婴儿癫痫性痉挛综合征（infantile epileptic spasms syndrome，IESS）是一种严重的癫痫性脑病，平均患病率为每10万人20～30例^[，]。IESS的特征包括频繁的癫痫性痉挛、发育停滞或倒退，以及发作间期脑电图（electroencephalogram，EEG）高度失律。尽管经过治疗和随着年龄增长，部分患儿的癫痫发作能够得到控制或缓解，但仍有70%～90%的患儿存在发育异常^[，]。国际抗癫痫联盟已确认IESS与认知功能障碍的高风险有关。因此，早期识别IESS并探索与IESS患儿认知发育相关的特征和指标，对于改善患者的整体预后具有重要意义。

功率谱密度（power spectral density，PSD）是EEG信号分析中的重要方法，用于评估不同频率成分的能量分布。通过傅立叶变换或小波变换，将时域EEG信号转换为频域信息，以揭示大脑神经活动的不同模式。功率谱熵（spectral entropy，SpEn）利用归一化的 PSD 作为概率分布，计算其香农熵，从而衡量频谱的“无序程度”。是一种频域信息复杂度度量方法，能有效揭示信号节律性的强弱与脑功能状态的变化，是神经电生理分析中的关键特征指标之一。尽管临床对IESS的EEG特征已有大量描述^[-]，但是传统视觉分析对微弱或复杂EEG信号不敏感，定量分析能力较弱，PSD和SpEn可以自动化、量化和多维度分析弥补这些缺陷。本研究旨在深入比较IESS患儿与正常健康婴儿的PSD和SpEn之间差异，以期发掘早期诊断IESS的潜在生物学标志物以及识别更多IESS的脑电特征，为早期诊断和更多治疗干预手段探索理论基础。

选取2023年5月—2024年5月期间在北大人民医院儿科检查确诊的IESS患儿作为病例组。

① 年龄5～9月龄；② 所有患儿均有癫痫性痉挛发作；③ 伴有精神运动发育迟滞；④ 发作间期EEG表现为典型的高度失律。

① EEG背景不是高度失律；② 病史资料不全的患者；③ 有头颅磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）结构性异常。

同时选取5～9月龄的健康婴儿作为正常对照组，这些婴儿EEG正常且无神经系统疾病。本研究通过北京大学人民医院生物医学研究伦理委员会批准（2023PHB245-001），并与患儿监护人签署知情同意书。

本研究中脑电信号频段定义如下：θ（4～8 Hz）、α（8～13 Hz）、σ（12～16 Hz）、β（14～30 Hz）。为研究睡眠纺锤波相关活动，σ频段定义为12～16 Hz，虽与α频段（8～13 Hz）和β频段（14～30 Hz）存在1～2 Hz左右的频率重叠，但基于σ频段在睡眠期具有独立生理功能基础^[]，故而单独定义。统计分析过程中，所有频率的功率提取和频谱分析均在明确定义范围内独立进行，未重复计入，该频率分段用于脑区拓扑分布，未进行各频段间统计比较，以兼顾临床通用频率分段和睡眠期主要功能频率。研究两组EEG数据4～30 Hz频段的PSD形态和数值，分析θ频段（4～7 Hz）、α频段（8～13 Hz）、σ频段（12～16 Hz）和β频段（14～30 Hz）的PSD能量分布特点。

使用日本光电EEG仪（Nihon Kohden EEG-1200C）采集EEG信号，电极按照国际EEG学会标准10-20导联安放。因婴儿清醒期EEG常混有大量持续且不规则的伪迹，故而选择睡眠期EEG。部分病例因为EEG为高度失律背景，只能分为慢波睡眠期和快速眼动期。在婴儿入睡后截取10min的慢波睡眠期EEG片段进行研究。

将采集到的数据导入Matlab（Matlab2023b）平台的EEGLAB（v2023.1）工具箱，降采样率至500 Hz；设置低频滤波1 Hz，高频滤波70 Hz，陷波49～51 Hz，采用全脑平均参考。视觉辨识并手动去除短暂肌电、外部干扰等伪迹，使用独立成分分析（independent-component-analysis，ICA）去除心电、眼动等伪迹。使用Welch平均周期图法（hanning窗，窗长：2 s，重叠：50%）计算得到PSD。对病例组和正常组，使用EEGLAB演示其形态，并提取所有19个电极在4～30 Hz（27个频段）的PSD值。每组10例故在每个频率下获得190个PSD值。对病例组和正常组每个频段PSD值进行统计分析；将数据按4～7 Hz（θ频段）、8～13 Hz（α频段）、12～16 Hz（σ频段）和14～30 Hz（β频段）分四组，对比研究其能量分布和SpEn。

