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Methodenartikel

Zerebrovaskuläre Reaktivitätsmessung mit funktioneller Nahinfrarotspektroskopie

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DOI:

10.3791/61284

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2. Juni 2022

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1National Intrepid Center of Excellence, Walter Reed National Military Medical Center, 2Uniformed Services University of the Health Sciences, 3The Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, National Institutes of Health, 4University of Pennsylvania Perelman School of Medicine

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Im Folgenden wird ein Protokoll zur Bildgebung und Messung der zerebrovaskulären Reaktivität beim Menschen mit funktioneller Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) vorgestellt. fNIRS ist eine neuartige Bildgebungsmethode, die die Konzentrationsänderungen von Hämoglobinspezies in der äußersten Hirnrinde des Gehirns unter bestimmten Reizen erfasst.

Zusammenfassung

Die zerebrovaskuläre Reaktivität (CVR) ist die Fähigkeit der Blutgefäße im Gehirn, den zerebralen Blutfluss (entweder mit Dilatation oder Verengung) als Reaktion auf chemische oder physikalische Reize zu verändern. Das Ausmaß der Reaktivität in der zerebralen Mikrovaskulatur hängt von der Integrität des kapazitiven Gefäßsystems ab und ist die primäre Funktion von Endothelzellen. Die CVR ist daher ein Indikator für die Physiologie und den allgemeinen Gesundheitszustand der Mikrogefäße. Bildgebende Verfahren, mit denen CVR gemessen werden kann, sind verfügbar, können aber kostspielig sein und erfordern Magnetresonanztomographie-Zentren und technisches Fachwissen. In dieser Studie verwendeten wir die fNIRS-Technologie, um Veränderungen von Oxyhämoglobin (HbO) und Desoxyhämoglobin (HbR) in den zerebralen Mikrogefäßen zu überwachen, um die CVR von 15 gesunden Kontrollpersonen (HC) als Reaktion auf einen vasoaktiven Stimulus (inhaliertes 5% Kohlendioxid oder CO2) zu beurteilen. Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass es sich um eine vielversprechende Bildgebungstechnologie handelt, die eine nicht-invasive, genaue, tragbare und kostengünstige Methode zur Kartierung der kortikalen CVR und der damit verbundenen Mikrovaskulaturfunktion bietet, die aus einer traumatischen Hirnverletzung oder anderen Erkrankungen im Zusammenhang mit zerebraler Mikrovaskulopathie resultiert.

Einleitung

Die Gefäßgesundheit in der Großhirnrinde kann über die Fähigkeit der Gefäße gemessen werden, sich unter unterschiedlichen physiologischen Bedingungen zu verengen oder zu erweitern. Die Messung der vaskulären Reaktivität kann bei der Diagnose und Behandlung von neurologischen Erkrankungen im Zusammenhang mit zerebraler mikrovaskulärer Dysfunktion wie Demenz, Schädel-Hirn-Trauma (TBI) und sogar beim Altern nützlich sein 1,2,3,4. Darüber hinaus kann CVR als prädiktiver und/oder pharmakodynamischer Biomarker für neurologische Erkrankungen wie Alzheimer5 oder TBI 6,7,8,9,10 verwendet werden. Es gibt etablierte bildgebende Verfahren zur Untersuchung von CVR bei Menschen und Tieren. Eine typische Methode umfasst die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) in Verbindung mit einem exogenen oder endogenen Stimulus, wie z. B. Hyperkapnie11, Atemanhalten oder Acetazolamid2. Lu et al.12,13 zeigten, dass ein einfaches Gaszufuhrsystem in Verbindung mit MRT-Blood Oxygen Level Dependent (MRT-BOLD) Bildgebung eine genaue CVR-Karte des gesamten Gehirns erzeugt.

