儲(chǔ) 寶, 黃 堯, 王貽坤2,, 張持健, 王全福2,, 王 霞2,

(1.安徽師范大學(xué) 物理與電子信息學(xué)院,安徽 蕪湖 241000； 2.中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院 安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所 安徽省醫(yī)用光學(xué)診療技術(shù)與裝備工程實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230026； 3.皖江新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)發(fā)展中心 安徽省生物醫(yī)學(xué)光學(xué)儀器工程技術(shù)研究中心,安徽 銅陵 244000)

0 引 言

1977年,J?bsis F F[1]發(fā)現(xiàn)近紅外光可穿透動(dòng)物顱骨到達(dá)更深層的組織,證實(shí)了近紅外光對(duì)生物組織具有良好的穿透性,這也是近紅外光譜(near infrared spectroscopy,NIRS)技術(shù)在生物體內(nèi)應(yīng)用的首次描述。之后,陸續(xù)有一些基于NIRS技術(shù)的儀器開始研制并應(yīng)用于臨床組織血氧的監(jiān)測上,通過這類儀器可以實(shí)時(shí)測量組織中的血氧參數(shù),特別是腦組織中血紅蛋白濃度、血氧飽和度的動(dòng)態(tài)變化。1993年,日本北海道大學(xué)研究人員[2]發(fā)現(xiàn)大腦神經(jīng)活動(dòng)將會(huì)導(dǎo)致耗氧量的提高,導(dǎo)致腦白質(zhì)中的血流量增加,進(jìn)而影響局部氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白含量的變化,這就是經(jīng)典的神經(jīng)—血管耦合機(jī)制?；谶@一機(jī)制,利用近紅外光檢測腦組織的血氧參數(shù),數(shù)據(jù)重構(gòu)模型以獲取全腦圖像信號(hào)來研究大腦神經(jīng)活動(dòng)成為近些年來的研究熱點(diǎn),同時(shí)也衍生出了與腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備相同技術(shù)原理的功能性近紅外腦成像設(shè)備[3]。依據(jù)原理的不同,當(dāng)前用于腦組織血氧監(jiān)測與功能性腦成像的方法有三種,分別是連續(xù)波(continuous wave,CW)法、頻域(frequency domain,FD)法、時(shí)域分辨(time-resolved spectroscopy,TRS)法。連續(xù)波法[4]是通過測量近紅外光照射進(jìn)組織的初始光強(qiáng)與經(jīng)過漫反射重新出現(xiàn)的光強(qiáng),結(jié)合修正Lambert-Beer定律進(jìn)行分析計(jì)算組織內(nèi)的氧飽和度情況。頻域法[5]是在入射光的基礎(chǔ)上加上高頻調(diào)制的正弦波,通過相位調(diào)制光譜法測量光的相移和強(qiáng)度檢測血氧參數(shù),但該方法需要大量的高頻器件,實(shí)驗(yàn)成本較高。時(shí)域分辨法[6]是向組織發(fā)射極短的大功率激光脈沖,然后測量光子經(jīng)過組織后不同時(shí)刻的光強(qiáng),測定時(shí)間擴(kuò)展函數(shù)獲取組織的光學(xué)參數(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)組織內(nèi)血氧參數(shù)絕對(duì)量的檢測。此方法獲得的信息量最大,但所測的光子飛行時(shí)間信號(hào)噪音大,信號(hào)提取分離復(fù)雜。目前,基于連續(xù)波法的腦組織血氧監(jiān)測與功能性腦成像儀器成本相對(duì)較低,可以實(shí)現(xiàn)儀器小型化或無線化,使用起來更加方便有效,也是目前商業(yè)化設(shè)備中使用最多的方法。

本文首先從近紅外腦組織光譜檢測的基本原理出發(fā),闡述了人體組織血氧參數(shù)與光學(xué)參數(shù)的關(guān)系；隨后,從傳感器構(gòu)造、信號(hào)分離提取處理方法和血氧參數(shù)定量反演算法等方面重點(diǎn)介紹了腦組織血氧監(jiān)測與功能性腦成像的最新研究進(jìn)展；最后,回顧了腦組織血氧監(jiān)測與功能性腦成像的實(shí)際應(yīng)用,并展望其未來研究發(fā)展方向。

