陳鏡伯，梁華友，張茂婷，殷圣童，梁婷婷，孫 建，秦明新

(1.陸軍軍醫(yī)大學 生物醫(yī)學工程與影像醫(yī)學系，重慶 400038；2.中國空氣動力研究與發(fā)展中心低速所，四川 綿陽 621000；3.重慶理工大學 藥學與生物工程學院，重慶 400054)

中風已成為全球公共健康的威脅。近年來，出血性卒中的發(fā)病率逐漸下降，而缺血性卒中的發(fā)病率呈爆發(fā)式增長[1]。2018年，美國心臟協(xié)會/美國中風協(xié)會指出，維持大腦中動脈(middle cerebral artery，MCA)正常血流供應水平是缺血性中風治療的關(guān)鍵[2]。腦血流(cerebral blood flow，CBF)的實時連續(xù)監(jiān)測具有重要的臨床意義，可以為合理治療和提升預后提供指導。

臨床實踐中尚無安全且被廣泛接受的方法可開展腦血流的實時連續(xù)監(jiān)測。目前，醫(yī)院中常用CT、MRI等影像學方法進行評價。然而，影像學設備體積龐大，無法實現(xiàn)床旁的連續(xù)監(jiān)測。一般情況下，患者是根據(jù)醫(yī)生的判斷或安排的檢查時間表來接受影像學檢查，容易錯過最佳的診療時機[3]。顱內(nèi)壓(intracranial pressure，ICP)監(jiān)測可間接反映腦血流的變化。然而，腦卒中發(fā)作后，顱內(nèi)代償機制可使顱內(nèi)壓維持在一個相對恒定范圍[4-5]。只有當卒中病程進入中后期誘發(fā)大面積梗死時，顱內(nèi)高壓才會迅速出現(xiàn)。此外，雙源多普勒容積超聲雖然可以手工操作，但長期監(jiān)測難度較大。經(jīng)顱多普勒(transcranial doppler，TCD)著重關(guān)注腦血管內(nèi)的腦血流速度(cerebral blood flow velocity，CBFV)并以此作為中動脈CBF的評價指標，常用于間歇監(jiān)測[6-7]。然而，當交感神經(jīng)刺激或輸注血管活性藥物引起測量的大腦中動脈直徑變化時，TCD結(jié)果的準確性會受到影響。皮質(zhì)激光多普勒流量計也可以測量血管內(nèi)的血流速度。但其探測深度有限，需要暴露腦組織[8]，并且結(jié)果易受環(huán)境因素影響。近紅外光譜(near-infrared spectroscopy，NIRS)通過測量血管中血氧和脫氧血紅蛋白的變化，可以實現(xiàn)對CBF的連續(xù)無創(chuàng)監(jiān)測[9-10]。但這一方法的前提是近紅外光的散射程度保持不變，測量的衰減僅由吸收率變化引起。然而，隨缺血性腦卒中病程發(fā)展，顱內(nèi)組織的病理生理改變會改變測量條件。

磁感應相移(magnetic induction phase shift，MIPS)是一種新的電磁測量方法[11]。這一技術(shù)通過在生物組織上施加一個低頻磁場來產(chǎn)生感應的次級磁場。初級磁場和次級磁場之間存在一個特定的相位差，即MIPS。MIPS與生物組織的電導率和體積變化相關(guān)?？紤]到腦血流灌注呈周期性變化，腦血管血流動力學相關(guān)的幾何參數(shù)也會發(fā)生變化。因此，MIPS方法有望對CBF開展監(jiān)測。Oziel等[12]研究了MIPS測量CBF體積變化的可行性。然而，該研究中的實驗設計采用了特殊的仰臥位，需要進行Valsalva呼吸刺激，這與實際監(jiān)測場景不同。Griffith等[13]提出了一種測量自諧振頻率變化的無源皮膚貼片傳感器。物理模型和志愿者實驗表明：它可以無創(chuàng)地監(jiān)測腦組織體積的變化。但該方法只能作為CBF的間接輔助診斷方法。陳明生等[14-15]通過家兔進行MIPS監(jiān)測和MRI成像的平行實驗，發(fā)現(xiàn)MIPS信號可以定量檢測腦出血不同階段的腦脊液、腦血液等腦組織主要成分的變化。許佳等[16]搭建了一個基于多通道天線的便攜式MIPS檢測系統(tǒng)。他們還通過動物實驗驗證了其區(qū)分出血性中風和缺血性中風的可行性。李根等[17-19]在創(chuàng)傷性腦損傷(traumatic brain injury，TBI)動物模型中發(fā)現(xiàn)了MIPS與ICP之間的特殊關(guān)系，并利用特征提取和機器學習建立了顱內(nèi)高壓的分析模型。上述研究為MIPS在腦疾病診斷和監(jiān)測中的應用提供了有力的證據(jù)。然而，以往的磁感應測量更多地關(guān)注大腦的整體變化，鮮有研究關(guān)注具體的CBF的檢測問題。

