基于熵特征的颅内压波形状态分类与代偿储备评估研究

《Scientific Reports》：Entropy-derived latent states identify pressure–volume regions during experimental intracranial hypertension

　　

摘要

颅内代偿储备决定了颅内压（ICP）对增加的颅内体积的反应，但在常规监测中无法获取压强-体积曲线的实际作用区域。我们在一个可逆性颅内高血压的猪模型中进行二次分析，以检测ICP波形的复杂性是否能够揭示这一隐藏的结构。我们从200 Hz的ICP波形中，通过不重叠的0.5秒窗口计算了标准化置换熵、小波熵和样本熵。我们使用一个三状态高斯隐马尔可夫模型，仅考虑这些熵特征，排除了绝对ICP值、注入体积、压强-体积斜率和阈值等信息。经过推理后，根据压力-体积区域将数值状态分别命名为“正常”、“警告”和“警戒”；这些名称并未改变状态的分类。特定状态下的dP/dV（一种局部逆向的顺应性指标）从0.53 mmHg/mL^(-1)增加到了3.84 mmHg/mL^(-1)和7.96 mmHg/mL^(-1)。在训练动物中建立的逐个样本排除法（leave-one-out mapping）在四个被保留的动物中的三个中保持了低-中等-高的状态排序。因此，由熵衍生的状态与逐渐增陡的压强-体积区域以及代偿储备的逐渐消耗过程相对应。这一概念验证需要进一步的独立验证，并不能直接用于临床报警或建立与血流动力学无关的、独立的顺应性测量方法。