使用matlab内置统计函数进行数据验证、统计和画图。使用 Shapiro-Wilk 检验评估数据是否符合正态分布；通过Levene检验判断组间方差是否齐性。若数据满足正态分布且方差齐性，采用独立样本t检验；若不满足正态分布或方差齐性，采用 Mann-Whitney U 检验。针对多重比较问题，对所有统计结果进行FDR矫正，采用Benjamini-Hochberg方法，FDR 控制水平设定为 q<0.05。校正后的 P<0.05 为差异具有统计学意义。

共10例IESS患儿及10例健康婴儿入组。病例组男性7例、女性3例，年龄（7.59±1.33）月龄（5.0～9.7）；正常组男性6例、女性4例，年龄（7.67±1.19）月龄（6.0～9.9）。两组在性别和年龄上无统计学差异（P=0.64、P=0.88）。

两组PSD的值均表现为随频率增加而下降的基本趋势。相比正常组，病例组在σ频段缺少明显的尖峰，且各导联PSD分布更加分散（、1b）。病例组EEG有时可见明确睡眠纺锤波，但PSD仍缺乏σ频段尖峰（、1d）。

在θ频段、α频段、σ频段和β频段分析上，病例组（）与正常组（）的PSD能量分布存在明显不同。病例组在所有频段能量都表现为枕、后颞区>旁中线、颞区>中线区的分布模式。正常组在θ频段表现为枕、颞区>中线区>旁中线、额区，α频段表现为中央中线区（Cz）>后头部>前头部，σ频段表现为以Cz、顶区能量最高、颞区最低，β频段表现为后头部最高，额、前颞区最低。

在4～30 Hz共27个频段里，病例组所有频段PSD都显著高于正常组（P<0.000 1）。t值范围在6.78～25.03之间。反映出病例组和正常组在4～27 Hz频段PSD的巨大差异。需要注意的是，在12～15 Hz频段，t值相对邻近频段具有明显降低，但是考虑该频段在病例组和正常组之间有σ尖峰是否存在的差异，导致统计结果可能低估了实际生理差异（、）。

在θ频段，病例组SpEn较正常组略有增高且缺乏分布特征，正常组在中线及附近脑区较高，其它区域较低；在α频段，正常组SpEn在全部脑区略高于病例组，分布均表现为旁中线区较高；在σ频段，病例组SpEn全部脑区明显高于正常组；在β频段，病例组组表现为双侧中央、颞区低的分布，正常组表现为中心区低，颞、枕区高的分布（）。

IESS是一种严重的婴儿期癫痫性脑病。婴幼儿期是大脑发育的关键阶段，其癫痫发作和间期EEG异常是认知障碍的风险因素。这些障碍会随时间推移而进展，可能对神经系统发育造成不可逆的损害，形成终身的认知和社会能力障碍^[]。早期识别、早期治疗并尽快控制癫痫性痉挛发作对于IESS患者远期预后有重要意义。EEG是其确诊和评估治疗效果的主要检查，本研究通过对比分析IESS患者PSD信号特征，发现了IESS患者相较正常对照组在形态、能量分布有明显不同，数值上有显著差异。这些发现提示PSD可能为IESS提供一种特征性电生理标志物，加深对 IESS患者脑功能状况的了解，可进一步评估患者病情，为精准治疗提供新的理论基础。