Störungen des Blutflusses, des Volumens und der Stoffwechselrate von Sauerstoff in den zerebralen Gefäßen führen zu Veränderungen der Gewebekonzentrationen von HbO und HbR. Die Gewebeabsorption von Licht im nahen Infrarotbereich reagiert empfindlich auf Änderungen der Konzentration von Hämoglobinspezies wie HbO und HbR. Daher kann die Messung des rückgestreuten Lichts über die Zeit Veränderungen der HbO- und HbR-Konzentration im äußersten Kortex (ca. 2 cm)15 quantifizieren und zur Beurteilung temporaler hämodynamischer Schwankungen16 einschließlich zerebrovaskulärer Reaktivität (CVR)17 verwendet werden.

In unserem Forschungsparadigma setzen wir das fNIRS-Instrument mit kontinuierlicher Wellenfunktion ein. Das Gerät besteht aus 4 Quellen und 10 Detektoren, die 16 Quellen-Detektor-Paare bilden (siehe Abbildung 1). Die Quellen-Detektor-Paare sind zusammen auf ein Silikonband geformt, das einfach über die Stirn gelegt und mit einer selbstklebenden Hülle an Ort und Stelle gehalten werden kann. Das Gerät misst die Lichtintensität bei 730 und 850 nm und hat eine Erfassungsfrequenz von 2 Hz. Dieses System wurde ausgewählt, weil es patientenfreundlich und einfach zu tragen ist und Daten aus dem präfrontalen Kortex sammelt, einer Gehirnregion, die besonders anfällig für SHT ist. Glücklicherweise sind die meisten anderen fNIRS-Systeme mit unserer CVR-Erfassungstechnik kompatibel und unterscheiden sich nur in den kortikalen Regionen, die auf der Grundlage des interessierenden Hirnbereichs gemessen werden.

Während die fMRT als Goldstandard für die funktionelle Bildgebung des Gehirns gilt, bietet die fNIRS-Technologie im Vergleich zur fMRT einzigartige Vorteile für die Beurteilung der CVR. Die fNIRS-Bildgebungstechnik bietet eine hohe zeitliche Auflösung (mit einer Granularität von Millisekunden) und kann Änderungen sowohl der HbO- als auch der HbR-Konzentration quantifizieren, während die fMRT nur Änderungen des HbR 18,19,20 misst. Darüber hinaus sind fNIRS-Geräte tragbar, wirtschaftlich und einfacher zu bedienen als fMRT. Schließlich löst die fNIRS-Technologie die Bewegung der Probanden besser auf, was notwendig ist, da vaskuläre Herausforderungen wie Hyperkapnie oft in Kombination mit kognitiven oder körperlichen Studienaufgaben verwendet werden21.

In diesem Artikel wird eine Hyperkapnie-Herausforderung in Kombination mit der fNIRS-Technologie vorgestellt. Wir haben CVR-Werte gemessen und die Reproduzierbarkeit dieser Methode untersucht, in der Hoffnung, eine zuverlässige Alternative zu fMRT-CVR-Messungen zu bieten.

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Protokoll

Die Teilnehmer wurden im Rahmen eines vom institutionellen Prüfungsgremium genehmigten Protokolls (ClinicalTrials.gov NCT01789164) rekrutiert. Die im Protokoll beschriebenen Geräte sind von unserer Institution ethisch zugelassen.

