機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展為大腦信號建模提供了強(qiáng)大的工具。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)被認(rèn)為是提取腦電信號復(fù)雜特征的有效方法。本研究探討了CNN是否能夠提取與患者從昏迷中醒來的機(jī)會和3個月時的生存相關(guān)的對聽覺刺激的腦電圖反應(yīng)模式。我們記錄了145例心臟停搏后昏迷患者的數(shù)據(jù)。在患者昏迷的第一天,我們收集了床旁EEG數(shù)據(jù),利用CNN對聽覺刺激的單次試驗EEG反應(yīng)進(jìn)行了建模。這些反應(yīng)在從昏迷中醒來和未醒來的患者之間以及在昏迷中醒來和未存活的患者之間進(jìn)行了比較。采用腦功能分類(CPC)評估生存者的結(jié)局。根據(jù)患者的恢復(fù)水平對其進(jìn)行CPC評分,1分表示完全恢復(fù),2分表示中度的意識恢復(fù),3分表示重度的意識恢復(fù),4分表示昏迷或持續(xù)性植物狀態(tài),5分表示死亡。在分析的134例患者中,59%存活,41%預(yù)后不良(CPC:4～5)。使用CNN對覺醒的陽性預(yù)測能力為0.83,對結(jié)局的預(yù)測能力為0.69。結(jié)論:對心臟停搏后昏迷患者開展的這項研究發(fā)現(xiàn),利用深度學(xué)習(xí)評估的對聽覺刺激的EEG 反應(yīng)可幫助預(yù)測患者從昏迷中醒來的幾率。