1 基本原理

650～1 000 nm波段的近紅外光對(duì)人體組織具有良好的穿透性,這一波段在組織光學(xué)中被稱為“光譜窗”。人體組織內(nèi)的氧合血紅蛋白和還原血紅蛋白是近紅外光的主要吸收物質(zhì),且兩者在近紅外波段的吸收系數(shù)具有明顯差異,因此,可將波長在650～1 000 nm的近紅外光照射進(jìn)腦組織,用光電探測器檢測前后的光強(qiáng)變化情況,并結(jié)合修正的Lambert-Beer定律即可計(jì)算出腦組織血氧參數(shù)。由于光子在組織中傳播具有前向性,其傳播路徑近似約為圓弧狀,因此,光子在腦組織中的傳播的路徑長度并不等于光源與探測器之間的距離。人腦成分復(fù)雜,由外至內(nèi)分別由頭皮、顱骨、腦脊液、腦灰質(zhì)以及腦白質(zhì)組成,其中,頭皮厚度約為3 mm,顱骨厚度約為7 mm,腦脊液厚度約為2 mm,因此,近紅外光須穿過外層組織(頭皮、顱骨)后才能實(shí)現(xiàn)對(duì)腦組織的檢測[7]。為了確保光子能夠穿透頭皮與顱骨傳播至腦灰質(zhì),光子的最大穿透深度至關(guān)重要。光子最大穿透深度主要取決于近紅外光的波長、光源與探測器間距及受試者的年齡,可由蒙特—卡羅模擬計(jì)算得出[8]。蒙特—卡羅模擬基本原理為:光子在遷移過程中不斷發(fā)生碰撞,每次碰撞不但伴有吸收,還會(huì)發(fā)生改變遷移方向的散射。將每次散射的方向和步長隨機(jī),代入計(jì)算機(jī)中模擬,更替往復(fù),即可計(jì)算出光子最大穿透深度,從而確定光源與光電探測器的最佳距離。文獻(xiàn)[9]研究表明,近紅外光在腦組織中的穿透深度約為光源與光電探測器距離的1/3,當(dāng)光源與檢測器的距離達(dá)到3 cm以上，就可獲得足夠的近紅外光顱內(nèi)穿透深度。血氧參數(shù)的定量分析是基于Lambert-Beer定律,OD(λ)=log10I0/It=ε(λ)×c×d,其中,ε(λ)為摩爾消光系數(shù),c為分析物濃度,d為路徑長度,OD(λ)為此波長處的光密度值,入射光強(qiáng)度為I0,出射光強(qiáng)度為It。由于Lambert-Beer定律只在非散射介質(zhì)中有效,它不能應(yīng)用于生物組織。Delpy D T等人[10]提出了修正的Lambert-Beer定律(modified Lambert-Beer Law,MBL)。用一個(gè)常數(shù)G修正光在組織中的散射情況,即OD(λ)=log10I0/It=ε(λ)×c×d+G。不考慮其他干擾因素影響,使用多波長的組合光源可求出還原血紅蛋白和氧合血紅蛋白的濃度。

2 研究進(jìn)展

2.1 傳感器模型

傳感器是腦組織血氧監(jiān)測與功能性腦成像設(shè)備的核心器件,其上通常含有光源與光電探測器,并由柔性電路板承載[11],以提高傳感器的可折疊佩戴性和舒適性,外層一般采用硅膠或黑色PVC材料覆蓋。近紅外腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備由一到兩個(gè)光源和光電探測器組成,光源與光電探測器的排列方式為直線。美國Casmed公司研制的腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備傳感器探頭由1個(gè)激光光源和2只光電探測器組成,光源與第一個(gè)光電傳感器的距離較近,其目的是為消除光源與近端光電探測器之間頭皮與顱骨厚度對(duì)氧飽和度的影響[12]。Nonin公司研制了一種雙光源雙探測器的傳感器探頭,每個(gè)光源與光電探測器的距離均相等,可選擇性探測腦氧飽和度使探測結(jié)果更加精確[13]。蘇州愛琴醫(yī)療公司研制的腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備包含了四個(gè)腦氧傳感器探頭[14],可以同時(shí)進(jìn)行四通道氧飽和度的監(jiān)測。單個(gè)腦氧傳感器探頭由一個(gè)光源與兩個(gè)光電探測器組成,可分為信號(hào)采集部分、線纜及連接器三部分。具體的傳感器排列方式與各個(gè)光源與光電探測器的距離由圖1(a)所示。不同于最多只有3個(gè)光源與光電探測器的近紅外腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備,功能性近紅外腦成像設(shè)備傳感器探頭的光源與光電探測器排列方式復(fù)雜,覆蓋多個(gè)腦區(qū),有的甚至覆蓋整個(gè)大腦。Boas D A等人[15]研究不同幾何形狀的光源與光電探測器組合對(duì)腦成像圖像分辨率的影響,將所得結(jié)果與功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,FMRI)所檢測的數(shù)據(jù)對(duì)比,發(fā)現(xiàn)使用六邊形幾何形狀的光源與光電探測器組合所得到的圖像分辨率更高。圖1(b)所示的傳感器探頭模型中使用了2個(gè)光源和2只探測器對(duì)稱分布用來補(bǔ)償光耦合中的時(shí)變差異,Zhang S等人[16]采用此傳感器模型并通過自校準(zhǔn)的方法使所檢測實(shí)時(shí)血氧參數(shù)的穩(wěn)定性更高。Dehghani H等人[17]使用圖像重建技術(shù),基于高密度探頭陣列得到近紅外光學(xué)斷層成像圖,有利于平衡采樣密度和分辨率。如圖1(c)所示,小探頭由3個(gè)光源和4只光電探測器組成,分別排列在六邊形的對(duì)角和中心,多個(gè)小探頭組合成高密度探頭陣列,可使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法進(jìn)行高密度陣列模擬計(jì)算,提高圖像分辨率。