1. Bereiten Sie die Materialien vor, die für die Hyperkapnia-Herausforderung verwendet werden (Abbildung 2)

  1. Pumpen Sie einen 200-Liter-Douglasienbeutel (Artikel #1) mit einem vorgemischten Kanister mit medizinischem Gas auf, der aus 5 % Kohlendioxid, 21 % Sauerstoff und 74 % Stickstoff besteht, bis er voll ist.
  2. Setzen Sie zwei Membranen (Pos. #3) in das Zweiwege-Non-Rebreathing-Ventil (Pos. #4) ein, um sicherzustellen, dass das Gas nur in eine Richtung fließt. Befestigen Sie einen Anschluss des Dreiwegeventils (Artikel #2) über den Gasförderschlauch (Artikel #5) an der Douglasietasche (Artikel #1) und den anderen Anschluss über einen zweiten Gasförderschlauch (Artikel #5) an dem Zweiwegeventil ohne Rückatmung (Artikel #4).
  3. Befestigen Sie das Mundstück (Pos. #6) am Konnektor (Art. #7) und befestigen Sie dann das Konnektor am Zweiwege-Rückatmungsventil (Art. #4).
  4. Führen Sie den Kapnographenschlauch (Pos. #8) in das Loch im Anschluss (Pos. #7) ein.
  5. Befestigen Sie den Luftfilter (Art. #9) an den Kapnographenschlauch (Art. #8).
  6. Schrauben Sie das Ende des Kunststoff-Luftfilters (Pos. #9), das nicht mit dem Kapnographenschlauch (Pos. #8) verbunden ist, in den CO2 - Monitor (Pos. #10).
  7. Verbinden Sie das Capnograh (Art. #10) mit einem Kabel mit einem Laptop. Öffnen Sie die Software für den Datenportleser, wählen Sie den entsprechenden USB-Anschluss aus und starten Sie das Auslesen der Daten. Schalten Sie den Kapnographen ein. Die Daten werden automatisch auf dem Computerbildschirm angezeigt.
  8. Verbinden Sie die fNIRS-Box mit einem USB-Kabel mit dem Computer. Verbinden Sie das Stirnband des Quellendetektors mit der FNIRS-Box. Schließen Sie das Netzteil an die fNIRS-Box an und schalten Sie den Schalter ein.

2. Ablauf des Versuchs

  1. Bitten Sie den Teilnehmer, sich auf einen Stuhl zu setzen und es sich beim Aufbau der Geräte bequem zu machen. Schalten Sie das fNIRS-System ein.
  2. Platzieren Sie das Stirnband des Quellendetektors auf der Stirn des Patienten über den darunter liegenden Bereichen des präfrontalen Kortex (dorsale und untere frontale kortikale Bereiche)21.
  3. Vergewissern Sie sich, dass das Stirnband des Quellendetektors vorsichtig über der Augenbraue und in der Mitte der Stirn positioniert ist. Platzieren Sie die untere Detektorreihe ca. 3,5 cm über dem Nasen- oder Nasenrücken, wo die Vertiefung der oberen Nase auf die Stirn zwischen den Augen trifft.
  4. Stellen Sie sicher, dass die Detektoren fest auf der Haut des Teilnehmers haften, ohne dass Chromophore (z. B. Make-up) oder Haare stören. Es ist keine Hautvorbereitung erforderlich.