本研究結(jié)合了中動脈血流動力學理論與MIPS檢測原理，構(gòu)建了一個腦血流搏動(cerebral blood flow pulsation，CBFP)的實時測量系統(tǒng)。在此基礎上，本研究設計了一個流速可調(diào)的腦血流搏動物理模型，并進行了MIPS檢測實驗。然后采用頻譜分析、小波分解和濾波器等信號處理和分析方法進行分析。最后，研究了CBF搏動相關(guān)參數(shù)與MIPS信號時頻特性的關(guān)系。本研究為無創(chuàng)、連續(xù)、準確地監(jiān)測腦血流搏動提供了一種新的解決方案。

1 方法論

1.1 測量原理

磁感應相移測量的原理如圖1所示。當自由空間中的一個線圈中通以一個正弦波激勵V時，線圈會在其周圍空間產(chǎn)生一個交變初級磁場，記為B。若線圈附近有生物組織，初級磁場B會在生物組織中產(chǎn)生渦流，進而產(chǎn)生次級磁場，記為ΔB。根據(jù)Griffiths等[20-21]的研究可知，在激勵線圈的對側(cè)位置，次級磁場和初級磁場之間存在如下比例關(guān)系：

圖1 磁感應相移測量原理示意圖

(1)

式中：ω為激勵信號角頻率；ε0為真空介電常數(shù)；σ、εr和μr分別為生物組織的電導率、相對介電常數(shù)和相對磁導率；P，Q是與生物組織幾何尺寸相關(guān)的常數(shù)。當激勵線圈對側(cè)放置一接收線圈時，接收線圈會同時接收B及ΔB，從而產(chǎn)生感應電壓V1和ΔV(V2=V1+ΔV)。由Griffiths等[22-24]對上述關(guān)系進行了進一步簡化推導?？紤]到生物組織的相對磁導率近似為1，則上式中Q(μr-1)=0。此外，在低頻段(1～10 MHz)，生物組織的相對介電常數(shù)為102～103量級，電導率為0.1～10 S/m，則有ωε0εr≤σ。因此，接收線圈的感應電壓與磁場之間存在如下的比例關(guān)系：

(2)

則ΔV滯后于激勵信號90°，由矢量關(guān)系V2=V1+ΔV可知，接收線圈的總感應電壓V2相比于激勵信號滯后一個相位角，記為φ，也即MIPS。MIPS信號與被測生物組織的幾何尺寸P，電導率σ和激勵信號角頻率ω相關(guān)。

腦血流通過腦血管的收縮、舒張和搏動節(jié)律來維持一個相對恒定水平。根據(jù)MIPS與幾何參數(shù)P之間的相關(guān)性，腦血管的這種變化將對MIPS信號產(chǎn)生特定的信號調(diào)制。當選取適當?shù)姆治龇椒〞r，就有望提取出CBF的變化信息。

1.2 測量系統(tǒng)

測量系統(tǒng)包括：信號源(AFG3252，Tektronix)，激勵-接收單元，信號采集卡 (PCI-5124，National Instruments)，PC(i7 2600k)。信號源輸出兩路同頻同相的正弦波信號(f=3.52 MHz，θ=0)，其中1端口接激勵線圈，信號電壓為Vpp=5 V，2端口接信號采集卡的2端口，其信號作為參考信號，信號電壓為Vpp=1 V。本研究中使用了2個PCB螺旋線圈組成激勵-接收單元，線圈參數(shù)如下：匝數(shù)N=15，線圈內(nèi)徑rinner=19 mm，外徑router=25 mm，線徑l=0.2 mm，線間距d=0.2 mm。激勵線圈接信號源的1端口，接收線圈接信號采集卡的1端口。采集卡參數(shù)設置如下：采樣率100 MHz，采樣點數(shù)100 000個，輸入阻抗50 Ω。采集卡收集1、2端口信號并輸出采樣數(shù)據(jù)到PC端口。PC通過FFT計算兩路端口的相位數(shù)據(jù)得到MIPS信號。MIPS信號的初始采樣間隔為0.013 s。

