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适用于脑卒中筛查的电阻抗成像电极的比较研究

2014-03-24郭大龙尤富生史学涛徐灿华董秀珍

医疗卫生装备 2014年3期
关键词:桥式脑电导电

郭大龙,尤富生,代 萌,史学涛,付 峰,杨 滨,徐灿华,董秀珍

适用于脑卒中筛查的电阻抗成像电极的比较研究

郭大龙,尤富生,代 萌,史学涛,付 峰,杨 滨,徐灿华,董秀珍

目的:针对新型的电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)应用于脑卒中筛查时没有合适的脑部阻抗检测电极的难题,比较当前常用的3种脑电电极——杯状电极、管式电极和桥式电极,研究它们在EIT筛查脑卒中的可用性。方法:分别使用2电极法和16电极法对6名不同被试者的前臂和头部进行阻抗测量,从接触阻抗、一致性、信噪比、配置时间4个方面对电极性能进行评估。结果:桥式电极的综合性能较好,它具有最低的接触阻抗((330±6)Ω)、最好的一致性(0.97±0.02)、最高的信噪比((63±1)dB)和最短的配置时间((411±37)s)。结论:进一步优化电极并建立电极外围支撑系统后,桥式电极有望被广泛用于脑卒中的EIT筛查技术中。

电阻抗断层成像;电极;脑卒中;筛查

0 引言

脑卒中是一种脑血液循环障碍性疾病,是近年国内发病率和死亡率均进入前三位[1]的一种严重疾病,早筛查、早发现是减少发病率、降低死亡率的关键[2]。

在脑卒中的检测方面,以CT、MRI为代表的成像技术起到了积极而关键的作用。但由于这些设备体积庞大、造价高昂、操作复杂,大多只能在患者体检或住院时才能检查,难以及早发现病情,更难以实现大范围的快速筛查。

电阻抗断层成像技术(electrical impedance tomography,EIT)是一种通过体表激励、体表无创测量的方式来估算体内电阻抗分布或变化特性的成像技术。相对现有的成像技术而言,EIT具有结构简单、操作简便、设备便携、成像速度快、系统造价低和无创检测等优点。最新研究证明,多频EIT(multi-frequency EIT,MFEIT)的成像精度能够满足脑卒中检测的需求,并能区分出血型和缺血型脑卒中,从而为医生的诊治提供有价值的参考[3]。

尽管EIT技术在脑卒中的快速筛查领域展现了良好的应用前景,但还存在一些问题尚待研究解决,较为突出的一点就是阻抗测量电极的问题。电极系统的结构及其性能对EIT前端信息的有效提取和图像分辨率都有较大的影响。因此,电极是整个EIT系统非常敏感和关键的部分之一,也是使用EIT技术进行脑卒中筛查必须解决的问题[4]。在使用EIT进行脑部监护时要先将被试者的头发去除,再对电极下的皮肤进行一定的摩擦处理。但在筛查脑卒中时不便于将被试者的头发剃除,且要在较短时间内得到稳定的信号,这就需要一种能深入头发内部且放置速度快的电极。考虑到脑电检测与脑部EIT检测均是从头皮经电极提取信号,本文拟根据脑EIT电极的特点,通过对比研究现有成熟的脑电电极的综合性能,为脑EIT电极系统的构建奠定基础。

目前,临床上的脑电电极根据是否使用导电介质可分为湿电极和干电极。

干电极不使用导电膏,可直接进行生物电势的

测量,以微针电极[5]和碳纳米管电极[6]最具代表性。但本小组对目前的微针电极进行测试时发现,其阻抗信号会随着时间大幅下降,并且皮肤因微针刺激会出现红肿,而碳纳米管电极较高的价格也限制了它的应用。而且目前的干电极都普遍存在一定的缺陷,即信号精度低、生物相容性和稳定性较差、受毛发和体动的干扰大[7]、与皮肤的接触阻抗高[6]等问题。因此,对于脑EIT,应用干电极目前难度较大。

从脑EIT的技术应用特点来看,传统的脑电湿电极技术较为成熟。湿电极使用导电膏等导电介质用以降低电极和皮肤的接触阻抗,在脑电测量中已广泛应用,具有信号质量较好、可重复使用、价格低廉的优势。虽然有报道称,使用湿电极长时间检测以后,信号质量会有所降低,而且导电膏的使用妨碍了大密度的电极阵列的应用[8]。但脑EIT筛查病情时,所用电极无需长时间检测,也不用大密度的电极阵列,更为重要的是,随着导电膏技术的发展,湿电极更加易用和安全[9]。

