崔玉潔， 儲文彬， 楊 彭，王 靜， 安改紅， 王鵬飛， 陳學(xué)偉△， 馬 強(qiáng)△

(1. 天津體育學(xué)院， 天津 301617； 2. 軍事科學(xué)院軍事醫(yī)學(xué)研究院環(huán)境醫(yī)學(xué)與作業(yè)醫(yī)學(xué)研究所， 天津 300050； 3. 廣西壯族自治區(qū)人民醫(yī)院， 南寧 530021)

睡眠剝奪在當(dāng)今生活中非常常見[1]，嚴(yán)重影響著人們的認(rèn)知和行為績效[2]。睡眠剝奪后由于疲勞程度增加而導(dǎo)致認(rèn)知功能發(fā)生進(jìn)一步損害時(shí)，不僅會導(dǎo)致工作效率下降，還有可能因?yàn)槿耸д`操作而引發(fā)事故[3-4]。越來越多的證據(jù)表明這種行為損害是由于睡眠剝奪后生理喚醒水平降低對認(rèn)知能力的影響所致[5-8]。一些高級別的認(rèn)知過程可能會受到睡眠剝奪的間接影響，因?yàn)樗邉儕Z會影響高層次過程所依賴的關(guān)鍵低級過程。目前最新的研究成果表明，這種影響主要與個(gè)體的能量分配有關(guān)[9]。

睡眠剝奪影響機(jī)體認(rèn)知過程的注意調(diào)節(jié)[7,10]和行為指數(shù)(能夠在排除不相關(guān)物品的同時(shí)關(guān)注一個(gè)信息來源)，也會影響注意的執(zhí)行控制功能。睡眠剝奪后機(jī)體這些認(rèn)知功能的變化可能與能量的分配和轉(zhuǎn)移密切相關(guān)。腦電圖(electroencephalogram，EEG)在提示機(jī)體的生理心理功能變化上具有重要作用[11]。研究表明在大腦前額葉可較早地監(jiān)測到任務(wù)中的沖突，比如在Go/Nogo測驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)睡眠剝奪可明顯地導(dǎo)致額葉NoGo-N2波幅的下降[12]。

樣本熵能夠反映多頻率成分信號的混亂程度，提供信號的動力學(xué)特征，可以作為評價(jià)腦電信號復(fù)雜程度的一個(gè)指標(biāo)[13]。但目前尚缺少從不同頻段腦電樣本熵的角度來探討完全睡眠剝奪后機(jī)體能量分配對選擇性注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)影響的試驗(yàn)研究。本研究擬通過比較睡眠剝奪前后個(gè)體完成注意網(wǎng)絡(luò)(attention network test, ANT)任務(wù)[14]時(shí)腦電與注意功能密切相關(guān)的腦電波段樣本熵的變化，從腦電樣本熵的角度分析睡眠剝奪對個(gè)體選擇性注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的影響。

1 對象與方法

1.1 受試者

本試驗(yàn)通過北京航空航天大學(xué)倫理委員會審查。在試驗(yàn)前所有受試者均了解實(shí)驗(yàn)內(nèi)容，并簽訂了知情同意書。25名健康男性大學(xué)生和研究生自愿參與本次試驗(yàn)，受試者的年齡在20～27歲之間， 平均年齡為24歲；均為右利手、智力正常，視力正常或者矯正視力在1.0以上；均無精神或身體疾病并報(bào)告了睡眠習(xí)慣，近兩周內(nèi)均保持有規(guī)律性的7～9 h睡眠。

