在手术过程中，患者不同身体系统的正常活动会受到各种干扰。因此，监测患者的生理状态是非常必要的。生理监测系统可以通过连接到患者的电极和传感器连续测量和监测各种生命体征。常规测量的生命体征包括心脏电活动(通过心电图)、心率、呼吸频率、血压、心排血量、体温、外周毛细血管氧饱和度(SpO)gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)、潮末二氧化碳(EtCO .gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba)，呼出潮气量。gydF4y2Ba

血压gydF4y2Ba是指血管壁上循环血液产生的压力，通常指大动脉内的压力。血压通常表示为收缩压和舒张压。收缩压是指心脏收缩将血液泵入循环时动脉中的压力。舒张压是指心脏收缩后放松时的压力。在手术过程中，可以使用侵入性和非侵入性方法测量血压。有创血压监测包括直接估计动脉压，方法是将套管插入适当的动脉。这种方法可以对病人的血压进行连续的逐拍监测。无创监测使用带有自动袖带的振荡测量技术。gydF4y2Ba

热点;gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba 使用脉搏血氧计进行无创测量，以提供动脉血红蛋白氧饱和度的近似值。一个传感器被夹在手指上，脉搏血氧计持续发射和吸收通过毛细血管的光波。由于血红蛋白的氧结合导致血液颜色的变化，动脉阶段红光和红外光吸收光谱的变化提供了动脉系统内氧含量的估计值。脉搏血氧计还提供每分钟跳动的心率，平均速率超过5到20秒。gydF4y2Ba

EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba 表示呼出气体中的二氧化碳量。潮气量是指在吸气和呼气之间排开的空气量。这两个参数可以用来评估通风。gydF4y2Ba

在这项研究中，异氟醚和七氟醚(两者都属于同一类药物)被用作吸入麻醉剂，这两种药物都已知对自主神经系统有抑制作用。异氟醚、地氟醚等吸入麻醉气体的潮末浓度与麻醉剂的肺泡浓度有关，而肺泡浓度又与麻醉气体在目标作用部位(如中枢神经系统)的浓度有关。在整个麻醉过程中实时测量麻醉气体的潮末浓度，作为麻醉深度的指标。麻醉剂量的增加会导致失忆、催眠、肌肉松弛，并最终抑制对有害刺激(如切口)的交感神经反应。麻醉管理通常需要在麻醉剂量和有害刺激程度之间取得平衡，这是由麻醉敏感性的个体差异进一步调节的。gydF4y2Ba

一般认为，手术中观察到的有害刺激的程度表示组织损伤的程度，这也与POP的强度有关。在临床实践中没有对有害刺激的直接测量方法。然而，通过考虑切口后的麻醉剂量和在给定麻醉剂量下观察到的生理变化，我们可以推断伤害感受器引发的交感神经刺激和麻醉诱导的交感神经抑制之间的总体关系。如果不同时考虑生理和麻醉状态的指标，仍然很难将这些维度中的任何给定变化归因于第三个实体，如手术痛觉。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们使用了8个重要参数-心率，心率- spogydF4y2Ba_2gydF4y2Ba,热点;gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba，收缩压，舒张压，EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba，呼出潮气量，异氟醚和七氟醚的潮末浓度——作为自主神经系统活动或状态的表面和不完善的指标。对这些参数进行张量分解分析，以表征长期POP。gydF4y2Ba

长期流行gydF4y2Ba定义为术后第30天使用数字评分量表(0=无疼痛，10=最严重疼痛)自我报告的疼痛平均值。尽管这种方法并不是一种理想的疼痛评估方法，其潜在的主观偏见使其不太可靠，但不同的研究报告了这种方法与不同候选技术(如疼痛评估的生理参数或脑血流动力学变化)测量的疼痛之间的显著相关性[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在描述我们分析中的复杂hosvd之前，我们首先讨论了奇异值分解(SVD)在大规模术中数据分析中的潜在应用。考虑I的记录gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba术中生命体征超过IgydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba不同的病人。我们假设生命体征被记录在IgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba每个病人的时间点，但是可变持续时间的记录可以被切割到一个公共的时间窗口，以适应这一限制。这些级数的集合自然地表示为gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba×gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba×gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba生命体征数组和三阶张量，比如gydF4y2Ba．这个张量的每一个元素，gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba_我gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba2gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba3，表示每个生命体征的记录值gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba在时间点gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba对病人gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