  5. Stellen Sie unter "Geräteeinstellung" die Verstärkung für Detektoren zwischen 1 und 20 ein. Eine höhere Verstärkung erhöht die Empfindlichkeit der Lichtdetektoren. Der Standardwert ist 20. Stellen Sie den "LED-Strom" zwischen 5 mA und 20 mA ein. Größere Werte führen zu hellerem Licht und erhöhen den von den Detektoren erzeugten Signalpegel. Der Standardwert ist 20 mA.
  6. Drücken Sie in der Erfassungssoftware auf "Aktuelles Experiment starten". Die Quellen senden Licht mit 2 Wellenlängen und die von jedem Detektor erfasste Lichtsignalintensität wird in Echtzeit angezeigt. Bei gesättigtem (Signal>4.000) oder niedrigem Signal (Signal <1.000) ist der Kontakt zwischen dem Kopfband des Quellendetektors und der Haut oder die Parameter in Schritt 2.3 und 2.4 einzustellen. Das genaue vollständige Verfahren wurde in Ayaz et al.22 erklärt.
  7. Weisen Sie den Teilnehmer an, in seinem normalen Atemtempo durch den Mund ein- und auszuatmen. Befestigen Sie eine Nasenklammer an der Nase des Teilnehmers und erinnern Sie ihn daran, weiterhin normal durch den Mund zu atmen, und warnen Sie jemanden, wenn er sich unwohl fühlt oder Schwierigkeiten beim Atmen hat.
  8. Führen Sie das Mundstück (Item#6) vorsichtig in den Mund des Teilnehmers ein, damit er weiter atmen kann. Um den Komfort des Teilnehmers während des Eingriffs zu erhöhen, bitten Sie den Teilnehmer, das Nicht-Rückatmungsventil (Punkt #3) mit der Hand zu stützen.
  9. Drücken Sie die Schaltfläche "Baseline" in der zugehörigen Software. Es misst und zeichnet automatisch das Lichtsignal für die fNIRS-Basislinie für 20 Sekunden (s) auf.
  10. Drücken Sie auf "Aufnehmen", bevor Sie das Experiment starten.
  11. Zu Beginn des Experiments wird die Uhr gestartet, der "Manuelle Marker" gedrückt und die vom Kapnographen angezeigte Uhrzeit auf ein Papier geschrieben. Drehen Sie jede Minute das an den Gasschlauch angeschlossene Ventil, um zwischen Raumluft und Raumluft mit 5 % CO2 zu wechseln. Drücken Sie erneut den "Manuellen Marker" und schreiben Sie die Zeit, die der Kapnograph bei jeder Änderung des eingeatmeten Gasgemisches anzeigt, auf ein Papier (Abbildung 3).
    HINWEIS: Das manuelle Markieren der auf dem Kapnographen angezeigten Zeit ist für die zukünftige Synchronisierung zwischen optischen fNIRS-Signalen und der EtCO2-Spur des Kapnographen unerlässlich.
  12. Nach 7 Minuten stoppen Sie die fNIRS-Aufzeichnung, indem Sie auf die Schaltfläche "Stopp" klicken. Erlauben Sie 60 zusätzliche Sekunden für die Aufzeichnung des endtidalen CO2 (EtCO2) und speichern Sie die EtCO2 -Daten als ASCII in der Datenlesersoftware.
  13. Benachrichtigen Sie den Teilnehmer, dass der Vorgang abgeschlossen ist. Nehmen Sie den Nasenclip vorsichtig ab und ziehen Sie das Mundstück heraus. Bieten Sie dem Teilnehmer ein Taschentuch an, um den angesammelten Speichel des Eingriffs aufzusaugen.