圖1 傳感器探頭模擬圖

2.2 信號(hào)分離與提取

基于NIRS技術(shù)的腦組織血氧光譜檢測到的信號(hào)組成成分復(fù)雜,不僅攜帶關(guān)于腦組織的信息,還攜帶關(guān)于腦外組織的信息以及儀器系統(tǒng)噪音。信號(hào)自身的自發(fā)振蕩與外界刺激節(jié)律同步[18],即所有誘發(fā)和非誘發(fā)、神經(jīng)元和系統(tǒng)的信號(hào)并不是作為獨(dú)立發(fā)生的,而是相互聯(lián)系彼此關(guān)聯(lián)。當(dāng)前的信號(hào)的分類和分離分為以下兩類。

單變量分析方法僅對(duì)一種信號(hào)進(jìn)行處理,常見做法是使用0.2 Hz的截止頻率對(duì)信號(hào)進(jìn)行低通濾波以去除自身干擾因素,將0.2 Hz以下頻率的信號(hào)全部剔除以消除干擾,此舉易將待測信號(hào)的低頻信號(hào)略去,造成信息丟失。2010年,文獻(xiàn)[19]中Matteau-Pelletier等人基于小波變化的多分辨力分析方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行精度更高的分離提取。小波變化是將信號(hào)分解成一系列的“小型波”,其具有變化的頻率和有限的持續(xù)時(shí)間,可以獲取信號(hào)的頻域信息,將信號(hào)分離提取。之后,Quinn A等人將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[20]與希爾伯特(Hilbert)譜分析相結(jié)合,提出了一種利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)濾波的方法分離與提取血氧信號(hào)[21]。因?yàn)镠ilbert譜分析只能處理線性穩(wěn)態(tài)信號(hào),經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法可以將時(shí)域信號(hào)轉(zhuǎn)化為線性穩(wěn)態(tài)信號(hào),經(jīng)過Hilbert變化以后可以得到一系列的固有模態(tài)函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),將這些IMF的加權(quán)求和作為一個(gè)回歸量來濾除長周期NIRS信道中的生理干擾,IMF是直接從實(shí)驗(yàn)測量信號(hào)中分解出來的,所得結(jié)果更接近實(shí)際血氧的變化情況。然而,單變量分析法優(yōu)化處理解決的是非誘發(fā)的自身干擾信號(hào),不能將誘發(fā)的神經(jīng)元信號(hào)與系統(tǒng)信號(hào)分離開。為了克服單變量方法的局限性,在過去的幾十年里,多變量分析方法成為各國研究團(tuán)隊(duì)研究的熱點(diǎn),多變量分析方法使用多個(gè)信號(hào)來執(zhí)行信號(hào)分離。2009年,Virtanen J等人[22]比較了獨(dú)立成分分析和主成分分析兩種方法消除腦外干擾信號(hào)的能力,通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出了主成分分析的處理能力可能優(yōu)于獨(dú)立成分分析。之后Markham J等人[23]發(fā)現(xiàn)獨(dú)立成分分析法更適合用于提取刺激誘發(fā)的神經(jīng)血管耦合信號(hào),減少生理干擾和皮膚組織血流對(duì)待測信號(hào)的影響。2013年,Tanaka H等人[24]開發(fā)了“任務(wù)相關(guān)成分分析法”,其通過構(gòu)建任務(wù)相關(guān)分量的加權(quán)和,同時(shí)最大化任務(wù)塊之間的協(xié)方差,從NIRS信號(hào)中提取任務(wù)相關(guān)分量。結(jié)果表明,該方法能夠提取與任務(wù)相關(guān)的組件,并提供在一定程度上糾正運(yùn)動(dòng)偽影的可能性。系統(tǒng)性偽影的生理起源是任務(wù)誘發(fā)的交感動(dòng)脈血管收縮導(dǎo)致的,由于交感動(dòng)脈血管收縮幾乎伴隨著任何認(rèn)知和情緒過程,系統(tǒng)性偽影是神經(jīng)認(rèn)知研究中不可避免的。無論是單變量分析法還是多變量分析法,均只能消除誘發(fā)的顱外信號(hào)影響,不能消除上誘發(fā)的腦中系統(tǒng)信號(hào)的影響。針對(duì)以上不足,Kirilina E等人[25]同時(shí)檢測NIRS信號(hào)數(shù)據(jù)和全身生理信號(hào),使用磁共振成像儀在皮膚靜脈中直接測量全身生理信號(hào),并利用一般線性模型分析NIRS信號(hào),可有效的減少系統(tǒng)噪聲與顱外信號(hào)的干擾。由于NIRS與磁共振成像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)了檢測的顱內(nèi)與顱外總信號(hào),所以,將其數(shù)據(jù)結(jié)果分析對(duì)比,可將待提取的神經(jīng)元誘發(fā)的腦功能活動(dòng)信號(hào)完全分離出來。