考虑到患者会经历各种手术刺激，这种大型多路阵列(张量)的分析和解释具有挑战性，特别是当在广泛的手术服务中进行记录时。对相同手术刺激的生理反应在患者间表现出显著的差异。gydF4y2Ba

假设只记录了1例患者的术中生命体征，我们得到了一个矩阵，gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba _{我gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba}，其中包含每个生命体征的值gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba还有时间点gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba．当实验中涉及不同的生命体征且时间动态不同时，这样的矩阵很难解释。gydF4y2Ba

SVD通过分解成R个一级矩阵(分量)来对这个矩阵进行总结，如在方程1中，以近似原始数据矩阵。gydF4y2Ba

其中°表示向量的外积。这种分解提供了一个具有R维的低维子空间(一个新的坐标系统)，用I来描述原始的高维数据gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba或者我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba维度。每当应用分解时，我们交替使用术语维、分量和排名第一的矩阵或张量，但它们传达了相同的含义。每一个以r为索引的排名第一的矩阵都有一个跨生命体征的系数，gydF4y2Ba ugydF4y2Ba_{国际扶轮gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba}，和跨时间点的系数gydF4y2Ba vgydF4y2Ba_{国际扶轮gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba}．这些向量表示在原始数据矩阵中发现的多变量时间动态。在本文中，我们称它们为向量gydF4y2Ba UgydF4y2Ba_rgydF4y2Ba 时间模式(因子;黄色和绿色的向量gydF4y2Ba 图2gydF4y2BaA).多元(或时间)模式向量的每个系数(元素)包含2个重要信息。系数的绝对值提供了一个特定生命体征(或时间点)对该模式的贡献的度量。如果系数是复值(如本研究的情况)，由实部和虚部定义的角度提供了该系数(元素)与其他以该特定模式相关的频率振动的相位的解释[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba］．为了解释患者之间生命体征的可变性并简化数据张量A，一种方法是将多个数据矩阵连接起来，例如gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba _{我gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba}(每个病人一个)，从而将数据张量转换为gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_1gydF4y2Ba×gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba矩阵，然后对该矩阵应用奇异值分解(gydF4y2Ba 图2gydF4y2BaB).这样，R个时间模的长度为IgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba我gydF4y2Ba_3.gydF4y2Ba并且没有捕捉到患者之间共同的时间动态。gydF4y2Ba

在本研究中，我们直接对原始数据张量A (gydF4y2Ba 图2gydF4y2BaC)而不是把它转换成一个矩阵。然后，HOSVD方法提供以下分解:gydF4y2Ba

类似于SVDgydF4y2Ba UgydF4y2Ba^{(1）gydF4y2Ba}作为贯穿术中生命体征的典型模式gydF4y2Ba UgydF4y2Ba^{（2）gydF4y2Ba}作为跨越时间的时间动态。这些多变量和时间模式代表了患者中常见的动态。第三组模态，gydF4y2Ba UgydF4y2Ba^{（3）gydF4y2Ba}，gydF4y2Ba 患者因素gydF4y2Ba（gydF4y2Ba 图2gydF4y2BaC)，表示该方法识别的多变量时间动力学中的患者特异性变化。gydF4y2Ba

此外，为了捕捉传播动态，对实值生命体征进行Hilbert变换增强，以形成复值三阶张量，如gydF4y2Ba．方程2中的HOSVD分解也适用于复值张量gydF4y2Ba XgydF4y2Ba［gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba］．复杂hosvd识别携带与相位相关的附加信息的动态因素。gydF4y2Ba 图2gydF4y2BaD表示一个单一的多变量因素与大小和阶段的关系，其中多变量因素的每个元素代表手术中记录的一个特定生命体征。相位被绘制在0到2π之间，代表元素的相对相位。在圆形网格上绘制的相位显示出一个有趣的特征。多元因子中除与潮气量贡献相关的要素外，其余要素均表现出相同的相位。潮气量由麻醉师在手术中选择，但它仍然会影响患者的心率和血压。gydF4y2Ba

