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        誘發(fā)生理狀態(tài)下的腦血流動(dòng)力學(xué)的無(wú)創(chuàng)光學(xué)評(píng)估

        2020-03-01 03:41:00劉彩彩凌浩馮士杰左佳桂志國(guó)丁婷尚禹
        中國(guó)醫(yī)療設(shè)備 2020年2期
        關(guān)鍵詞:測(cè)量

        劉彩彩,凌浩,馮士杰,左佳,桂志國(guó),丁婷,尚禹

        中北大學(xué) 生物醫(yī)學(xué)成像與影像大數(shù)據(jù)山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山西 太原 030051

        引言

        早在1876 年,Mayer[1]就已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了在血壓中存在0.1 Hz 左右的自發(fā)低頻振蕩(Spontaneous Low-Frequency Oscillation, LFOs)。因此,這一血壓波動(dòng)被命名為“邁耶波”。Nilsson 等[2]認(rèn)為這種波源自于心血管系統(tǒng)中壓力反射的作用。Diehl 等[3]通過(guò)經(jīng)顱多普勒超聲(Transcranial Doppler Ultrasound,TCD)檢測(cè)的大腦中動(dòng)脈腦血流(Cerebral Blood Flow,CBF)速度,Katura 等[4]通過(guò)近紅外光譜測(cè)量的腦組織血氧飽和度以及Biswal 等[5]通過(guò)功能性MRI 定量測(cè)量的腦血氧水平依賴性信號(hào)都陸續(xù)觀察到了LFOs。盡管LFOs 在CBF 動(dòng)力學(xué)中的起源仍不清楚,但研究發(fā)現(xiàn)在相同的低頻范圍內(nèi)大腦顯示出肌原性、代謝性和神經(jīng)源性,這些特性以前被證明都是由交感神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)主導(dǎo)的,在血壓波動(dòng)期間,它們是維持CBF 恒定的主要機(jī)制,也就是所謂的大腦自動(dòng)調(diào)節(jié)。因此,動(dòng)脈血壓的LFOs 與CBF 動(dòng)力學(xué)關(guān)系的研究揭示了以血壓波動(dòng)為基礎(chǔ)的CBF 控制機(jī)制和神經(jīng)認(rèn)知功能,例如, Reinhard 等[6]發(fā)現(xiàn)頸動(dòng)脈狹窄患者的大腦平均血流速度和動(dòng)脈血壓中的LFOs 具有一定聯(lián)系。

        在LFOs 的研究中,通過(guò)手指體積描繪法監(jiān)測(cè)血壓數(shù)據(jù)的Finapres Medical Systems(FMS)血壓監(jiān)測(cè)儀,也被廣泛應(yīng)用于成人自主神經(jīng)功能的研究,應(yīng)用FMS 可以無(wú)創(chuàng)地連續(xù)測(cè)量手指的血壓,是可靠的動(dòng)脈測(cè)量的替代方法。在CBF 測(cè)量方面,目前臨床上使用的方法主要是TCD[7]和磁共振動(dòng)脈自旋標(biāo)記灌注成像(Arterial Spin-Labeled MRI,ASL-MRI)[8]。TCD 主要是測(cè)量顱內(nèi)主干動(dòng)脈血管的血流,但是不能反映微血管網(wǎng)絡(luò)的血流,ASL-MRI 可以得到腦組織深部的血流信息,但該技術(shù)儀器昂貴,并且不容易進(jìn)行連續(xù)的測(cè)量。近年來(lái),一種較新的血流測(cè)量技術(shù)得到了快速的發(fā)展,稱為近紅外漫射光相關(guān)譜技術(shù)(Near-Infrared Diffuse Correlation Spectroscopy,NIR-DCS)[9-11]。DCS 是利用近紅外光作為探測(cè)手段,但主要考察的是紅細(xì)胞在組織內(nèi)的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)對(duì)光場(chǎng)散射的影響。相對(duì)于傳統(tǒng)的DOS 技術(shù)(將血細(xì)胞看作靜止的光子吸收和散射體),DCS 被稱為是一種“動(dòng)態(tài)”的近紅外光技術(shù)[12]。在本研究中,我們利用自行研發(fā)的DCS 儀器以及Finometer 儀器同時(shí)測(cè)量10名健康受試者在70°頭上位傾斜(Head-Up-Tilting,HUT)期間的CBF 和血壓,通過(guò)使用頻譜分析,比較在不同體位血流和血壓LFOs,以及這兩個(gè)變量之間的關(guān)系,為今后腦疾病的評(píng)估提供了一種新方法。