3. Verfahren zur Bereinigung

  1. Entsorgen Sie den Kapnographenschlauch (Pos. #8), den Filter (Pos. #9), das Mundstück (Pos. #6) und den Nasenclip.
  2. Reinigen Sie die wiederverwendbaren Geräte. Lösen Sie das Zweiwegeventil (Pos. #4) vom Gasförderrohr (Pos. #5) und dem Verbindungsrohr (Pos. #7) und ziehen Sie die Membranen heraus (Pos. #3). Tauchen Sie die Membranen (Pos. #3), das Verbindungsrohr und das Zweiwegeventil (Pos. #4) 20 Minuten lang in einen Behälter mit einem phosphatfreien medizinischen Reinigungs- und Desinfektionsmittel. Verdünnen Sie das Reinigungsmittel mit destilliertem Wasser im Verhältnis 1:64.
  3. Waschen Sie die Gegenstände #1,4,7 mit destilliertem Wasser und legen Sie sie dann auf eine saubere Arbeitsfläche mit einem sterilen Material wie einem Chux-Pad darunter. Lassen Sie sie an der Luft trocknen, bevor Sie sie wiederverwenden.
  4. Leere die Douglasie-Tüte.

4. Datenanalyse

  1. Signalverarbeitung mit fNIRS-Datenverarbeitungssoftware
    HINWEIS: Die Signalverarbeitung ist der erste Schritt der Datenanalyse. Dies geschieht unter Verwendung einer fNIRS-Datenverarbeitungssoftware (z. B. fNIRSoft), um Rauschen oder Artefakte in den Daten aufgrund von Patientenbewegungen zu entfernen. Für diese Analyse werden nur Daten aus der Erfassungssoftware benötigt.
    1. Klicken Sie in der Datenverarbeitungssoftware auf "Datei laden", um die erfassten fNIRS-Daten auszuwählen und dann hochzuladen.
    2. Klicken Sie auf "Verfeinern" und es erscheint ein Pop-up-Fenster. Wählen Sie "Rohdaten" und drücken Sie auf "Weiter".
      1. Klicken Sie sowohl auf die Werkzeuge Medianfilterung als auch auf die SMAR-Unterdrückung (Sliding Window Motion Artifact Rejection)23 , um sowohl Bewegungsartefakte als auch gesättigte Kanäle aus dem Rohsignal zu erkennen und zu löschen. Drücken Sie auf "Übernehmen".
      2. Klicken Sie auf den Filter "Tiefpassfrequenz", um die Puls- und Atmungskomponente (Hanning-Filter, n=20, Cutoff=0,1Hz)21,24,25,26 zu verwerfen. Drücken Sie auf "Übernehmen".
      3. Klicken Sie auf "Detrend", um die langsame zeitliche Variation zu eliminieren. Drücken Sie auf "Übernehmen".
    3. Klicken Sie auf "OXI", um die Lichtintensität in HbO- und HbR-Konzentrationen umzuwandeln. Klicken Sie auf "Speichern" und wählen Sie dann MATLAB als Speicherdateiformat aus.
  2. Signalverarbeitung mit MATLAB
    HINWEIS: Der zweite Teil der Analyse wird mit MATLAB durchgeführt, um das fNIRS-Signal mit dem zeitversetzten EtCO2 zu korrelieren. Für die Verarbeitung der Daten werden Daten aus dem vorherigen Schritt (4.1.5) und Daten aus dem Kapnographen (EtCO2 Trace, Schritt 2.12) benötigt.
    1. Importieren Sie den EtCO2-Trace aus dem Kapnographen in MATLAB in zwei Spalten (eine für die Zeit und die zweite für EtCO2-Werte ). Verschieben Sie die EtCO2-Zeit um die vorkalibrierte Zeit, um die Verzögerung gegenüber der Zeit des Probenahmeschlauchs zu korrigieren.
      HINWEIS: Dies ist der Zeitunterschied zwischen einem Atemzug zum Mundstück und dem Erscheinen dieses Atemzugs auf der CO2 -Aufnahme. In diesem Setup waren es 15 s.
    2. Als Ausgangspunkt wird der erste Zeitpunkt verwendet, der zu Beginn des Experiments mit dem Kapnographen aufgezeichnet wurde, Schritt 2.11 (t=0). Rechnen Sie das EtCO2 in Sekunden um.
    3. Importieren Sie die Oxy- und Desoxyhämoglobindaten aus Schritt 4.1.3 in MATLAB.
    4. Berechnen Sie die physiologische Verzögerung zwischen EtCO2 (gemessen im Mund) und dem fNIRS-Signal (gemessen im Gehirn), indem Sie den höheren Korrelationskoeffizienten zwischen diesen beiden Signalen bei unterschiedlichen Zeitverschiebungen ermitteln. (siehe MATLAB-Skript im Anhang für Schritt 4.2.3 bis Schritt 4.2.6). Die Zeitverschiebung mit dem höheren Korrelationskoeffizienten wird als optimaler Zeitpunkt angesehen.
    5. Verschieben Sie den EtCO2-Zeitverlauf um die optimale Zeit (ermittelt in Schritt 4.2.4). Behalten Sie die Zeitpunkte bei, die sowohl fNIRS- als auch EtCO2-Daten enthalten. Die zwei Zeitreihen sollten die gleiche Länge haben.
    6. Berechnen Sie die CVR-Werte für jeden Kanal, d. h. die Lösung der linearen Gleichung zwischen HbO (oder HbR) und EtCO2 unter Verwendung der Cholesky-Zerlegung in MATLAB.

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Ergebnisse

fNIRS wurde mit Hyperkapnie-Challenge an 15 gesunden Teilnehmern durchgeführt. Ausschlusskriterien waren SHT in der Vorgeschichte, bereits bestehende neurologische oder psychiatrische Störungen oder Schwangerschaft. Die Teilnehmer hatten ein Durchschnittsalter von 37,7 ± 16 Jahren (Bereich 20-55 Jahre) und 20% waren weiblich. Wie in einer ähnlichen fMRT-Studie28 gezeigt wurde, ging eine 60-s-Inhalation von 5 % CO2 mit einem Anstieg des EtCO2 -Drucks einher, gemessen durch Kap...