在这项研究中，我们设计并测试了一个基于复杂hosvd的度量投影，以至少75分钟内每分钟1个样本的速度从手术中收集的生命体征来表征患者的生理动态。术中生命体征采用Hilbert变换[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba来创造复杂的生命体征。在这里，一个二维张量(矩阵)表示每个患者不同术中生命体征的时变动态。175个二阶张量是根据175名患者的术中生命体征构建的，这些患者接受了范围相对广泛的外科手术，包括骨科、泌尿外科、结直肠、移植、胰腺和胆道以及胸外科手术，这些张量相互叠加，生成一个3D张量，以发现混合手术动力学。通过复杂的HOSVD提取的复杂的主要多变量时间因素与根据手术服务对患者进行分组后提取的多变量时间动力学进行比较。complex-HOSVD分解得到了多元因素和时间因素的近似，其大小分别为8×4和75×32。因此，从600个张量特征中提取出128个特征(F=4×32)。gydF4y2Ba

复杂hosvd在广泛的手术服务中具有手术动力学特征(参考gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba查阅外科服务清单)。值得注意的是，complex-HOSVD仅提取了4个多变量因素来捕捉患者内和患者间的术中动态。这些多变量因素的时间演变被32个时间因素捕获，并显示出手术服务可能影响的本质上不同的特征。复杂hosvd的多变量时间因子显示在gydF4y2Ba 图3gydF4y2Ba．第一个多元因素(红色的gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaA)表明潮气量对这一因素有很强的贡献。如前所述，麻醉师在手术中选择这个变量，它可以通过改变静脉回流到心脏、心率和心排血量来影响患者的血流动力学反应。该模式的相应元素在同一相位振荡(gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaB).第二个多元模式(蓝色在gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaA)强调心率和血压对这一因素的贡献。根据其相位图(gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaC)时，除与潮气量参与相关的元素外，该因子的所有元素均具有相同的相位。第三个多元模式(绿色在gydF4y2Ba 图3gydF4y2Ba)表明与第二个因素所表明的基本参与略有不同。该多元模式的相位信息表示血压与该模式的其他元素之间的相位差(gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaD).最后，第四种多元模式(黄色在gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaA)强调SpO的贡献gydF4y2Ba_2gydF4y2Ba和EtCOgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba同时也揭示了这两者之间的相位差和其他对该模式有贡献的元素(gydF4y2Ba 图3gydF4y2BaE)。gydF4y2Ba

不同的手术方式会导致不同类型的组织损伤。因此，手术类型规定了涉及的器官、器官系统或组织以及侵袭程度。手术类型对慢性POP发展的影响是确定无疑的。更长、更复杂的手术，以及那些与神经性POP模式相关的手术，通常与更高的慢性疼痛发展风险有关，尽管这种模式是不规则的，也与手术涉及的组织类型有关。在我们的分析中，术中生命体征的进化动态有一个时间因素，受手术类型的显著影响。因此，在本节中，我们将患者分为与不同手术方式相关的亚组，并调查与长期POP发展相关的手术相关特征。手术相关特征可能对应于分布在多个术中生命体征上的功率增加或减少，以及由时间模式表达的多因素振荡频率激活的变化。在本研究中，复杂HOSVD算法的输入由7个时长为50分钟的术中生命体征的时变内容构建而成(从手术中切口时间前10分钟开始)。选择围切期是为了标准化手术阶段，并考虑到短时间手术与长时间手术中POP的潜在差异。数据由Epic系统公司从Epic电子健康记录系统中提取，该系统包含一个麻醉信息管理模块。 We increased the number of patients in each subgroup by decreasing the length of intraoperative vital signs. We divided 242 patients into 6 groups based on the surgical services they received. The surgical groups included thoracic, orthopedic, urological, colorectal, transplant, and pancreatic and biliary surgeries. The surgical services and surgeries used in this study and the number of patients in each surgery group are summarized in 表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