1.3 中動脈物理模型搭建

本研究搭建了一個簡化的MCA模型來模擬CBF的節(jié)律性搏動。Elting等[25]的研究中指出：基于微血管或大血管的腦自主調(diào)節(jié)(cerebral autoregulation，CA)功能的評估結(jié)果是相似的?？紤]到大血管的搏動節(jié)律更明顯，本文著重對大血管模型進行建模。大腦中動脈有左右兩側(cè)，共分為5段(M1～M5)。在這些分段中，M1水平段的血管相對較大，相比于其他分段較為平直。最容易閉塞和形成血栓的2個主要分支均發(fā)源于M1段。當這些分支梗阻時，會影響M1段的腦血流速度CBFV。

基于上述解剖學基礎，本研究采用直徑與大腦中動脈相似的硅膠管(內(nèi)徑Dinner=2.6 mm，外徑Douter=6 mm)制作物理模型。該物理模型如圖2所示。硅膠管從燒杯中引出并通過蠕動泵(ZNB-XY1，KellyMed)，蠕動泵齒輪總長度L=50 mm。而后，軟管自下而上穿過腦模型，并用泡沫塊固定在M1段位置。最后，軟管從前額眉心處引出并回到燒杯。硅膠管末端進行結(jié)扎并用細針扎出數(shù)個針孔。燒杯中裝有0.9%的生理鹽水(σ=1.54 S/m)。蠕動泵流速vflow可調(diào)，設蠕動泵的齒輪在1 h內(nèi)轉(zhuǎn)動N個周期，記搏動頻率(蠕動頻率)為fp。1 h內(nèi)泵入量為V，則：

圖2 大腦中動脈的物理模型示意圖

N=fp*3 600

(3)

V=π(Dinner/2)2LN

(4)

1.4 物理實驗

本研究通過調(diào)節(jié)蠕動泵流速vflow來模擬不同的腦供血水平。調(diào)節(jié)范圍設定為[0，2 000]mL/h，步長200 mL/h。則共有11個流速組，依次記為0，200，400，…，2 000 mL/h。實驗步驟如下：首先，測量系統(tǒng)開機預熱半小時；然后，依次設置流速(0 mL/h組只需手動控制蠕動泵工作，待硅膠管內(nèi)充滿生理鹽水后停止)；參數(shù)設定后，等待30 s，隨后開始測量5 min；最終將MIPS信號重新采樣，間隔為0.1 s。

1.5 數(shù)據(jù)處理及分析

本研究中的數(shù)據(jù)處理通過Matlab R2015a(MathWorks Inc.)完成。首先，分別在時域和頻域定性觀察MIPS信號與不同vflow的關(guān)系。然后，利用小波變換和高通/低通濾波器對所模擬的搏動信號進行提取。數(shù)據(jù)處理和分解流程如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)處理和分析流程框圖