        1 材料與方法

        1.1 DCS血流測(cè)量原理

        當(dāng)使用DCS 技術(shù)檢測(cè)組織血流時(shí),通常將近紅外光源和探測(cè)器的光纖都放置于待測(cè)人體組織的表面同一側(cè)(稱為反射式測(cè)量,圖1a),光源與探測(cè)器距離設(shè)置為幾毫米到幾厘米不等。激光光源產(chǎn)生的近紅外光通過(guò)光纖入射到組織中(圖1b)。

        圖1 DCS血流測(cè)量實(shí)物圖(a)與原理流程圖(b)

        根據(jù)擴(kuò)散理論,高度散射的生物組織中光子傳輸?shù)恼麄€(gè)過(guò)程可視為擴(kuò)散過(guò)程。具體地說(shuō),一些光子可能被包括血紅蛋白和水在內(nèi)的組織吸收,而更多的光子則被包括細(xì)胞膜、細(xì)胞器和細(xì)胞核在內(nèi)的組織散射體散射。最終只有少數(shù)光子可以散射回組織表面,采集到的光子經(jīng)由單模光纖被單光子探測(cè)器(SPCM-780-13-FC,Excelitas,加拿大)計(jì)數(shù),最終輸出的TTL 信號(hào)被數(shù)字相關(guān)器(flex05-8ch,Correlator,美國(guó))接收,并對(duì)光強(qiáng)做自相關(guān)運(yùn)算,最終得到非歸一化的光強(qiáng)時(shí)間自相關(guān)函數(shù)G2(τ)。歸一化的G2(τ)函數(shù)[g2(τ)]與光場(chǎng)時(shí)間自相關(guān)函數(shù)g1(τ)滿足Siegert 關(guān)系。未歸一化的g1(τ)函數(shù)[G1(τ)]滿足擴(kuò)散相關(guān)方程。通常,在特定的邊界條件(如半無(wú)限)下,從擴(kuò)散相關(guān)方程中分析提取血流指數(shù)(Blood Flow Index,BFI)值即血流的動(dòng)態(tài)信息。

        1.2 DCS用于CBF測(cè)量

        該DCS 技術(shù)利用光場(chǎng)散射的物理特性,需要使用長(zhǎng)相干(相干長(zhǎng)度大于5 m)的紅外激光器(DL-785-120-so,Crystalaser,美國(guó))作為光源,并在使用連續(xù)波作為光源的情況下,測(cè)量由入射光引起的光斑強(qiáng)度的變化。光場(chǎng)強(qiáng)度的時(shí)間自相關(guān)函數(shù)為:

        其中,E(t)是在時(shí)間t 處的電場(chǎng)強(qiáng)度,τ 是延遲時(shí)間,〈〉表示統(tǒng)計(jì)均值。

        另一方面,G1(t,τ)的歸一化形式g1(t,τ)是接收的個(gè)體光子形成的光場(chǎng)自相關(guān)函數(shù)的加權(quán)求和。本文中,我們利用蒙特卡羅模擬[13]來(lái)計(jì)算不同散射步長(zhǎng)光子的權(quán)重(即概率分布),從而得出總體光場(chǎng)的歸一化自相關(guān)函數(shù):

        這里,g1(τ)是散射體關(guān)于時(shí)間的自相關(guān)函數(shù),它除了與介質(zhì)的散射參數(shù)有關(guān)外,還與介質(zhì)(散射體)的運(yùn)動(dòng)情況有關(guān)。其中,τ 是自相關(guān)函數(shù)的延遲時(shí)間,P(s)是被檢測(cè)到的光子步長(zhǎng)s 的歸一化分布,k0為傳播媒介中的光的波向量(k0=2πn/λ,n 是散射體相對(duì)于空氣的折射率,λ是光波的波長(zhǎng)),l*是光子從起點(diǎn)到離開(kāi)組織的總路徑長(zhǎng)度,其值等同于(是介質(zhì)的散射系數(shù)),s 為子步長(zhǎng)?!处2(τ)〉是運(yùn)動(dòng)著的散射體的均方位移,表示當(dāng)運(yùn)動(dòng)時(shí)間為τ 時(shí),所有散射體粒子距初始點(diǎn)的距離的平方值。均方位移有多種不同的形式,我們通常認(rèn)為散射體內(nèi)部的粒子做布朗運(yùn)動(dòng),這種運(yùn)動(dòng)模型可以與實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)相匹配,此時(shí),〈Δr2(τ)〉=6DBτ,DB是有效散射率,單位為cm2/s。實(shí)際上,并不是所有的散射體都在運(yùn)動(dòng),所以引入了參數(shù)α,α 是運(yùn)動(dòng)著的散射體相對(duì)于全部的散射體的比率,此時(shí),對(duì)DCS 而言,散射體的均方偏移的運(yùn)動(dòng)模型變?yōu)椤处2(τ)〉=6αDBτ,αDB即為生物組織中的BFI[14-15]。

