劉玉冰,錢志余,王宏,李韙韜,劉洋洋,王紹波
(南京航空航天大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)工程系,江蘇南京 210016)
實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間監(jiān)測(cè)顱腦損傷患者的腦組織生理狀態(tài)是腦外科醫(yī)生和科研工作者關(guān)注的一項(xiàng)重要課題。目前臨床常用監(jiān)測(cè)技術(shù)分為有創(chuàng)監(jiān)測(cè)和無(wú)創(chuàng)監(jiān)測(cè)。在無(wú)損監(jiān)測(cè)技術(shù)中,近紅外光譜技術(shù)(near-infrared spectroscopy, NIRs)因其安全、靈敏度高等優(yōu)勢(shì)備受人們的歡迎。研究表明,690~1 000 nm波段的近紅外光線能夠穿透頭皮、頭骨到達(dá)腦皮質(zhì)2~2.5 cm,近紅外光經(jīng)過(guò)吸收和多次散射后,被放置在頭皮處的光電檢測(cè)器檢測(cè)到,從而可以得到組織的信息[1]。因此,可采用近紅外光譜技術(shù)研究大腦皮層的生理狀態(tài)。
采用光學(xué)方式研究腦組織生理狀態(tài)時(shí),檢測(cè)光需經(jīng)過(guò)多層組織,其中,頭皮、顱骨等淺層組織的生物組織參數(shù)和光學(xué)特性在各種疾病中變化很小,較深層組織包括腦脊液、灰質(zhì)和白質(zhì)的生物組織參數(shù)和光學(xué)特性在疾病中變化較大。何亮等人[2-4]研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)腦組織出現(xiàn)腦水腫時(shí),腦脊液含量增多,灰質(zhì)和白質(zhì)的光學(xué)特性發(fā)生改變。戴麗娟等人[5]研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)出現(xiàn)腦出血、腦缺血等情況時(shí),腦組織的光學(xué)特性受到影響。雖然多項(xiàng)研究表明生物組織的生理狀態(tài)的變化會(huì)引起生物組織參數(shù)或光學(xué)特性的變化,但是,隨之NIRs光譜在組織表面的分布特性的變化尚未被揭示。
為探索生物組織的組織參數(shù)和光學(xué)特性對(duì)NIRs光譜在組織表面的分布特性的影響,我們采用Monte-Carlo仿真方法分別研究了腦脊液含量、灰質(zhì)和白質(zhì)光學(xué)特性變化時(shí),在組織表面不同檢測(cè)半徑處的光學(xué)信號(hào)變化情況,旨在為研究腦組織光學(xué)檢測(cè)新方法及開發(fā)腦組織光學(xué)檢測(cè)設(shè)備提供參考與指導(dǎo)。
生物組織光譜學(xué)認(rèn)為光在生物組織中的傳播是由于單個(gè)光子在組織內(nèi)部被吸收或者散射的傳輸造成的[6]。光學(xué)檢測(cè)通常從光的粒子性角度來(lái)研究生物組織的光學(xué)特性,忽略其波動(dòng)性和偏振效應(yīng)等[7]。生物組織光學(xué)參數(shù)主要包括吸收系數(shù)μa、散射系數(shù)μs、約化散射系數(shù)μs′、各向異性因子g、折射率等。約化散射系數(shù)又稱為傳輸修正散射系數(shù),滿足:
μs′=μs(1-g)
其中,吸收系數(shù)μa和約化散射系數(shù)μs′與生物組織的多種生理狀態(tài)有關(guān),如生物組織中血糖、血氧含量及生物組織是否發(fā)生變化等[8]。因此,本課題主要針對(duì)生物組織吸收系數(shù)和約化散射系數(shù)兩項(xiàng)光學(xué)參數(shù)進(jìn)行研究、分析。
Monte-Carlo方法模擬光子在生物組織內(nèi)的傳輸過(guò)程,被認(rèn)為是最接近實(shí)際的方法,成為研究生物組織中光傳輸問(wèn)題的主要方法[9],常用來(lái)驗(yàn)證其它模型的正確性。
