要的sc误差测试高于75%的显著性水平一个“最佳”参数设置显然是发现81.89%收益率的0.10的重要性。

由此产生的参数集,由wsize = 1024, mtm统计= 90%,上限,,现在使用的优化意味着希尔伯特相位差。

3.1。希尔伯特相位差优化

对于上述wsize = 1024我们发现允许的最大70度以满足吗低81.8%,因此繁殖同等意义的sc计算。的变化值增加描绘在图3。它可以清楚地看到这一点70度仍然满足的目标价值。与此设置收益率上升到0.2129。比较这个结果和达成的屈服值我们之前的研究中使用的参数集(18)因此,我们找到一个提高产量和增强的方法灵敏度的4.27倍。可视化参数优化的影响,我们进行了皮尔逊相关性的观察时间百分比病人SCP和临床结果显示,衡量GOS(图4)。三种情况表明,取决于相关参数设置与结果显著不同;此外,敏感性表达的产量和精度的误差测试意义也高度依赖的参数设置。

4所示。讨论

的预后严重的神经活动,比如蛛网膜下腔出血或脑外伤仍异常贫穷(20.,21]。尽管有前途的临床前数据,大多数试验前瞻性评估新的治疗方法总是没能证明任何显著改善的结果(22,23]。病因治疗方案在此基础上的不足,现代neurointensive保健的主要目的是为了防止继发神经损伤和促进最大神经恢复通过调整系统性血压、ICP、CPP和脑氧合(24,25]。从单变量只专注于一个参数如ICP已经证明是不成功的26),很明显,整个病理生理系统灾难性的神经损伤后需要监测和治疗调整,以改善病人的结果(27]。现代方法在计算机化的解释多通道脑监测参数利用时间序列分析提供了临床支持工具逐渐变化监测参数的实时解释向全世界揭示系统的变化,如减少颅内合规(18和干扰自动调整17,28]。这些系统最近被验证使用正电子发射断层扫描(29日[],微量透析可把时程延长30.),经颅多普勒超声(31日),和病人的结果12,17),以确保该方法的预测价值和临床实用程序。作为我们的方法的局限性,SCP没有最建立指数相比,干扰自动调整(插件可以)由Czosnyka和同事32]。然而,现在的主要任务是实现这些平台为前瞻性临床试验设置为了评估这种方法治疗的好处调整和改善患者的结果(7]。我们的研究结果清楚地表明,SCP检测是高度依赖的参数设置。确定最优参数设置为未来临床试验采用SCP作为实时临床工具,之后我们有三个主要目标:(a)相关率高,患者为了避免假阳性结果SCP检出率可能导致过度治疗的潜在的副作用,患者(B)为SCP发生表示最大灵敏度高收益率(每个观察期SCP的百分比),和(C)尽可能高的精度,避免自相关事件表达了内置的错误检测的重要性。总之,该参数优化分层来满足主要的临床需求的结果在一个非常具体的,敏感的,可靠的方法检测患者的颅内动力学neurointensive护理。我们正在利用这些优化参数来源于前瞻性研究的现有解决这种方法的临床实用性。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

引用

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