        1.3 Finometer用于MAP測(cè)量

        該無(wú)創(chuàng)血流動(dòng)力學(xué)連續(xù)檢測(cè)儀(Portapres,F(xiàn)MS 公司,荷蘭),即便攜式FMS 被廣泛應(yīng)用于成人自主神經(jīng)功能的研究,利用FMS 可以無(wú)創(chuàng)地連續(xù)測(cè)量手指的血壓,是可靠的動(dòng)脈內(nèi)測(cè)量的替代方法。該設(shè)備基于光測(cè)壓系統(tǒng),可以連續(xù)監(jiān)測(cè)手指動(dòng)脈壓力長(zhǎng)達(dá)24 h,并通過(guò)BeatScope 軟件包分析得到搏動(dòng)的動(dòng)脈指壓。該儀器的整體佩戴方式如圖2 所示。

        1.4 實(shí)驗(yàn)方案

        10 位健康成年人(5 位男性和5 位女性)參與了本研究。受試者的平均年齡為(25±2)歲。近紅外光探頭放置于受試者前額,根據(jù)文獻(xiàn)[16],體內(nèi)組織的光學(xué)特性分別設(shè)置為:吸收系數(shù)μa=0.10 cm-1,散射系數(shù)=8.0 cm-1。

        圖2 便攜式FMS佩戴圖

        HUT 是研究CBF 動(dòng)力學(xué)響應(yīng)的較為理想試驗(yàn)方案,因?yàn)樵摲N體位變化可以促進(jìn)人體生理狀態(tài)的顯著變化[17]。檢測(cè)前,受試者平躺在試驗(yàn)床(試驗(yàn)床可調(diào)整傾斜角度)上。研究人員使用醫(yī)用酒精棉為受試者擦拭額頭待檢測(cè)區(qū)域,并調(diào)整好接觸式DCS 系統(tǒng)與Finometer 儀器,用醫(yī)用膠布與繃帶將光學(xué)探頭固定在被測(cè)組織表面,并保持黑暗環(huán)境。開(kāi)始對(duì)受試者的額頭進(jìn)行血流、手指進(jìn)行血壓數(shù)據(jù)采集,用時(shí)60 s。前期數(shù)據(jù)采集結(jié)束后,研究人員將調(diào)整試驗(yàn)床傾斜角度,從平行于地面起緩慢調(diào)整(足部向下,頭部向上)到與地面成70°夾角位置,用時(shí)30 s。在傾斜狀態(tài)下,檢測(cè)該過(guò)程額頭區(qū)域的血流情況并進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,用時(shí)150 s。傾斜檢測(cè)完成后,調(diào)整試驗(yàn)床到起始位置,用時(shí)30 s。平躺狀態(tài)下繼續(xù)測(cè)量90 s。取下光學(xué)探頭與Finometer 儀器,結(jié)束試驗(yàn)。在此試驗(yàn)期間,若受試者發(fā)生任何不適,立即終止測(cè)試。

        2 結(jié)果

        2.1 血壓信號(hào)低頻分析

        我們利用Welch 平均功率圖法返回信號(hào)x 的功率譜密度(Power Spectral Density,PSD)。在信息處理過(guò)程中,x被分成8 段,重疊率為50%的片段。每個(gè)片段上添加一個(gè)hamming 窗。利用這種修正后的周期圖法來(lái)對(duì)PSD 進(jìn)行估計(jì)。當(dāng)x 不能剛好分為滿足50%重疊的8 個(gè)片段,為了實(shí)現(xiàn)功能,函數(shù)會(huì)對(duì)x 的長(zhǎng)度進(jìn)行相應(yīng)地自動(dòng)裁剪。

        利用此方法對(duì)HUT 過(guò)程中的血流和血壓數(shù)據(jù)進(jìn)行頻譜分析,我們捕獲了該過(guò)程下的血流動(dòng)力學(xué)的低頻振蕩信號(hào),此信號(hào)頻率為0.1 Hz 左右(邁耶波帶0.04~0.15 Hz)。圖3所示為血流頻率-功率譜密度分布,圖4 所示為血壓頻率-功率譜密度分布。這里的橫坐標(biāo)為信號(hào)頻率,縱坐標(biāo)的值均為10×log10(PSD)。

        2.2 HUT過(guò)程中血流血壓的數(shù)據(jù)分析

        本研究測(cè)量了10 名受試者,得到如圖5、6 所示曲線圖,分別為三種生理狀態(tài)下所測(cè)得的血壓和血流的生理參數(shù)。第一階段:靜息平躺狀態(tài),時(shí)長(zhǎng)60 s;第二階段:頭上位70°傾斜(足部向下,頭部向上,與地面成70°夾角的傾斜狀態(tài))時(shí)長(zhǎng)30 s;第三階段:由傾斜狀態(tài)恢復(fù)平躺狀態(tài),時(shí)長(zhǎng)90 s。