Monte-Carlo方法跟蹤上百萬(wàn)個(gè)光子在生物組織內(nèi)的隨機(jī)行走過(guò)程。一旦發(fā)射,光子移動(dòng)一個(gè)隨機(jī)步長(zhǎng),期間可能發(fā)生吸收、散射、傳播到組織之外或無(wú)能量損耗傳播等情況。其中散射會(huì)導(dǎo)致光子的行進(jìn)方向改變,吸收會(huì)導(dǎo)致光子的權(quán)重衰減。隨后光子繼續(xù)移動(dòng),繼續(xù)與組織發(fā)生作用,直至光子從組織表面逃逸出來(lái),或當(dāng)光子的權(quán)重衰減到足夠小(此時(shí)認(rèn)為光子已被組織吸收),則停止對(duì)該光子的追蹤。最后重復(fù)這束光中所有光子的行走過(guò)程,則完成此光束的Monte-Carlo模擬。
采用光學(xué)方式檢測(cè)大腦組織成分或結(jié)構(gòu)變化、大腦皮層以及更深層的活動(dòng)時(shí),檢測(cè)光需經(jīng)過(guò)頭皮、顱骨、蛛網(wǎng)膜下腔(內(nèi)充滿腦脊液)、腦灰質(zhì)進(jìn)而到達(dá)腦白質(zhì),隨后又按相反順序向外傳播,最終到達(dá)檢測(cè)器。根據(jù)光學(xué)傳播路徑,本課題對(duì)顱腦實(shí)際結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)化,建立一個(gè)五層模型,見(jiàn)圖1。本課題以Umeyama等人實(shí)驗(yàn)獲得的成人腦部生物組織參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行Monte-Carlo仿真,具體參數(shù)見(jiàn)表1[10]。成人腦部模型簡(jiǎn)稱為常規(guī)腦模型,其中近紅外光波長(zhǎng)選用840 nm。
圖1 腦部多層介質(zhì)模型
表1 成人腦部模型的厚度以及光學(xué)特性參數(shù)
本課題采用Lihong Wang博士編寫的Monte-Carlo模擬程序,該程序由兩個(gè)子程序組成,分別為Mcml.exe和Conv.exe,其中Mcml.exe用于產(chǎn)生模擬數(shù)據(jù),Conv.exe用于卷積輸出。仿真步驟如下:
(1)突發(fā)疾病、意外傷害的處置預(yù)案。志愿者在戶外工作中遇到游客突發(fā)疾病,應(yīng)立即就近處置送往最近的醫(yī)院就診或撥打120急救。
(1)配置仿真模型文件(.txt)
仿真模型文件是Mcml程序計(jì)算的依據(jù)。該文件中需配置的參數(shù)主要有光子數(shù)、二維柵格系統(tǒng)的格間距dr和dz、柵格數(shù)目、組織層數(shù)及各層組織的光學(xué)參數(shù)等。本課題仿真過(guò)程中保證光子數(shù)、二維柵格系統(tǒng)的格間距dr和dz、柵格數(shù)目、組織層數(shù)等參數(shù)不變。其中,設(shè)置光子數(shù)為1 000 000,二維柵格系統(tǒng)的格間距dr和dz分別為0.05 cm和0.01 cm,柵格數(shù)目分別為100和600,組織層數(shù)為5。各層組織的光學(xué)參數(shù)根據(jù)具體實(shí)驗(yàn)要求進(jìn)行配置。
(2)Mcml程序
Mcml程序用于仿真單光子束在組織中的傳播。打開Mcml程序讀入已配置的仿真模型文件,計(jì)算輸出相應(yīng)的mco格式文件。
(3)Conv程序
Conv程序用于對(duì)Mcml程序產(chǎn)生的模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積輸出。輸入需卷積文件,設(shè)置光源為高斯分布模式,光能為1 J,光源半徑為0.01 cm。最終輸出frz格式文件,此格式文件可用EXCEL文件打開。
(4)讀取光通量值