EEG的不同频段的振荡反映了大脑皮层-皮层和皮层-丘脑网络的功能和状态^[]。这些振荡活动在多种认知功能中具有关键作用，包括感知、注意力、学习、记忆、运动控制以及高级目标导向行为^[-]。例如，θ节律对注意力和记忆至关重要，α振荡反映了丘脑皮质交互和认知表现，β节律与主动思维和问题解决相关，γ振荡与高级认知功能相关，在应对感觉刺激和认知任务时表现出显著变化^[]。σ频段是睡眠期脑电活动的重要频段，尤其在非快速眼动睡眠阶段中表现显著。虽然其频率定义上与α频段和β频段部分重叠，但是睡眠期σ频段反映丘脑-皮层功能网络，在睡眠相关EEG研究中通常作为独立研究频段，具有促进记忆巩固、抑制外界干扰、维持睡眠稳定性的功能^[-]。该频段与睡眠纺锤波密切相关，而睡眠纺锤波是NREM睡眠的特征性电生理标志之一^[]。PSD通过计算机分析将时域信号转换到频域，从而揭示大脑活动中各频段能量分布。虽然已有研究中将PSD应用于IESS和正常对照的睡眠期EEG分析，但是仅提到睡眠期癫痫性痉挛患者的PSD全局高于正常对照组，未对病例组和正常对照组的PSD形态和能量分布进行对比研究^[]。

本研究中病例组和正常组在σ频段存在最为明显的形态差异，病例组缺乏σ频段尖峰。σ频段尖峰和睡眠纺锤波频段分布相同，已有研究证明，睡眠纺锤是σ频段的一个子集^[]。部分病例也观察到明确睡眠纺锤，但是σ频段尖峰缺失或不明显，说明睡眠背景中σ频段振荡减少，是σ频段尖峰缺失的主要原因。同时提示传统视觉分析可能低估背景活动中细微σ频段振荡缺失的特征。在空间上，与睡眠纺锤波相关的神经元活动出现在从小型丘脑回路到功能性皮层区域的各种尺度上，并产生有利于皮层可塑性的皮层状态，同时限制皮层输出^[]，正常的σ频段振荡，被认为是丘脑皮质系统功能正常的表现^[]。IESS患者σ频段能量缺失可能与丘脑皮质系统异常有关，提示IESS患者存在丘脑整合信息功能受损。各导联PSD值分散，也提示全脑整合能力下降。SpEn结果显示，病例组和正常组在σ频段有明显差异，病例组SpEn大幅增高，说明病例组σ频段缺乏主导频率，同步性和节律性差，复杂度高，无序性高。基于以上研究发现，病例组σ频段PSD尖峰缺失和SpEn增大，可能和持续的认知损害有关。推测针对σ频段的神经调控（如丘脑深部电刺激、经颅磁刺激等）可能有助于改善IESS患儿的认知功能。

在θ频段、α频段、σ频段和β频段里，病例组PSD呈现出显著的后头部能量优势，前头部能量低，中线区最低。与之形成鲜明对比的是，正常组在不同频段呈现出不同的能量分布模式，且均和病例组明显不同。这种能量分布的明显区别，可能反映了IESS患儿神经振荡模式异常和脑网络功能重组现象。

因为婴儿更容易出汗导致慢波漂移，低频滤波设置在1 Hz，可能导致1 Hz附近PSD不准确，在颅内PSD和头皮PSD对照研究中，发现头皮PSD较高频段的能量更容易被衰减，记录更多外源电活动^[]，故而将研究频段设置在4～30 Hz。本研究对4～30 Hz每个频率段PSD进行了统计，结果病例组均显著高于正常组，与既往研究发现一致^[，]。但是，更多的研究也发现昏迷、抑郁、体温升高、神经痛等也具有PSD数值增高的特点，因此PSD增高是一种异常表现，但缺乏特异性，需要结合更多的指标进行神经发育异常疾病的早期识别^[-]。

本研究通过IESS患儿与健康对照组患儿进行PSD分析，发现IESS睡眠期EEG的PSD核心特征，即σ频段尖峰缺失、全脑能量分布异常与SpEn明显增大，以及全频段能量增高。PSD形态、能量分布模式和数值的异常，可能为神经调控的参数和调控部位提供有效信息。此外，PSD的量化特性使其适用于疗效动态监测，为个体化治疗提供客观依据^[]。因此，PSD分析有助于为IESS的早期诊断、疗效评估及机制研究提供了新视角。本研究为一项初步探索性研究。尽管初步结果提示了IESS患儿在特定频段和能量分布上可能存在特征性改变，但受限于样本量较小，研究结论仍需谨慎解读。未来应在更大样本基础上，结合更多模态的神经功能数据、治疗反应及远期预后等多维度指标，进一步验证和拓展本研究结果，以明确其临床应用价值与生物学意义。

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