        從圖5 和圖6 中我們可以看出,在三種狀態(tài)下,測(cè)得參數(shù)數(shù)據(jù)較穩(wěn)定,數(shù)值在一定范圍內(nèi)波動(dòng),只是在各個(gè)階段過(guò)渡期間,隨著人體生理狀態(tài)改變時(shí),所測(cè)參數(shù)也發(fā)生顯著變化。如人體由平躺變?yōu)閮A斜時(shí),由于重力作用,有部分血液蓄積于下肢,引起心率與舒張壓均有顯著升高,腦部血流量降低,如圖5 所示。另外,這項(xiàng)結(jié)果在相關(guān)實(shí)驗(yàn)中已得到證明[18]。而由傾斜狀態(tài)恢復(fù)至平躺狀態(tài)時(shí),由于腦自動(dòng)調(diào)節(jié)功能,腦部血流量回升,恢復(fù)到先前水平。血壓是機(jī)體重要的生命體征之一,受心輸出量、外周血管阻力、循環(huán)血容量、血液粘滯度、動(dòng)脈壁彈性等因素影響,血壓值的測(cè)量受眾多因素影響,而體位變化就是其中一種。在該實(shí)驗(yàn)中,某一受試者的血壓變化趨勢(shì)如圖6 所示,平均動(dòng)脈壓在立位比在臥位血壓偏高;在相關(guān)研究中也有類似情況[19]。

        圖3 血流頻率-功率譜密度分布

        圖4 血壓頻率-功率譜密度分布

        圖5 HUT狀態(tài)下的血流變化

        圖6 HUT狀態(tài)下的血壓變化

        為了進(jìn)一步驗(yàn)證血流與血壓信號(hào)的聯(lián)系,我們分別對(duì)體位變化過(guò)程中的上升階段與下降階段血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析。圖7 表示兩個(gè)過(guò)程中的血流和血壓的相關(guān)性分布情況。對(duì)于這10 組試驗(yàn)情況,其中頭部?jī)A斜上升過(guò)程中的血流和血壓二者平均相關(guān)性為79.11%,恢復(fù)平躺下降過(guò)程中的二者平均相關(guān)性為77.22%。因此,從測(cè)量數(shù)據(jù)可以反映出,在誘發(fā)階段產(chǎn)生的生理調(diào)節(jié)機(jī)制中,血流與血壓變化具有很大的相關(guān)性。

        3 討論

        利用近紅外漫射光技術(shù)檢測(cè)受試者在HUT 期間的腦部血流變化時(shí),均在頭上位傾斜期間出現(xiàn)腦部血液供應(yīng)不足導(dǎo)致的CBF 下降,而在恢復(fù)平躺狀態(tài)時(shí)出現(xiàn)腦部血流回升的現(xiàn)象,在此期間,血壓也出現(xiàn)了一些變化;同時(shí)我們將采集到的血流和血壓信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,均找到了~0.1 Hz的“邁耶波”信號(hào),且在血流與血壓的變化關(guān)系中,我們發(fā)現(xiàn)二者具有很大的相關(guān)性。

        圖7 HUT狀態(tài)下的血流血壓趨勢(shì)擬合圖

        由于技術(shù)所限,目前常規(guī)的生理研究很少實(shí)現(xiàn)連續(xù)的CBF 測(cè)量。本文利用DCS 技術(shù),考察了不同生理狀態(tài)下血流的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)反應(yīng),并結(jié)合連續(xù)的血壓測(cè)量,較全面地分析了腦部血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)之間的聯(lián)系。今后,如果測(cè)量到更多的生理參數(shù)變化,將會(huì)對(duì)分析腦部功能調(diào)節(jié)機(jī)制具有重要的意義。

        4 結(jié)論

        在本研究中,我們應(yīng)用一種新型NIR-DCS 血流儀成功檢測(cè)了HUT 實(shí)驗(yàn)條件下的血流變化,同時(shí)也利用Finometer儀器檢測(cè)了這一過(guò)程中的血壓情況。我們發(fā)現(xiàn)在血壓中存在LFOs;同時(shí)我們還發(fā)現(xiàn)在誘發(fā)狀態(tài)下的血流和血壓的變化具有一定的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)為78%?;诖搜芯堪l(fā)現(xiàn),可以在未來(lái)的研究中針對(duì)腦疾病患者(例如頸動(dòng)脈狹窄、中風(fēng)、神經(jīng)認(rèn)知功能損害等)研究腦低頻振蕩信號(hào)LFOs,并定量評(píng)估它們的腦自我調(diào)節(jié)功能。這些關(guān)系可以更深入地了解到腦自動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制和大腦疾病的病理分析。

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