讀取不同檢測(cè)半徑處的光通量,即放置在該處的光電檢測(cè)器檢測(cè)到的光信號(hào)。利用Matlab分別讀取水平距離入射光0.5、1.0、1.5、2.0、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5、5.0、5.5、6.0 cm處組織表面的光通量值,見(jiàn)圖1。
由于Monte-Carlo仿真是隨機(jī)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法,為減小隨機(jī)誤差,重復(fù)步驟(2)~(4)三次,將三次讀取的各點(diǎn)光通量分別求和取平均值,并對(duì)其做歸一化處理及統(tǒng)計(jì)分析。
在檢測(cè)光的光路上,腦脊液含量的變化主要體現(xiàn)為腦脊液厚度的變化。因此,本課題仿真過(guò)程中采用腦脊液厚度變化指代腦脊液含量變化。首先,建立6個(gè)組織模型,分別設(shè)置仿真模型的腦脊液厚度為0、0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 cm,其余參數(shù)與常規(guī)腦模型參數(shù)相同。對(duì)同一檢測(cè)半徑處的光通量值進(jìn)行歸一化處理,結(jié)果見(jiàn)圖2。對(duì)腦脊液厚度與同一檢測(cè)半徑處的光通量進(jìn)行t-檢驗(yàn)分析。
圖2 腦脊液厚度與光通量的關(guān)系曲線
圖為腦脊液厚度變化時(shí),組織表面不同檢測(cè)半徑處的光通量比較。由圖2可見(jiàn),在檢測(cè)半徑為1.0、2.5、4.0、5.5 cm處,由于腦脊液厚度變化造成的光通量變化較大,其它檢測(cè)半徑處的光通量變化較小。其中在1.5~6.0 cm檢測(cè)半徑處測(cè)得的光通量與腦脊液厚度具有顯著性差異(P<0.05)。由此可見(jiàn),在確保光通量與腦脊液厚度存在較強(qiáng)的相關(guān)性前提下,選擇2.5、4.0和5.5 cm檢測(cè)半徑可以更加靈敏地檢測(cè)到腦脊液厚度變化情況。
分別建立5個(gè)組織模型用于研究灰質(zhì)、白質(zhì)的吸收系數(shù)對(duì)組織表面光通量的影響。分別設(shè)置仿真模型的吸收系數(shù)為常規(guī)腦模型吸收系數(shù)的0.1倍,0.5倍,1.0倍,5.0倍和10.0倍,其余參數(shù)與常規(guī)腦模型參數(shù)相同。分別對(duì)灰質(zhì)、白質(zhì)吸收系數(shù)與同一檢測(cè)半徑處的光通量進(jìn)行t-檢驗(yàn)分析。并且對(duì)同一檢測(cè)半徑處的光通量值進(jìn)行歸一化處理,結(jié)果見(jiàn)圖3。
圖3 吸收系數(shù)與光通量的關(guān)系曲線
圖3中(a)、(b)分別為灰質(zhì)、白質(zhì)吸收系數(shù)變化時(shí),組織表面不同檢測(cè)半徑處的光通量比較。
由圖3 (a)、(b)可見(jiàn),在同一檢測(cè)半徑處,光通量隨著吸收系數(shù)的增大而減小。主要原因是組織吸收系數(shù)增大,光在組織內(nèi)部行進(jìn)過(guò)程中因吸收損失的能量增大,最終傳播到組織表面的能量減小,即光通量減少。統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),在1~4 cm檢測(cè)半徑處測(cè)得的光通量與灰質(zhì)吸收系數(shù)具有顯著性差異(P<0.05),在1~4.5 cm檢測(cè)半徑處測(cè)得的光通量與白質(zhì)吸收系數(shù)具有顯著性差異(P<0.05)。因此,在1~4 cm檢測(cè)半徑內(nèi)檢測(cè)到的組織表面光通量與腦組織吸收系數(shù)具有強(qiáng)相關(guān)性。
圖3 (a)、(b)中還顯示光通量的變化幅度隨著檢測(cè)半徑的增大而增大。王雪娜等人[7]研究證明,光子的有效檢測(cè)深度隨著光源檢測(cè)器中心距的增大而增大。因此,隨著檢測(cè)半徑的增大,光子在組織中的傳播深度增加,光信號(hào)中攜帶的深層組織信息也更多。故仿真結(jié)果中,隨著檢測(cè)半徑的增大,因灰質(zhì)吸收系數(shù)變化而造成的光通量變化幅度也逐漸增大。
