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Tabla de contenidos

El análisis biespectral es una técnica avanzada de procesamiento de señales la cual cuantifica las no linealidades cuadráticas y su desviación de la normalidad. También cuantifica la interacción entre los componentes de la señal. El análisis biespectral se realiza en la transformada de Fourier, la cual descompone cualquier señal en un conjunto de senoidales, sencillas que al sumarse reconstruyen la señal original (Figura 1).

El BIS es un parámetro desarrollado a partir del análisis biespectral del electroencefalograma (EEG), analiza el patrón de las ondas cerebrales y lo convierte en un número de “profundidad de sedación”, obteniéndose mediante la aplicación de un sensor específico sobre la frente del paciente y se refleja en el monitor en forma de cuatro parámetros (Figura 2):

Análisis de onda de Fourier

(Fig. 1). Análisis de onda de Fourier

BIS (Índice Biespectral); reflejado como una cifra de 0 a 100, desde la ausencia total de actividad EEG (cero), hasta una actividad EEG normal –paciente despierto-(cien). Está complementado por la visualización en el monitor de la onda del EEG de la zona frontal, así:

  • 100: paciente despierto.
  • 100-70: despierto/sedación ligera moderada.
  • 70: estado hipnótico ligero (por debajo de este rango, baja probabilidad de recuerdo explícito).
  • 70-60: sedación profunda o anestesia ligera.
  • 60: hipnosis moderada (por debajo, baja probabilidad de recuerdo explícito).
  • 60-40: anestesia general
  • 40: hipnosis profunda.
  • 40-0: anestesia profunda.
  • 0: supresión de EEG

(Fig. 2). Sensor BIS

Monitorización BIS.

Al conectar sensor a cable del BIS requiere: Registrar en la gráfica los valores de BIS, EMG, TS, e ICS si procede (Figura 3). Se recomienda un BIS < 60 (de 40 a 60) para una sedación confortable, y que el paciente no presente memoria explícita de los hechos. Un EMG entre 30 y 50, indica una situación de confortabilidad para el paciente. La TS debe ser lo más cercana a cero. El ICS debe ser siempre lo más próximo a cien, admitiendose como normal un ICS de 90 a 100.

(Fig. 3). Parámetros de monitorización BIS.

Desarrollo de parámetros BIS.

(Fig. 4). Parámetros generadores de BIS.

Captura de la señal (Señal bruta EE/EMG).

En el proceso de cálculo del BIS, el primer paso es adquirir la señal del EEG por medio de la aplicación de cuatro electrodos colocados en la superficie cutánea, que permiten una conducción eléctrica apropiada con una baja impedancia.

Digitalización

Posteriormente a la adquisición y a la amplificación de la señal se hace la digitalización. La señal analógica capturada se presenta a intervalos regulares (frecuencia expresada en Hz), de forma que las deflexiones de cada onda están definidas por una sucesión de valores concretos positivos o negativos y dependientes del momento de la recolección de los datos. La frecuencia de los datos recolectados es esencial para la obtención de una señal digitalizada segura, por tanto, una frecuencia de 70 Hz sería algo más real.

Reconocimiento y filtrado de artefactos (filtro de artefactos).

Después de la digitalización, la señal se somete a un proceso de reconocimiento de artefactos. Los artefactos producidos por señales que excedieron el límite dinámico del amplificador, como el uso del bisturí eléctrico, pueden ser identificados en el epoch (divisiones temporales finitas del registro, en que se realiza el análisis: dos segundos de duración en el caso del BIS).

En el caso particular del BIS, el EEG digitalizado es filtrado para excluir los artefactos de alta y baja frecuencias y dividido en epochs de dos segundos. Posteriormente, la línea de base se analiza y se eliminan los voltajes contaminantes debido a las bajas frecuencias (por ejemplo, los ruidos de baja frecuencia de los electrodos).

Análisis temporal y parámetros derivados: tasa de supresión de sobretensión e índice quazi de supresión (detección de supresión).

La señal del EEG, después de la digitalización y del filtrado de los artefactos, podrá ser tratada matemáticamente. A partir de los parámetros (voltaje y tiempo). En el cálculo del BIS su generación se basa también, en dos medidas ad hoc de las ondas del EEG: rango de supresión de sobretensión y el índice de supresión QUAZI.

Rango de supresión de sobretensión (ST).