我们试图确定手术特定机制如何与患者在手术过程中的生理反应相关。在这里，我们展示了复杂hosvd可以通过一组接受相同手术的患者的生理反应来表征手术相关的动力学。gydF4y2Ba 图4gydF4y2Ba说明了两种类型的手术(骨科和胸外科)以复杂hosvd为特征的手术动力学。再一次，复杂HOSVD总结了患者内部生理反应和跨患者动态在相当多的多变量因素。这些因素提供了略有不同的元素贡献，但表现出相同的相对相肖像。对于不同类型的手术，这些因素的时间过程有本质上的不同。从本质上讲，多因素间接编码交感神经活动，以补偿全身麻醉下血液动力学参数的变化(例如，自主调节)，这些特征是由手术期间的生理状态调节的(由时间因素捕获)。gydF4y2Ba

通过复杂HOSVD提取的复杂主要多变量时间因子被用作描述生理动力学相关性的新基础，并深入了解复杂生命体征瞬时阶段表达的个体反应之间的超前或滞后关系。gydF4y2Ba

我们将242例患者(平均年龄62岁，SD 8岁)，其中128例(52.9%)参与者为女性，根据手术后30天和90天的平均疼痛进行口头评估，分为两组，包括骨科、胸外科、泌尿外科、结直肠、移植和胰胆手术。报告平均疼痛强度≤3的患者被归类为gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba．患者报告的平均疼痛强度>3被考虑gydF4y2Ba 不属轻微gydF4y2Ba或gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba．这种区别与临床相关，因为中度至重度疼痛评级通常需要镇痛干预[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．每组患者人数报告在gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

复HOSVD提供的子空间可以直接用于分类任务。但是，相应的基不包含任何类别信息，这些信息在建模数据类别之间的不相似性时起作用。为了获得最显著的多变量时间因子，我们使用了基于Fisher排序的秩特征方法，并选择了前3个成分。投影是在3D数据流形上进行的，在我们的研究中，这是提供最高Fisher分数的前3个维度。利用投影数据点的相位信息进行分类gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba通过线性判别分析(LDA)对术后第30天和第90天进行分类。gydF4y2Ba

我们使用5倍交叉验证程序研究了LDA的性能。该方法使胸外科的真阳性率(TPR)和阳性预测值(PPV)分别为0.69和0.60，骨科为0.77和0.67，移植外科为1和0.75，泌尿外科为0.63和0.71。相比之下，PPV和TPR为gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba胰腺外科的分级分别为0.44和0.57，结肠直肠外科的分级分别为0.43和0.86。结果显示在gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba 图5gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba示不同手术组患者的相位信息投影到3D子空间上的散点图。术后第30天出现中度-重度疼痛的患者几乎集中在胸外科、骨科、移植和结直肠手术组。这一发现表明，患者对手术刺激的生理反应动态与长期POP发展有关。相同疼痛类别的许多患者对手术刺激有反应，但其阶段有小范围的变化。这种现象在术后第90天的中重度疼痛中表现得更好(gydF4y2Ba 图6gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

考虑到不同手术的愈合时间不同，而且《国际疾病分类》将持续性POP定义为术后至少持续3个月，我们重复了一组精确的实验来对报告的患者进行分类gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba术后第90天的疼痛程度。我们观察到，虽然纳入的患者数量gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba在所有手术组中，分级降低了，我们在检测发展为癌症的患者方面几乎达到了相同或更高的表现gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba与gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba疼痛程度(泌尿外科和骨科手术除外)。研究结果总结在gydF4y2Ba 表3gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

图7gydF4y2Ba比较前3个领先成分的贡献多变量时间因子与最高的Fisher分数，区分gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba胸外科手术术后30天和90天的疼痛程度。术后第30天，第1和第2个多因素强调心率和血压的作用。第二个多元模式(绿色向量)的激活是在两个不同的时间因素(绿色和黄色向量)中捕获的。gydF4y2Ba 图5gydF4y2Ba说明几乎所有在术后第30天出现中度-重度疼痛水平的患者在第1和第2维度上均为阴性阶段，主要集中在心率和血压的变化上。术后第90天，第1和第2个多因素强调心率和血压的作用。第一个多元模式(蓝色向量)的激活是在两个不同的时间因素(蓝色和绿色向量)中捕获的。gydF4y2Ba 图6gydF4y2Ba表明几乎所有在术后第90天出现中度-重度疼痛水平的患者在第1和第3维度上都有阳性阶段，在第2维度上都有阴性阶段。gydF4y2Ba