1.2 注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)和試驗(yàn)過程

注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)中包含4種類型的提示線索：無線索、中央線索、中性線索和空間線索(圖1A)，兩種目標(biāo)刺激：一致條件和沖突條件(圖1B)。每試次開始時(shí)，屏幕中央呈現(xiàn)200 ms的提示線索。線索信號消失后，在屏幕中央出現(xiàn)黑色注視點(diǎn)“+”，時(shí)長為500～1 000 ms(平均800 ms)。之后屏幕中出現(xiàn)目標(biāo)刺激，刺激顯示300 ms，最后，程序進(jìn)入反應(yīng)時(shí)期1 600～2 400 ms(平均1 900 ms)(圖1C)。其中，四種線索出現(xiàn)的次數(shù)相同。目標(biāo)刺激的兩種條件比例為1∶1。在試驗(yàn)中，當(dāng)提示線索為無線索、中性線索時(shí)，目標(biāo)可能出現(xiàn)在屏幕的上方，也可能出現(xiàn)在屏幕的下方。當(dāng)提示線索為中央線索和空間線索時(shí)，目標(biāo)出現(xiàn)在線索提示的方位上。當(dāng)目標(biāo)出現(xiàn)時(shí)，受試者需要根據(jù)目標(biāo)類型做出反應(yīng)，目標(biāo)為一致條件時(shí)按鼠標(biāo)左鍵，目標(biāo)為沖突條件時(shí)按鼠標(biāo)右鍵。任務(wù)分為4輪進(jìn)行，每輪包含96試次，每輪中線索和目標(biāo)類型偽隨機(jī)出現(xiàn)。線索條件的視角為0.85°，目標(biāo)箭頭的視角為2.27°。

睡眠剝奪周期從早上9：00開始到第2日的晚上9：00，開始時(shí)要求受試者完成注意網(wǎng)絡(luò)(attention network test, ANT)任務(wù)。在36 h完全睡眠剝奪期間，受試者禁止吸煙、禁食任何含有咖啡因和興奮劑的食物、飲料和藥物，如可樂、咖啡、酒、紅牛和巧克力等。禁止做劇烈運(yùn)動，可以閱讀、聊天、在電腦上玩游戲等。36 h完全睡眠剝奪后，受試者同樣完成一組ANT任務(wù)。

采用德國Brain Products actiCHamp腦電記錄儀和32導(dǎo)聯(lián)的Ag-AgCl電極的腦電帽(EasyCap, Brain Products GmbH)采集腦電數(shù)據(jù)，電極位置采用10-20國際標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)放置。腦電記錄的采樣率設(shè)置為1 000 Hz，電極阻抗保持在5 kΩ以下。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 腦電信號預(yù)處理 在本試驗(yàn)中，將不正確反應(yīng)的試次或者在可接受時(shí)間范圍(300～1 200 ms)反應(yīng)時(shí)之外的試次排除。原始腦電信號采用Brain Vision Analyzer 2.1軟件進(jìn)行預(yù)處理。使用雙側(cè)乳突作為參考電極，獨(dú)立分量分析算法去除眼電偽跡，為了校正因肌電、心電等引起的偽跡信號，去除幅值超過-100 μv(microvolt)至100 μv區(qū)間的信號， FIR濾波器進(jìn)行濾波時(shí)頻率帶設(shè)置為0.1～40 Hz，參數(shù)設(shè)置為24 Db/oct。我們選擇目標(biāo)鎖時(shí)的腦電信號進(jìn)行后續(xù)分析，根據(jù)4種可能的線索提示類型(空間、中性、中央、無提示)中的每一種對EEG信號進(jìn)行分段，在一致性條件下折疊，即不區(qū)分線索類型。

1.3.2 腦電樣本熵分析 樣本熵是一種用于度量時(shí)間序列復(fù)雜性的測量方法，在評估生理時(shí)間序列的復(fù)雜性和診斷病理狀態(tài)等方面具有應(yīng)用[15]。樣本熵值越大，說明時(shí)間序列中產(chǎn)生新模式的概率越大，序列越復(fù)雜。它可以用來衡量大腦皮層被激活時(shí)腦電活動的復(fù)雜性變化。而且它的優(yōu)點(diǎn)是所需數(shù)據(jù)短，算法運(yùn)算量小。它的算法描述如下：

將給定N點(diǎn)的時(shí)間序列{u(i)}按順序組成m維矢量，即

Xm(i)=[u(i),u(i+1),...u(i+m-1)],(i=1～N-m)

(1)

對每一個(gè)i值計(jì)算矢量Xm(i)與其余矢量Xm(j)之間的距離；

(2)

(3)

(4)

增加維數(shù)為m+1，構(gòu)造一個(gè)m+1維矢量，用上面同樣的方法求得Bm+1(r)

樣本熵為

(5)

當(dāng)N為有限值時(shí)，得到序列長度為N時(shí)的樣本熵的估計(jì)值，記作

SampEn(m,r,N)=-ln[Bm+1(r)/Bm(r)]