因此,本文采用在临床上常用的杯状、管式和桥式3种湿电极进行比较研究。

1 材料和方法

1.1 实验电极

选取临床上常用的3种湿电极,它们均能在不剃发的前提下深入到头发内部进行测量,且在测量中都能得到稳定的脑电信号,电极外形如图1所示。其中,从左到右依次为杯状电极(A)、管式电极(B)、桥式电极(C)。

图1 被测电极

杯状电极(西安宏星公司)是目前在临床脑电检测中最常使用的一种电极,优点是价格低廉、性能稳定,不足是需要对每个电极分别进行粘贴、不易固定。

管式电极(格林泰克公司)为Ag/AgCl粉末固体电极,适合弱信号、低频范围的精密测量,用于诱发电位和事件相关电位的脑电测量,使用时只需佩戴合适的电极帽,并为每个电极注入导电膏即可。

桥式电极(康泰医学公司)广泛用于脑电检测,它的前端附有吸水层,可以吸收导电膏和盐溶液,进而起到降低接触阻抗的作用。其独特的桥式构造能够使其伸入到浓密的头发中,使其电极前端紧密地与头皮长期良好的接触。

1.2 导电膏的选择

在使用湿电极时,导电膏和皮肤形成了导电膏-皮肤层,用以降低接触阻抗和提高信噪比[10]。适宜的导电膏能大幅降低接触阻抗,并能使湿电极的性能更加稳定。若导电膏选择不当,不仅会造成信号质量降低,还可能引起皮肤的过敏反应。同时,头发的存在阻碍了导电膏与头皮的充分接触,且使导电膏中的水分更快地蒸发[11],这就要求导电膏既流动性好,又不易挥发。在前期的试用中发现,格林泰克GT 10导电膏能满足实验要求,因此,使用该导电膏。

1.3 性能指标

对于电阻抗断层成像用电极,目前为止国际上还没有一套公认的评价指标。为全面准确地评价电极性能,依据文献报道并结合脑卒中筛查的实际应用,采用接触阻抗、一致性、信噪比、易用性4个指标对每种电极的性能进行评估。

(1)接触阻抗。过大的接触阻抗会引起系统误差。在EIT成像系统中,接触阻抗每改变100 Ω便会产生3%的系统误差[12],这就要求接触阻抗要足够小,并且在测量期间要足够稳定。然而,接触阻抗的信息通常难以直接测量到,本实验采用2电极法测量前臂阻抗信息从而间接反映接触阻抗的大小[5]。如图2所示,2个电极的中心间距固定为5 cm。

图2 左前臂的2电极法测量

(2)一致性。目前,利用EIT技术对脑部阻抗进行成像需要16个电极均匀地环绕头部一圈,16个电极性能之间的差异将直接影响到阻抗测量的准确性及图像的质量[13]。所以,本研究使用相关文献的方法[9],利用计算得出的相关系数的大小,对每套电极系统的一致性进行评价。

(3)信噪比。信噪比是指信号与噪声的比例,它对成像质量有着直接的影响,过大的信噪比会使图像出现伪影,降低成像精度[13]。本研究计算每一种电极的12种激励角度下的平均信噪比,然后进行平均处理得到电极系统的总体信噪比[9],再进行对比研究。

(4)配置时间。脑卒中筛查需要检测设备方便快捷,能在较短时间内完成电极的准备及头部电极的放置。因此,本实验记录从开始准备电极到采集到稳

定信号的时间为电极配置时间。

1.4 被试对象

实验选择了6名成年人,其中3名男性,3名女性(年龄为(24.5±4.6)岁,体质量为(62.1±8.7)kg)。长发受试者因为导电膏中的水分蒸发较快导致接触阻抗上升较快,短发受试者则相反[11]。因此,选择的3名男性头发长度均不同,分为短发(1 cm)、较长发(5 cm)和长发(10 cm),女性志愿者也分为短发(15 cm)、较长发(20 cm)和长发(30 cm)。另外,头发中的水分和污物也会对实验造成影响,因此,实验前对每名受试者洗发并吹干,休息3 h后再进行实验。

实验环境温度控制在(25±1)℃,湿度(55±5)%。受试者保持坐立姿势并尽可能进入平静休养状态以保持大脑功能处在平稳状态,如果被试者违反了上述规定则中止实验重新开始。上述实验经第四军医大学伦理委员会批准,并且所有的受试者签署了知情同意书。

1.5 测量设备

选用精密阻抗分析仪(Agilent 4294,Palo Alto,USA)进行2电极法的阻抗测量,其工作频率为40 Hz~110 MHz,阻抗测量范围为3~500 MΩ,测量精度为±0.08%。

利用本课题组所研制的脑部EIT系统(如图3所示)进行16电极测量,测量精度为±0.01%,工作频率为40 Hz~110 MHz,采用对向驱动邻位测量模式。驱动电流幅值为1 250 μA,频率为50 kHz,采集的速率是1帧/s,共采集1 000帧数据。