2 結(jié)果

圖4為MIPS結(jié)果。圖4(a)為5 min內(nèi)各流速組的MIPS時域信號。由圖可知，各組MIPS的基線(平均值)不同，且存在不同程度的基線漂移和雜波干擾。圖4(b)是不同vflow組在5 min內(nèi)MIPS數(shù)據(jù)的箱線圖，可以看出MIPS隨vflow的加快呈近似線性上升趨勢。對MIPS基線值和流速vflow進行線性擬合可得MIPS=1.71e-3vflow+110.72，結(jié)果具有統(tǒng)計學意義(P<0.05，R2=0.937)?？紤]到硅膠管的末端已經(jīng)結(jié)扎，硅膠管內(nèi)液體的壓力在不同流速下是不同的，這將造成不同程度的硅膠管形變，流速越快，形變越大。由式(2)可知：MIPS與幾何參數(shù)P相關(guān)，這一變化趨勢與理論相符；另一方面，線性擬合的誤差可能由系統(tǒng)誤差所引起。在該模型中，vflow與硅膠管壁的壓力的關(guān)系并不線性相關(guān)，因為蠕動泵齒輪的周期性蠕動和電機驅(qū)動的注射泵在軸向直接施加外力二者之間存在差異。此外，每一流速組中都有一個非常小的搏動信號，隨著vflow的加快，搏動信號也逐漸加快。這一搏動信號是由硅膠管的節(jié)律性搏動引起。蠕動泵通過驅(qū)動多個齒輪周期性地擠出硅膠管中的液體，這種周期性的蠕動會在vflow中產(chǎn)生非常微弱的搏動節(jié)律。因此，硅膠管也發(fā)生了節(jié)律性的搏動形變。

圖4 MIPS在各vflow中的變化趨勢曲線

圖5為MIPS的時域和頻域信號曲線。圖5(a)隨機選取了1 000 mL/h組在10 s內(nèi)的MIPS時域信號。由圖可知，MIPS信號中有一明顯的搏動分量。圖5(b)和5(c)分別繪制了1 000 mL/h組和0 mL/h組MIPS的頻譜。圖5(b)在1 Hz處有一個明顯的頻率分量，表明硅膠管中的搏動頻率在該流速下為1 Hz。在0 mL/h的參考組中，其頻譜圖中沒有明顯的頻率分量。當fp=1 Hz時，由式(3)(4)可得V≈956 mL。由于ZNB-XY1蠕動泵的準確度為±10%，可得這一結(jié)果是正確的。這表明MIPS信號中確實存在搏動信號分量，因此，可以通過FFT分析定量觀察信號中的搏動信號分量，濾除干擾。

圖5 MIPS的時域及頻域信號曲線

圖6為MIPS在各流速下的頻譜分析結(jié)果。隨著流速加快，各組分別存在0.2～2 Hz、0.2 Hz等間隔升高的信號分量。實驗結(jié)果表明：MIPS能有效地檢測出搏動并反映搏動速度變化。因此，本文首先使用db4小波5層分解并選取低頻重構(gòu)后第5層來濾除基線漂移；隨后根據(jù)譜分析結(jié)果，對各速率組的MIPS信號分別選擇截止頻率為fp+0.2的低通濾波器和截止頻率為fp-0.2高通濾波器來提取搏動信號分量，得到結(jié)果如圖7所示。

圖6 各流速下MIPS信號的頻譜分析結(jié)果曲線

圖7為經(jīng)過濾波后的MIPS信號曲線。時間軸僅示出了30～40 s內(nèi)的結(jié)果。由圖可知，硅膠管中的生理鹽水存在正弦節(jié)律的搏動。圖8為濾波后MIPS信號的頻譜曲線。圖7、8進一步說明，通過信號濾波等手段，MIPS能夠準確地反映搏動變化。

圖7 各流速下濾波后MIPS時域信號曲線

圖8 各流速下濾波后MIPS信號的頻譜曲線

3 討論

腦自主調(diào)節(jié)功能(CA)的異常對預后有重要影響。CA是大腦在腦灌注壓(cerebral perfusion pressure，CPP)發(fā)生變化的情況下維持穩(wěn)定CBF的能力[26]。CA的評價有靜態(tài)CA和動態(tài)CA兩種[27]。靜態(tài)CA指血壓(blood pressure，BP)和CBF之間的穩(wěn)態(tài)關(guān)系。動態(tài)CA指的是大腦的一種內(nèi)在保護機制，其在動脈血壓(arterial blood pressure，ABP)或CPP波動的情況下能維持相對恒定的CBF。CA評估對預測缺血性腦卒中患者預后具有重要作用[28-31]。研究表明：腦缺血后CA會受損，從而引發(fā)腦水腫、顱內(nèi)壓增高等繼發(fā)性狀態(tài)[28，32]。在重癥患者中甚至可能導致腦移位和腦疝，最終導致嚴重的不可逆神經(jīng)損傷甚至死亡。Biesbroek-JM等[33]在系統(tǒng)回顧和meta分析的基礎上研究了CT灌注(CT perfusion，CTP)診斷缺血性中風的敏感性和特異性。該研究納入了共計1 107例患者，結(jié)果顯示其敏感性為80%，特異性為95%。也有證據(jù)表明，及時對患者進行CTP有助于再灌注治療和改善預后。Kiking-Ritarwan等[34]對缺血性中風患者的TCD和血液學參數(shù)進行了對比研究，發(fā)現(xiàn)90例患者的大腦中動脈搏動指數(shù)與NIHSS評分呈正相關(guān)。研究缺血性腦卒中供血信息的檢測方法及這些信息與病理生理變化和預后的關(guān)系一直是臨床醫(yī)生關(guān)注的問題之一。