如前所述，每个复杂的HOSVD组成部分都确定了亚生理参数(多变量因素)与常见的术中时间动力学(时间因素)，这些参数在不同患者中被不同地激活。总的来说，复杂的HOSVD模型揭示了手术动力学(种群动力学)的合理画像，其中不同的生理参数子集在手术过程中的不同时间是活跃的，并且其在患者之间的变化被编码在个体动态变量中。到目前为止，我们使用常见的多变量时间动力学作为描述生理反应的新基础;因此，我们放弃了编码的单个动态变化gydF4y2Ba 患者因素。gydF4y2Ba然而，为了更好地表示动态，必须将每个主成分(作为子空间的一个基)与患者生理反应的每个动态模式相关联。由常见的多变量时间因素提供的坐标系和患者的多变量时间动力学不一定相同(即不一致)[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba］．鉴于通过复杂HOSVD提取的所有因素都是复杂值因素，该方法识别的多元时间动力学的患者特异性变化包含出现在多元时间动力学与患者因素的外积中的缩放和旋转调整。gydF4y2Ba

图8gydF4y2Ba说明了5例移植手术患者的多变量动态变化。为简单起见，在该图中不考虑时间因素，但同样的调整也适用于时间因素。gydF4y2Ba

为了比较每个生理反应和提取的多变量时间动力学之间的复杂相关性，有必要为所有患者提供一个共同的坐标系。同时，为了解释患者之间的动态变化，在投影到子空间之前，可以使用患者因素给出的复杂元素共轭来缩放和旋转生理反应，而不是旋转动力学。该过程可以针对每个复杂的HOSVD组件单独执行。从几何的角度来看，这个过程可以被认为是一个主动变换，其中一个点的位置在一个坐标系中发生了变化，而被动变换则改变了描述这个点的坐标系。gydF4y2Ba 图9gydF4y2Ba说明该过程是如何工作的。gydF4y2Ba

一旦获得新的投影，我们重复了同一组实验，以探索术中生命体征的动态相关性。再次，利用投影数据点的相位信息进行分类gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba在术后第30和90天进行LDA。gydF4y2Ba

我们注意到，与没有生理反应旋转的方法相比，胸外科、骨科、结肠直肠、移植、胰腺和胆道手术相关的五组中-重度疼痛的TPR或PPV有所改善。胸外科的TPR和ppv分别为0.69和0.75，骨科的TPR和ppv分别为0.77和0.83，移植手术的TPR和ppv分别为1和1，结直肠手术的TPR和ppv分别为0.57和0.73，胰胆外科的TPR和ppv分别为0.67和0.67。相比之下，PPV和TPR为gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba泌尿外科的等级保持不变。研究结果总结在gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba．gydF4y2Ba 图10gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba示不同手术组患者的相位信息投影到3D子空间上的散点图。同一疼痛组患者生理反应的相位信息比其他组(胸外科、骨科、移植外科、胰胆外科、结直肠外科组)更相似。这再次强调了患者对手术刺激的生理反应动态与长期POP发展相关。我们在术后第90天的结果中观察到相同的模式(gydF4y2Ba 图11gydF4y2Ba）.gydF4y2Ba

我们重复了这组实验，对报告的患者进行分类gydF4y2Ba 温和的gydF4y2Ba与gydF4y2Ba moderate-severegydF4y2Ba术后第90天的疼痛程度。我们观察到，三组与胸外科、骨科和移植手术相关的中重度疼痛的TPR和PPV增加。研究结果总结在gydF4y2Ba 表5gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

实验中使用了三维流形上投影数据点的相位信息。患者根据他们的手术服务进行分类。gydF4y2Ba