2.3 血氧參數(shù)定量檢測方法

當(dāng)使用MBL公式對(duì)腦組織中的血氧參數(shù)進(jìn)行定量分析時(shí),其中光子傳播路徑并不等于光源與探測器的距離,因?yàn)楣庾釉谀X組織中會(huì)被吸收和散射,其實(shí)際傳播路徑往往會(huì)大于光源與光電探測器的距離,因此,計(jì)算過程中需要加入差分路徑因子(differential pathlength factor,DPF)來對(duì)距離進(jìn)行修正,DPF的值可通過查表得到[26],在計(jì)算中設(shè)為常量。然而,DPF與顱骨厚度和腦脊液層有關(guān),不同測試者顱外組織差異較大,導(dǎo)致現(xiàn)有NIRS的測量值只能反映氧飽和度的相對(duì)值,而不是絕對(duì)值。針對(duì)以上不足,根據(jù)光在生物組織中的輻射傳輸理論,基于均勻半無限大介質(zhì)中的穩(wěn)態(tài)漫射方程,采用MBL定律結(jié)合空間分辨(spatially resolved spectroscopy,SRS)算法[27],使用多波長多檢測器傳感器模型可得到血氧飽和度絕對(duì)值,消除DPF個(gè)體間差異的影響,提高了NIRS測量血氧飽和度的準(zhǔn)確性。式(1)為所得血氧飽和度的絕對(duì)值。其中CHbO2與CHb表示組織內(nèi)氧合血紅蛋白濃度與還原血紅蛋白濃度,μa,εHbO2與εHb分別表示近紅外波段下的吸收系數(shù),氧合血紅蛋白與還原血紅蛋白的消光系數(shù)。式(1)如下

(1)

腦組織中的還原血紅蛋白和氧合血紅蛋白是近紅外光的主要吸收物質(zhì),但組織中的細(xì)胞色素和水也會(huì)吸收近紅外光,對(duì)測量結(jié)果準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。為減少此類影響提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性,朱敬祎等人引入了抗干擾定量分析算法[28]。由于還原血紅蛋白和氧合血紅蛋白在810 nm波長處吸光度相近,故選擇810 nm波長來消除人腦外層組織和顱內(nèi)背景物質(zhì)對(duì)測試結(jié)果的影響。當(dāng)使用MBL修正算法進(jìn)行分析計(jì)算時(shí),近端和遠(yuǎn)端的光電探測器兩次計(jì)算使用的初始光強(qiáng)值默認(rèn)相等,然而實(shí)際情況下兩者的初始光強(qiáng)并不完全相等。劉光達(dá)等人研制的抗擾動(dòng)腦血氧分析儀[29]可有效減少源端波動(dòng)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響,通過屏氣實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證儀器的干擾抑制比可達(dá)70 %以上,并給出了源端干擾表達(dá)式,如式(2)所示

(2)