與因灰質(zhì)吸收系數(shù)變化造成的光通量變化幅度相比,因白質(zhì)吸收系數(shù)變化造成的光通量變化幅度明顯較小。主要原因在于白質(zhì)吸收系數(shù)小于灰質(zhì)吸收系數(shù),在放大相同倍數(shù)的情況下,白質(zhì)吸收系數(shù)遠(yuǎn)小于灰質(zhì)吸收系數(shù),因此,由于白質(zhì)吸收系數(shù)造成的光通量變化幅度相對(duì)較小。
分別建立5個(gè)組織模型研究灰質(zhì)、白質(zhì)約化散射系數(shù)對(duì)組織表面光通量的影響。分別設(shè)置仿真模型的約化散射系數(shù)為常規(guī)腦模型約化散射系數(shù)的0.1倍,0.5倍,1.0倍,5.0倍和10.0倍,其余參數(shù)與常規(guī)腦模型參數(shù)相同。分別對(duì)灰質(zhì)、白質(zhì)約化散射系數(shù)與同一檢測(cè)半徑處的光通量進(jìn)行t檢驗(yàn)分析,并且對(duì)同一檢測(cè)半徑處的光通量值進(jìn)行歸一化處理,結(jié)果見(jiàn)圖4。
圖4中(a)、(b)分別為灰質(zhì)、白質(zhì)約化散射系數(shù)變化時(shí),組織表面不同檢測(cè)半徑處的光通量比較。
由圖4(a)可見(jiàn),當(dāng)檢測(cè)半徑小于3.5 cm條件下,光通量隨著灰質(zhì)約化散射系數(shù)的增大而增大(P<0.05)。當(dāng)檢測(cè)半徑大于3.5 cm時(shí),因灰質(zhì)約化散射系數(shù)變化導(dǎo)致的光通量變化無(wú)明顯規(guī)律性。由圖4(b)可見(jiàn),當(dāng)檢測(cè)半徑小于4.5 cm時(shí),光通量隨著白質(zhì)約化散射系數(shù)的增大而增大,其中1~4.5 cm檢測(cè)半徑處測(cè)得的光通量與白質(zhì)約化散射系數(shù)具有顯著性差異(P<0.05)。當(dāng)檢測(cè)半徑大于3.5 cm時(shí),因白質(zhì)約化散射系數(shù)變化導(dǎo)致的光通量變化無(wú)明顯規(guī)律性。猜測(cè)主要原因是,隨著約化散射系數(shù)的增大,組織的散射能力更強(qiáng),光子在組織中傳播的過(guò)程中發(fā)生散射的頻率更大。當(dāng)檢測(cè)半徑較小時(shí),組織散射能力的增強(qiáng)使得檢測(cè)光能夠更多地被散射,更多的光子逃逸至組織表面并被光電檢測(cè)器捕捉到。然而,當(dāng)檢測(cè)半徑較大時(shí),由于光在組織中傳播的光路增長(zhǎng),檢測(cè)光被散射后光子隨機(jī)分布在組織中,逃逸至組織表面并被光電檢測(cè)器捕捉到的光子數(shù)無(wú)明顯規(guī)律,因此,當(dāng)約化散射系數(shù)變化時(shí),在較大檢測(cè)半徑處檢測(cè)到的光通量無(wú)明顯變化規(guī)律。
圖4 約化散射系數(shù)與光通量的關(guān)系曲線
本研究以Monte-Carlo仿真方法研究了腦組織的組織參數(shù)和光學(xué)特性對(duì)NIRs光譜在組織表面的分布特性的影響,可得出以下結(jié)論:首先,腦組織的組織參數(shù)和光學(xué)特性影響組織表面的光通量值。其中,組織表面的光通量與腦組織吸收系數(shù)呈負(fù)相關(guān),與腦組織約化散射系數(shù)呈正相關(guān)。另外,檢測(cè)半徑對(duì)光學(xué)檢測(cè)也有影響。理想狀態(tài)下,在1.5~3.5 cm的檢測(cè)半徑內(nèi)組織表面的光通量值與腦脊液含量、腦實(shí)質(zhì)光學(xué)特性具有顯著的相關(guān)性。但在實(shí)際應(yīng)用中可能需考慮光源、檢測(cè)器靈敏度、背景干擾等問(wèn)題。