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Diskussion

Wir konnten die CVR mit fNIRS und einer CO2 -Gas-Inhalationstechnik bei 15 gesunden Probanden messen. Der gemessene CVR-Wert ist die Korrelation zwischen dem erfassten fNIRS-Signal und dem EtCO2. Die Herausforderung besteht darin, die temporale EtCO2-Spur genau mit dem fNIRS-Signal abzugleichen, d. h. die Zeit zu berücksichtigen, die das Blut benötigt, um vom pulmonalen Gefäßsystem zum Herzen und dann zu den zerebralen Gefäßen zu gelangen. Die Interkanalv...

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Offenlegungen

Die Autoren haben keine Interessenkonflikte offenzulegen.

Danksagungen

Die Arbeit im Labor der Autoren wurde vom Center for Neuroscience and Regenerative Medicine (CNRM), der Uniformed Services University of the Health Sciences (USUHS), Bethesda, MD, vom Military Clinical Neuroscience Center of Excellence (MCNCoE), Department of Neurology, USUHS, und vom Intramural Research Program der National Institutes of Health unterstützt. Die in diesem Artikel geäußerten Ansichten sind die des Autors und spiegeln nicht die offizielle Politik des Department of Army/Navy/Air Force, des Verteidigungsministeriums oder der US-Regierung wider.

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Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Blue cuff22254Vacumed
CO2-Luft Gasgemisch Größe 200R012000 2003Roberts Sauerstoffmembran
(Größe: mittel, Typ: spiralförmig)602021-2608Hans Rudolph
Douglas Tasche (200 Liter Fassungsvermögen)500942Harvard Apparatus
Gasförderschlauch1011-108Vakuumiert
GasprobenahmeröhrchenT4305QoSINA
Hydrophober Filter9906-00Philips Medical Systems
Luer11547QoSINA
Mundstück (Silikon, Modell #9061)602076Hans Rudolph
Nasenclip (Kunststoffschaum, Modell #9014)201413Hans Rudolph
Dreiwegeventil (100% Kunststoff)CR1207Hans Rudolph
Zweiwege-Ventil ohne Atmung (22mm/ 15mm ID)CR1480Hans Rudolph