式中 ΔODs為近遠(yuǎn)端初始光強(qiáng)的差值,M為各波長消化系數(shù)與810 nm波長下光密度的組合式。

3 實(shí)際應(yīng)用

在過去的幾十年里,基于NIRS技術(shù)的腦組織血氧監(jiān)測及功能性腦成像研究快速發(fā)展,在多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著成果。近紅外腦組織血氧監(jiān)測設(shè)備現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于腦組織氧合監(jiān)測,骨骼肌氧合監(jiān)測以及麻醉深度監(jiān)測等領(lǐng)域。大腦是人體耗氧量最大的器官,對(duì)缺氧極其敏感,短時(shí)間內(nèi)的缺氧將會(huì)造成神經(jīng)組織不可逆的損傷,使用腦組織氧合監(jiān)測設(shè)備可有效地對(duì)新生兒以及危重癥患者進(jìn)行腦保護(hù)[30]；基于NIRS技術(shù)的組織血氧監(jiān)測設(shè)備還可用于骨骼肌氧合監(jiān)測中,用于評(píng)定局部組織血氧水平,可輔助運(yùn)動(dòng)員制定訓(xùn)練計(jì)劃以及康復(fù)訓(xùn)練；組織血氧監(jiān)測設(shè)備可用于驗(yàn)證麻醉藥物的有效性以及監(jiān)測手術(shù)病人血氧飽和度的變化,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于麻醉外科手術(shù)中、心血管手術(shù)中等神經(jīng)外科手術(shù)過程中。功能性腦成像研究雖起步不久,但其在基礎(chǔ)認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究、臨床疾病診斷、光學(xué)成像等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[31]。人類記憶主要分為兩種,一種是聽覺信息記憶,由大腦中的左腹外側(cè)前額葉直接復(fù)述加工,另一種是視覺信息記憶,大腦先對(duì)視覺信息重新編碼然后再復(fù)述加工。Jiang J等人[32]采用不同的圖片和語音作為刺激材料每隔一段時(shí)間給兒童辨認(rèn),利用功能性近紅外腦成像設(shè)備監(jiān)測了多名5歲至11歲兒童的左腹外側(cè)前額葉皮層激活情況。結(jié)果顯示進(jìn)行視覺刺激的血氧參數(shù)變化高于聽覺刺激,兒童可能更偏向于使用圖像策略進(jìn)行記憶加工且記憶能力越強(qiáng)的兒童,越傾向于使用語音策略進(jìn)行圖片記憶。

4 結(jié) 論

NIRS技術(shù)對(duì)大腦的應(yīng)用目前分為兩種,第一種是基于MBL定律通過光學(xué)參數(shù)與血氧參數(shù)的關(guān)系,對(duì)腦組織血氧飽和度,血紅蛋白含量等參數(shù)進(jìn)行定量監(jiān)測。第二種基于神經(jīng)血管耦合機(jī)制,分析血液動(dòng)力學(xué)時(shí)間序列數(shù)據(jù)[33],研究腦成像和大腦神經(jīng)活動(dòng)。自1977年人們首次發(fā)現(xiàn)近紅外光可應(yīng)用于生物組織體以來,因其獨(dú)特的優(yōu)勢NIRS技術(shù)對(duì)腦組織的應(yīng)用研究一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)。隨著光電傳感和測量技術(shù)發(fā)展,該技術(shù)對(duì)腦組織應(yīng)用已經(jīng)從一開始對(duì)人額頭處的單點(diǎn)測量發(fā)展成多通道全頭皮覆蓋探測,從一開始的單一的曲線分析處理發(fā)展到如今的功能性腦成像研究。這兩種基于NIRS技術(shù)的腦部組織檢測研究已廣泛應(yīng)用于臨床與神經(jīng)認(rèn)知領(lǐng)域,其研制的儀器有望成為未來手術(shù)輔助治療,疾病預(yù)防檢測的重要工具。但在實(shí)際應(yīng)用中,系統(tǒng)和外界的干擾影響也十分巨大,如何有效減少誤差提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性與準(zhǔn)確性是未來研究的關(guān)鍵。從傳感器探頭設(shè)計(jì)上來看,可增加光電探測器與光源的數(shù)量以獲取更多的腦組織血氧信息,但其會(huì)增加信號(hào)分離難度以及對(duì)硬件電路設(shè)計(jì)方面的要求[34]。信號(hào)提取與分離是一項(xiàng)艱巨的任務(wù),干擾因素眾多,如何低成本有效的分離出待測信號(hào)是未來研究的重點(diǎn)。