图3 脑部EIT阻抗测量系统

2 实验结果

以上所有实验均按既定计划进行,实验进行过程中所有志愿者均未出现不良反应,实验条件控制良好。

2.1 接触阻抗

如图4所示,阻抗值随测量频率的增加而减小。电极A和电极C的电阻抗较低,而电极B的电阻抗则一直相对较高。在低频范围(40~300 Hz),电极C的测量值比电极A低。在中频范围(300 Hz~10 kHz),则显示电极 C的测量值比电极 A高,在高频段(10 kHz~110 MHz)又恢复到电极C的测量值最低的情况。进一步分析发现,在50 kHz时,电极C的阻抗均值和标准差最小。50 kHz时的阻抗值显示,此时电极C的阻抗值最低。

图4 电极在频率40 Hz~110 MHz内利用2电极法测量的阻抗值

2.2 一致性

对于一致性而言,每种电极系统的16个电极之间的相关性系数如图5所示。结果表明,电极C具有最大的均值和最小的标准差,反映出其一致性最优。而电极A、B具有相对较小的均值和较大的标准差,显示出较低的一致性。

图5 每种电极系统的相关系数

2.3 信噪比

图6是信噪比均值和方差的直方图,表明电极A具有最小的信噪比均值和最大的方差,电极C则具有相对较高的信噪比。

图6 每种电极的信噪比均值和方差

2.4 配置时间

实验表明,在同样使用电极带的情况下,电极A的配置时间较长,电极C的配置时间最短。

实验结果见表1,表明电极C与另外2种类型的电极相比具有较优的性能,即较低的接触阻抗、较高的信噪比以及较好的易用性。

表1 3种电极的总体性能比较

3 讨论

本文根据EIT技术在脑卒中筛查时对电极的需求,对3种湿电极进行了比较研究。研究结果表明,桥式电极具有相对最优的综合性能,即较低的接触阻抗、良好的一致性、较高的信噪比和相对最少的配置时间。桥式电极的接触阻抗较低与其结构有关。前端采用多孔洞的弹性海绵制成,与人体皮肤接触后会产生许多微小的腔体,而杯状电极和管式电极均采用单腔体结构,多腔体结构在降低接触阻抗方面。更具有优势[14]。

此外,脑EIT电极支撑系统的设计不当会导致一定的系统误差,在本试验中为保证电极位置的准确,均采用电极带的形式进行支撑。16个电极放置在电极带对应的16等分点上,每次实验均固定在头部的相同位置,在很大程度上降低了因电极位置不同所导致的系统误差。

总之,在进一步优化设计电极以及其外围支撑系统后,桥式电极有望被广泛用于面向脑卒中的EIT技术之中,为脑卒中的筛查提供可靠的支持。

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(收稿:2013-05-13 修回:2013-10-15)

Comparative Study of Bio-electrodes Applied to Stroke Screening in Brain Electrical Impedance Tomography

GUO Da-long,YOU Fu-sheng,DAI Meng,SHI Xue-tao,FU Feng,YANG Bin,XU Can-hua,DONG Xiu-zhen
(School of Biomedical Engineering,the Fourth Military Medical University,Xi'an 710032,China)

Objective To compare the performances of three bio-electrodesofcup electrode,tube electrode and bridge electrodein brain electrical impedance tomography(EIT)in order toobtain the suitable one for stroke screening.Methods Measurementsof2-electrode and 16-electrode were used tomeasure the impedances of the forearms and brains of six different subjects.Theperformance of each electrode system was assessed from the aspects of contact impedance,uniformity,signal-to-noise ratio(SNR)and setup time.Results Bridgeelectrodebehaved thebestin the threeones,with the contactimpedanceof(330±6)Ω,theuniformity of(0.97±0.02),the SNR of(63±1)dB and the setup time of(411±37)s.Conclusion Bridge electrodemay be appliedwidely to EIT screening ofstroke based on further optimization and supportsystem.[Chinese Medical Equipment Journal,2014,35(3):19-22]

EIT;electrode system;stroke;screening

R318

A

1003-8868(2014)03-0019-04

10.7687/J.ISSN1003-8868.2014.03.019

国家科技支撑项目(2011BAI08B09,2012BAI20B00)

郭大龙(1987—),男,硕士研究生,研究方向为电阻抗断层成像技术的临床应用,E-mail:woshiguodalong@163.com。

710032西安,第四军医大学生物医学工程学院(郭大龙,尤富生,代 萌,史学涛,付 峰,杨 滨,徐灿华,董秀珍)

董秀珍,E-mail:dongxiuzhen@fmmu.edu.cn

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