La supresión de sobretensión se define como intervalos mayores que 0,5 segundos en que el voltaje del EEG se encuentra por debajo de ± 0,5 µV (Figura 5). La tasa de supresión de sobretensión es la fracción de la epoch (período de tiempo de análisis de dos segundos), en que el EEG es isoeléctrico (no rebasa ± 0,5 µV). Debido a la naturaleza especialmente variable (no estacionaria) de la supresión de sobretensión, ella debe ser calculada como promedio durante un intervalo de por lo menos, 30 epochs (60 segundos). El valor normal de la TS es zero.

(Fig. 5). Presencia de Sobretensión-Supresión.

Índice de supresión quazi (bsr&quazi).

El índice de supresión QUAZI se proyectó para descubrir la presencia de supresión de sobretensión en el voltaje remaneciente de la línea base. QUAZI incorpora información de ondas lentas (< 1,0 Hz), derivadas del dominio de frecuencia para detectar la actividad de sobretensión impuestas sobre esas ondas lentas que, de cierta manera, contaminaría el algoritmo original del burst suppression ratio (BSR), rebasando los criterios de voltaje establecidos para definir el silencio eléctrico. Con ese índice, podemos detectar ciertos períodos de supresión que no podrían ser descubiertos con los criterios estrictos del silencio eléctrico (± 5 µV) impuesto por la definición de la tasa de sobretensión de supresión.

Transformada de furier.

En los monitores clínicos, el EEG se descompone en su espectro de frecuencia por medio de la transformada rápida de Fourier (FFT) de Cooley y Tukey 15. Ese algoritmo permite un cálculo eficiente de los datos digitalizados y aparece gráficamente como un histograma de potencia en el dominio de la frecuencia, siendo descartado el espectro de fase. El análisis cuantitativo de la señal obtenido por medio de la FFT, permite identificar algunos estándares genéricos, denominados bandas, en que cada uno de ellos se define por un rango de frecuencias: δ = 0,5-3,5 Hz, θ = 3,5-7,0 Hz, α = 7,0-13,0 Hz, β = 13,0-30,0 Hz y β2 = 30,0-50,0 Hz (Figura 6).

(Fig. 6). Decetección de rango de sedación. Señal EEG correspondiente al canal F7 correspondiente a un sujeto en estado de relajación

(Razón Beta) Potencia β relativa.

El parámetro de análisis frecuencial que utiliza el BIS es el rango relativo β, que está definido como log (P30-47 Hz/P11-20 Hz), o sea, el logaritmo del cociente entre las sumas de energías espectrales (amplitud de onda expresada bajo la forma de voltaje al cuadrado), de las bandas de frecuencias. Así tenemos una banda de baja frecuencia (11-20 Hz), que está incluida dentro de dos espectros clásicos: α y β, y otra de alta frecuencia incluida dentro del espectro β2.

Análisis bispectral.

El análisis bispectral incorpora información sobre la fase relativa al inicio de la epoch considerada, de las diferentes frecuencias obtenidas (Figura 7). El bispectro mide la correlación de fase de las ondas obtenidas por el análisis de Fourier entre las diferentes frecuencias. En un modelo simple, mientras mayor es el grado de acoplamiento de fase, menor será el número de neuronas “señales EEG”.

(Fig. 6). Cambio en ángulo de fase.

El análisis bispectral permite suprimir las fuentes gaussianas de ruido, aumentando la relación señal/ruido, lo que identifica las situaciones no lineales importantes en el proceso de generación de la señal.

El bispectro se calcula multiplicando tres valores espectrales complejos (cada valor espectral complejo incluye información de la frecuencia, amplitud y fase), y el valor espectral de las frecuencias primarias f1 y f2 por el valor espectral de la frecuencia de modulación (f1+f2). Ese producto es el punto más importante del análisis bispectral: si en cada frecuencia del trípode (f1, f2 y f1+f2) la amplitud espectral es grande (existe alguna onda sinusoidal para esa frecuencia), y si los ángulos de fase para cada una de las tres frecuencias consideradas están alineados, el producto final será grande (Figura 4 A). En cambio, si uno de los componentes sinusoidales es pequeño o está ausente, o si los ángulos de fase no están alineados, el producto será pequeño (Figura 4 B) 16.