(6)

從上述公式來看，樣本熵的值跟m和r的取值有關(guān)，本研究選取的m=2，r=0.15SD(u)[16],SD(u)表示原始時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差。

對試驗(yàn)的腦電信號進(jìn)行預(yù)處理之后，提取目標(biāo)出現(xiàn)后的1 s數(shù)據(jù)計(jì)算樣本熵。首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行下采樣，將采樣率降低到300 Hz，然后使用傅里葉變換將信號變換到頻域，提取頻域下delta (1～4 Hz)、theta(4～7 Hz)、alpha(8～14 Hz)、beta(15～30 Hz)和gamma(31～40 Hz)頻率段的數(shù)據(jù)。最后分別計(jì)算每個(gè)頻率段在完全睡眠剝奪前后的腦電樣本熵，其中導(dǎo)聯(lián)選取的是F3、Fz、F4、C3、Cz、C4、P3、Pz、P4。數(shù)據(jù)處理使用matlab編程完成。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

ANT任務(wù)中，注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的計(jì)算方法是沖突條件刺激減去一致條件刺激[14]。所以，首先計(jì)算ANT任務(wù)中沖突條件與一致條件下的反應(yīng)時(shí)差值、正確率差值和腦電樣本熵的差值，再使用SPSS 22 軟件對36 h睡眠剝奪前后的反應(yīng)時(shí)和正確率進(jìn)行配對t檢驗(yàn)，對5個(gè)頻率段(delta、theta、alpha、beta和gamma)的9個(gè)導(dǎo)聯(lián)的腦電樣本熵完全睡眠剝奪前、后兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，如果不符合球形檢驗(yàn)，使用Greenhouse-Geisser進(jìn)行校正。

2 結(jié)果

2.1 完全睡眠剝奪對大腦注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)行為學(xué)的影響

對于每個(gè)受試者，針對目標(biāo)刺激條件計(jì)算平均反應(yīng)時(shí)(去除超時(shí)和不正確的響應(yīng))和正確率。 所有對沖突條件與一致條件的差值使用SPSS計(jì)算配對樣本t檢驗(yàn)(表1)。與睡眠剝奪前相比，睡眠剝奪后的沖突效應(yīng)反應(yīng)時(shí)差值要顯著減小(P<0.01)，睡眠剝奪后的正確率的差值顯著增大(P<0.01)。

Tab. 1 Comparison of mean reaction time and accuracy of target stimulus before and after 36 hours of total sleep n=25)

2.2 完全睡眠剝奪對注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)腦電樣本熵的影響

對36 h睡眠剝奪前、后目標(biāo)刺激的腦電樣本熵差值的對比分析，發(fā)現(xiàn)與睡眠剝奪前相比，睡眠剝奪后注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)在beta頻率段的腦電樣本熵明顯增大(P<0.01)，在delta、 theta、alpha、gamma頻率段沒有明顯變化(P>0.05)。導(dǎo)聯(lián)之間沒有顯著變化(圖2，見彩圖頁Ⅴ)。如圖2睡眠剝奪后減去睡眠剝奪前注意網(wǎng)絡(luò)沖突的腦電樣本熵差腦電地形圖，可以看出腦電樣本熵在大腦不同區(qū)域產(chǎn)生了不同的變化趨勢，在F3、F4、C4、Pz導(dǎo)聯(lián)的腦電樣本熵差較大，尤其是F4導(dǎo)聯(lián)，說明在額區(qū)復(fù)雜度變化較大。

在beta頻率段，通過對9個(gè)導(dǎo)聯(lián)在睡眠剝奪前和睡眠剝奪后的沖突效應(yīng)腦電樣本熵的比較，發(fā)現(xiàn)腦電樣本熵值在F3、F4、C4、Pz導(dǎo)聯(lián)上有顯著差異(圖3)。

Fig. 3 The beta frequency bands attention network conflict effect of the SampEn before and after 36 hours of TSD

3 討論

本研究通過對注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)的腦電信號分析，發(fā)現(xiàn)了與睡眠剝奪前相比，睡眠剝奪后注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的反應(yīng)時(shí)出現(xiàn)明顯下降。腦電樣本熵的結(jié)果顯示在睡眠剝奪后，與注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)相關(guān)的腦電樣本熵在beta頻率帶明顯下降，這可能與睡眠剝奪后大腦的注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)下降，與執(zhí)行控制功能的下降有密切關(guān)系。