由于影響CBF的生理參數(shù)眾多，尋找一種合適的CBF估計方法是非常困難的。CTP設備體積大，不能用于連續(xù)床邊監(jiān)測，存在延誤風險。此外，由于位移敏感性過高、造影劑延遲到達靶血管而引起的測量誤差大、輻射劑量過大等問題，使得臨床上這一手段難以成為常規(guī)的檢查方法，尤其對于重癥患者。TCD是臨床上最常用的診斷方法。但TCD經(jīng)常用于間歇測量，其精度很大程度上取決于操作人員的經(jīng)驗。此外，TCD的探針還需要直接接觸皮膚，這就限制了使用場景。目前，常用的指標除TCD外，主要包括腦血流和腦氧合。ABP的改變導致血管運動張力的改變，進而引起顱內(nèi)血容量的變化，從而導致顱內(nèi)壓的變化。然而，ICP監(jiān)測作為有創(chuàng)手段也存在一定的使用限制。用近紅外光譜法測定顱內(nèi)血紅蛋白可以估計腦血容量，但這是一種更間接的CBF估計方法。近年來的研究發(fā)現(xiàn)：基于脈搏血氧測定原理，利用近紅外光譜測量腦血氧飽和度是一種很有前途的腦血流動力學估計方法[35-36]。然而，當缺血性腦卒中發(fā)病時顱內(nèi)組分會發(fā)生劇烈變化，從而會削弱近紅外光吸收和散射的一致性。

本研究結(jié)果說明：MIPS方法可以直接獲取供血信息。MIPS測量可以有效地打破CTP成像的時間窗，對患者的中動脈進行床旁監(jiān)測，評價患者的供血水平，從而有效地克服延遲治療的風險。與超聲相比，MIPS方法具備更廣泛的適用性，無需專業(yè)的操作經(jīng)驗即可獲得準確的結(jié)果。此外，本研究中使用的MIPS測量系統(tǒng)也有望實現(xiàn)進一步的系統(tǒng)集成。本文采用的CBF物理模型通過設置不同的蠕動泵流速，成功地模擬了CBF搏動。結(jié)果表明：MIPS不僅能區(qū)分不同的供血水平，而且能捕捉CBF的輕微搏動，這一方法有望為CBF的診斷提供更直接、更充分的信息。缺血性中風發(fā)作后，在交感神經(jīng)的刺激和血管活性藥物作用下，一些大血管的直徑會發(fā)生改變。這一供血水平可以從MIPS的基線值得到。此外，通過頻譜分析和特定的信號濾波分析，還可以提取顱內(nèi)大血管在調(diào)節(jié)代償機制下的周期性搏動，從而評價CA的細微動態(tài)變化。

當然，本研究仍存在一定的局限性。本研究中的物理模型模擬的正弦頻率的搏動，而實際的CBF搏動是一種非標準信號。此外，MCA的供血水平與搏動模式的關(guān)系更為復雜。在后續(xù)的志愿者實驗中，需要設定特定的信號分析和特征提取方法。

4 結(jié)論

1) MIPS信號受血管的電導率和幾何參數(shù)調(diào)制，包含了豐富的CBF信息。

2) MIPS與模擬CBF供血水平呈有統(tǒng)計學意義的線性關(guān)系。

3) 通過信號分析，可以成功地提取出不同流速下的微小搏動信號。

4) 這項實驗研究為MIPS在無創(chuàng)、綜合監(jiān)測CBF的應用提供了有力證據(jù)，為后續(xù)定量CBF評估奠定了研究基礎。