Referenzen

  1. Amyot, F., et al. Imaging of Cerebrovascular Function in Chronic Traumatic Brain Injury. Journal of Neurotrauma. 35 (10), 1116-1123 (2017).
  2. Kassner, A., Roberts, T. P. Beyond perfusion: cerebral vascular reactivity and assessment of microvascular permeability. Topics in Magnetic Resonance Imaging. 15, 58-65 (2004).
  3. Oertel, M., et al. Posttraumatic vasospasm: the epidemiology, severity, and time course of an underestimated phenomenon: a prospective study performed in 299 patients. Journal of Neurosurgery. 103, 812-824 (2005).
  4. Peng, S. L., et al. Age-related changes in cerebrovascular reactivity and their relationship to cognition: A four-year longitudinal study. Neuroimage. 174, 257-262 (2018).
  5. Yezhuvath, U. S., et al. Forebrain-dominant deficit in cerebrovascular reactivity in Alzheimer's disease. Neurobiology of Aging. 33, 75-82 (2012).
  6. Baranova, A. I., et al. Cerebral vascular responsiveness after experimental traumatic brain injury: the beneficial effects of delayed hypothermia combined with superoxide dismutase administration. Journal of Neurosurgery. 109, 502-509 (2008).
  7. Gao, G., Oda, Y., Wei, E. P., Povlishock, J. T. The adverse pial arteriolar and axonal consequences of traumatic brain injury complicated by hypoxia and their therapeutic modulation with hypothermia in rat. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 30, 628-637 (2010).
  8. Wei, E. P., Hamm, R. J., Baranova, A. I., Povlishock, J. T. The long-term microvascular and behavioral consequences of experimental traumatic brain injury after hypothermic intervention. Journal of Neurotrauma. 26, 527-537 (2009).
  9. Oda, Y., Gao, G., Wei, E. P., Povlishock, J. T., et al. Combinational therapy using hypothermia and the immunophilin ligand FK506 to target altered pial arteriolar reactivity, axonal damage, and blood-brain barrier dysfunction after traumatic brain injury in rat. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 31, 1143-1154 (2011).
  10. Park, E., Bell, J. D., Siddiq, I. P., Baker, A. J. An analysis of regional microvascular loss and recovery following two grades of fluid percussion trauma: a role for hypoxia-inducible factors in traumatic brain injury. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 29, 575-584 (2009).
  11. Ellis, M. J., et al. Neuroimaging Assessment of Cerebrovascular Reactivity in Concussion: Current Concepts, Methodological Considerations, and Review of the Literature. Frontiers in Neurology. 7, 61(2016).
  12. Lu, H., et al. MRI mapping of cerebrovascular reactivity via gas inhalation challenges. Journal of Visualized Experiments. (94), e52306(2014).
  13. Yezhuvath, U. S., Lewis-Amezcua, K., Varghese, R., Xiao, G., Lu, H. On the assessment of cerebrovascular reactivity using hypercapnia BOLD MRI. NMR in Biomedicine. 22, 779-786 (2009).
  14. Ferrari, M., Mottola, L., Quaresima, V. Principles, techniques, and limitations of near infrared spectroscopy. Canadian Journal of Applied Physiology. 29, 463-487 (2004).
  15. Firbank, M., Okada, E., Delpy, D. T. A theoretical study of the signal contribution of regions of the adult head to near-infrared spectroscopy studies of visual evoked responses. Neuroimage. 8, 69-78 (1998).
  16. Boas, D. A., Chen, K., Grebert, D., Franceschini, M. A. Improving the diffuse optical imaging spatial resolution of the cerebral hemodynamic response to brain activation in humans. Optics Letters. 29, 1506-1508 (2004).
  17. Kainerstorfer, J. M., Sassaroli, A., Hallacoglu, B., Pierro, M. L., Fantini, S. Practical steps for applying a new dynamic model to near-infrared spectroscopy measurements of hemodynamic oscillations and transient changes: implications for cerebrovascular and functional brain studies. Acadamic Radiology. 21, 185-196 (2014).
  18. Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. Neuroimage. 54, 2808-2821 (2011).
  19. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. Neuroimage. 29, 368-382 (2006).
  20. Sassaroli, A., de, B. F. B., Tong, Y., Renshaw, P. F., Fantini, S. Spatially weighted BOLD signal for comparison of functional magnetic resonance imaging and near-infrared imaging of the brain. Neuroimage. 33, 505-514 (2006).
  21. Ayaz, H., et al. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment. Neuroimage. 59, 36-47 (2012).
  22. Ayaz, H., et al. Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation. Journal of Visualized Experiment. (56), e3443(2011).
  23. Ayaz, H., Izzetoglu, M., Shewokis, P. A., Onaral, B. Sliding-window Motion Artifact Rejection for Functional Near-Infrared Spectroscopy. Annual International Conference of IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 6567-6570 (2010).
  24. Naseer, N. H. K. Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface. Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).
  25. Kreplin, U., Fairclough, S. H. Activation of the rostromedial prefrontal cortex during the experience of positive emotion in the context of esthetic experience. An fNIRS study. Frontiers in Human Neuroscience. 7, (2013).
  26. Izzetoglu, M. B. S., Izzetoglu, K., Onaral, B., Pourrezaei, K. Functional brain imaging using near-infrared technology. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 26, 38-46 (2007).
  27. Amyot, F., et al. Normative database of judgment of complexity task with functional near infrared spectroscopy--application for TBI. Neuroimage. 60, 879-883 (2012).
  28. Yezhuvath, U. S., et al. Forebrain-dominant deficit in cerebrovascular reactivity in Alzheimer's disease. Neurobiol Aging. 33 (1), 75-82 (2012).
  29. Kenney, K., et al. Phosphodiesterase-5 inhibition potentiates cerebrovascular reactivity in chronic traumatic brain injury. Annals Clinical Translation Neurology. 5 (4), 418-428 (2018).

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