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在临床中,镇静剂的使用量和镇静深度的监测一直以来都备受关注。因此研究能够配合镇静剂产生镇静作用从而减少镇静药物使用剂量的辅助方法,以及探索能够实时准确地监测镇静深度的潜在指标都是具有临床价值的研究方向。由于镇静剂存在的各种副作用,电刺激类治疗方式的应用给在临床中减少镇静剂的使用量带来了新的思路。基于目前经皮穴位电刺激(transcutaneous acupoint electrical stimulation,TAES)联合镇静剂使用可以减少镇静剂使用量加深镇静水平的研究现状,本研究旨在探索TAES单独使用时的镇静效应以及相关的脑功能机制。采用的主要研究方法是基于EEG信号的功率谱分析和脑功能网络分析。刺激的穴位分别为:双侧足三里(ST36),神门(HT7)和三阴交(SP6)。镇静深度由双频指数(bispectral index,BIS)来衡量。实验过程中采集静息和TAES阶段的30通道的脑电(electroencephalograph,EEG)信号,首先对delta-beta(0.5-25 Hz)四个频段的信号进行频谱分析,利用置换熵指标来比较两个阶段EEG信号复杂度的变化,进一步计算了delta(0.5-4 Hz)和alpha(9-12 Hz)两个频段的四个经典图论测度来度量两个阶段大脑功能整合和分离能力。研究结果表明,TAES单独使用可产生显著的镇静作用,TAES阶段的delta频段相对功率显著增加,alpha频段显著减少。TAES阶段各个通道的置换熵指数有降低趋势,尤其是额区,这表明TAES诱导产生的镇静效应伴随着EEG信号复杂度的降低。此外脑功能连接在TAES诱导镇静阶段显著降低。alpha频段的聚类系数,局部效率和全局效率有降低趋势,特征路径长度有增加趋势,但均不显著,而delta频段的四个测度无显著性差异。目前,临床中使用的镇静深度监测系统时间分辨率低并且只采集部分脑区的EEG信号,从而无法快速地提取与意识相关的全脑变化。本研究利用具有毫秒级别分辨率的EEG微状态分析方法,识别与丙泊酚诱导镇静阶段意识变化相关的微状态特征。实验采集清醒,中度镇静和深度镇静三个意识水平下的60通道的EEG数据,镇静深度由BIS衡量。通过聚类方法分别得到三个意识水平的微状态模板,并计算衡量微状态序列时空特征的参数。以随镇静深度显著变化的微状态参数为特征,构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)意识水平分类模型来区分不同的意识状态。并利用(standardized low resolution electromagnetic tomography,s LORETA)溯源分析方法计算各个微状态的大脑皮层的电流密度,从而得到每个微状态的皮层激活图。溯源分析弥补了EEG分析空间分辨率低的不足,通过大脑各区域的皮层激活图,探究随着镇静深度的改变,不同微状态主要激活脑区的变化模式。研究结果表明,微状态的最优聚类数量是随意识水平变化的,并且发现了两个镇静阶段特有的微状态。以显著变化的微状态参数为特征构建的SVM分类模型具有良好的性能,准确率达到85%,表明微状态参数有望转化为镇静深度的监测指标。溯源分析的结果表明,具有镇静特异性的微状态M8,M9的最大激活区域为额区。M4,M5的激活区域不随意识水平的改变而变化。随着镇静深度的加深,其余微状态对应的大脑激活区域呈现从枕区,顶区到扣带回再到额区的“从后向前”的前移模式。