研究結(jié)果表明在睡眠剝奪后，無論是一致條件還是沖突條件，個(gè)體反應(yīng)正確率均顯著下降，反應(yīng)時(shí)顯著延長，但是注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的反應(yīng)時(shí)顯著下降。這可能與以下兩個(gè)方面的變化有關(guān)：(1)睡眠剝奪后，目標(biāo)一致條件下的反應(yīng)時(shí)延長。由于目標(biāo)一致條件是沖突效應(yīng)的基線條件，故基線變長，在目標(biāo)沖突條件反應(yīng)時(shí)變化不大的條件下，與注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)相關(guān)的反應(yīng)時(shí)，則會縮短；(2)對于目標(biāo)沖突條件而言，增加的錯(cuò)誤反應(yīng)均在數(shù)據(jù)處理過程中被剔除，剩余反應(yīng)正確的目標(biāo)刺激中可能包含了更多受試者的猜測反應(yīng)，導(dǎo)致與注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)反應(yīng)時(shí)縮短。

睡眠剝奪后，幾乎所有的頻段均出現(xiàn)了沖突效應(yīng)的腦電樣本熵增加的趨勢。但在beta頻率段發(fā)現(xiàn)與注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)相關(guān)的腦電樣本熵增加最為明顯。其原因可能睡眠剝奪導(dǎo)致個(gè)體睡眠傾向的增加，導(dǎo)致更多的能量資源向睡眠方向轉(zhuǎn)移，這樣可用于維持沖突抑制反應(yīng)的能量就會下降。腦電樣本熵的研究發(fā)現(xiàn)，腦電樣本熵的變化可能與腦電復(fù)雜度有關(guān)[15]，說明在睡眠剝奪后，沖突條件與一致條件的復(fù)雜度變化增大，本研究的結(jié)果支持這一結(jié)論。Swann等人的研究證明beta頻率段的能量調(diào)整是人類認(rèn)知和動機(jī)系統(tǒng)中的一種常見機(jī)制，它的活性與反應(yīng)抑制或沖突解決有關(guān)[16-17]。本研究的結(jié)果表明beta頻率段腦電樣本熵的顯著變化反映了睡眠剝奪影響腦電復(fù)雜度，繼而影響注意網(wǎng)絡(luò)的沖突效應(yīng)，導(dǎo)致執(zhí)行控制功能下降。研究結(jié)果還顯示在F3、F4導(dǎo)聯(lián)，睡眠剝奪對腦電樣本熵的影響較大，這也證實(shí)與額葉功能機(jī)密聯(lián)系的高級認(rèn)知功能對睡眠剝奪反應(yīng)敏感[18]，這是因?yàn)轭~葉作為執(zhí)行功能中反應(yīng)抑制功能的高級認(rèn)知功能的核心[19]。

腦電樣本熵值的變化與小波熵不同，這可能跟任務(wù)的參與有關(guān)，裴婭男發(fā)現(xiàn)在靜息態(tài)時(shí)θ波段小波包熵在睜眼時(shí)顯著增高，有可能是用于清醒狀態(tài)的維持[20]。在受試者完成作業(yè)任務(wù)時(shí)，這部分資源可能轉(zhuǎn)到增加對注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)控制，這也從側(cè)面支持大腦的代償理論。

綜上所述，本研究試驗(yàn)從腦電樣本熵的角度分析了睡眠剝奪對個(gè)體選擇性注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的影響，通過比較睡眠剝奪前后個(gè)體完成注意網(wǎng)絡(luò)任務(wù)時(shí)腦電復(fù)雜度的變化，來探查睡眠剝奪對個(gè)體大腦的注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的損害。睡眠不足會導(dǎo)致個(gè)體執(zhí)行沖突控制能力的下降，因此有必要考慮此種損害會給個(gè)體正常生活工作帶來的不利影響和相關(guān)干預(yù)恢復(fù)措施。本研究為睡眠剝奪損害個(gè)體認(rèn)知功能，尤其是對注意網(wǎng)絡(luò)沖突效應(yīng)的影響提供了生理學(xué)證據(jù)。