El único conjunto de combinaciones de frecuencias para el cálculo del bispectro es un espacio en cuña (triangular y sombreado en la Figura 4), de frecuencia frente a frecuencia. Las posibles combinaciones que están fuera de esa cuña triangular no son necesarias para el cálculo debido a la simetría [B(f1,f2) = B(f2,f1)]. Además de eso, una gama de posibles frecuencias de modulación (f1+f2) está limitada a frecuencias menores o iguales a la mitad de la frecuencia de muestreo. El bispectro se expresa en micro voltios al cubo (µV3) ya que se trata del producto de tres ondas sinusoidales, cada una con una amplitud en micro voltios. Un valor derivado del bispectro es la bicoherencia, que varía numéricamente de 0 a 1 proporcionalmente al grado de acople de la fase en la frecuencia del trípode considerado.

Synchfastslow

El BIS utiliza como parámetro derivado del análisis bispectral, la sincronización rápido/lenta, que es el logaritmo del cociente entre la suma de todos los picos de bispectro en la banda de 0,5 a 47 Hz y la suma del bispectro en la banda de 40 a 47 Hz.

Análisis de variables bis y relación clínica.

El número BIS se obtiene del análisis ponderado de cuatro sub parámetros: rango de supresión de sobretensión, supresión QUAZI, potencia relativa beta y sincronización rápido/ lenta, donde se aplica un modelo estadístico multivariado utilizando una función no lineal.

La utilización particular de varios sub parámetros en la producción del BIS provino empíricamente, de una base de datos acumulados respectivamente, de EEG y escalas de sedación en que se utilizó una gran variedad de protocolos anestésicos.

Cada uno de esos sub parámetros presenta una mayor o una menor influencia en la generación del BIS, dependiendo de las variaciones en la actividad eléctrica captada por el electrodo explorador. Por lo tanto, tenemos:

  1. Sincronización rápido/lenta: se correlaciona mejor con las respuestas durante una sedación moderada o anestesia superficial. Ese parámetro también se correlaciona bien con los estados de activación del EEG (fase de excitación), y durante los niveles quirúrgicos de hipnosis.
  2. Potencia beta relativa: ese parámetro es más importante para el algoritmo de cálculo del BIS durante la sedación superficial.
  3. Supresión de sobretensión y supresión QUAZI: detectan la anestesia profunda.

Conclusión

La correcta interpretación de los parámetros del EEG proporciona una mayor seguridad a la hora de la toma de decisiones, no solo con relación al despertar, cuyas consecuencias pueden traer como resultado un síndrome del estrés postraumático, sino también debido al hecho de que las anestesias con valores de BIS muy bajos poseen resultados negativos.

Referencias

  1. Guedel AE – Inalation Anaesthesia: A fundamental Guide, 1st Edition, New York, The Macmillian Company, 1937;1-12.
  2. Rees GJ, Gray TC – Methyl-N-Propil Ether. Br J Anaesth, 1950;22:83- 91.
  3. Rampill IJ – A primer for EEG signal processing in anesthesia. Anesthesiology, 1998;89:980-1002.
  4. Johansen JW – Update on bispectral index monitoring. Best Pract Res Clin Anaesthesiol, 2006;20:81-99.
  5. Shannon CE, Weaver W – The Mathematical Theory of Communication. Urbana, University of Illinois Press, 1962.
  6. Silva FL, Niedermeyer E – Electroencephalography, 4th Edition, Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins,1999;781-796.
  7. McEwen J, Anderson GB – Modelling the stationarity and Gaussianity of spontaneous electroencephalographic activity. IEEE Trans Biomed Eng, 1975;22:361-369.
  8. Bickford RG – Automatic electroencephalographic control of general anesthesia. Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 1950;2:93-96.
  9. Arom KV, Cohen DE, Strobl FT – Effect of intraoperative intervention on neurologic outcome based on electroencephalographic monitoring during cardiopulmonary bypass. Ann Thorac Surg, 1989;48:476-483.
  10. Hjorth B – EEG analysis based on time domain properties. Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 1970;29:306-310.
  11. Gregory TK, Pettus DC – An electroencephalographic processing algorithm specifically intended for analysis of cerebral electrical activity. J Clin Monit, 1986;2:190-197.
  12. Rampil IJ, Laster MJ – No correlation between quantitative electroencephalographic measurements and movement response to noxious stimuli during isoflurane anesthesia in rats. Anesthesiology, 1992;77:920-925.
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