Name: Connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse (Vidéo) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-05-27T13:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 13 s
Description: Découvrez la spectroscopie de corrélation diffuse pour évaluer la connectivité fonctionnelle basée sur le flux sanguin cérébral au repos dans le cortex préfrontal humain. Cette méthode portable permet un suivi non invasif au chevet du patient.

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Les auteurs aimeraient reconnaître le soutien financier de la troisième frontière de l’Ohio au Réseau de recherche et d’innovation en imagerie de l’Ohio (OIRAIN, 667750) et à la National Natural Science Foundation of China (no 81771876).

Le protocole a été approuvé par la Commission d’examen institutionnel de l’Université Wright State, et le consentement éclairé a été obtenu de chaque participant avant l’expérience.
1. Préparation du sujet
<ol><li>Accélérer le système FD-fNIRS et DCS pour se réchauffer pendant au moins 10 min (voir les sections 2 et 3 pour plus de détails) avant de commencer toutes les mesures du sujet. Un exemple de mesure du sujet avec l’instrument compact DCS est indiqué dans la figure 1.</li>
	<li>Tout d’abord, utilisez une mesure de bande pour mesurer la distance entre le nasion à l’inion sur la tête de chaque sujet(figure 2A).</li>
	<li>Avec le nasion comme point de départ, marquez l’emplacement qui est de 10% de la distance à l’inion avec un marqueur d’encre. Cela indique le point entre Fp1 et Fp2 du montage EEG 10/20(figure 2A).</li>
	<li>À l’aide d’un bouchon EEG 10/20 (voir Tableau des matériaux),ajustez le bouchon de façon à ce que le point marqué se situe entre Fp1 et Fp2.</li>
	<li>Marquez le point entre Fp1 et F7 (cortex gauche) et le point entre Le Fp2 et le F8 (cortex droit). Cela représente les frontières entre le cortex préfrontal supérieur et le cortex préfrontal dorsolateral (DLFC) et entre le DLFC et le cortex préfrontal inférieur (IFC), respectivement, pour les hémisphères gauche et droit(figure 2A).</li>
	<li>À l’aide d’une sonde imprimée en 3D, placez les fibres multimodes (MMF) sur les points nouvellement marqués (points « S » sur la figure 2C) et connectez-les à la source de lumière laser de 785 nm(figure 2B,C).</li>
	<li>Placez les fibres monoparentales (SMF) à 2,75 cm du MMF. Deux fibres doivent être placées sur le DLFC (emplacements «DLFC,1» et «DLFC,2») et une sur la SFI (emplacement «IFC»). Le placement du SMF est reproduit de chaque côté du cortex pour un total de six SMF(figure 2c).</li>
	<li>Placez un autre SMF 1 cm sous le MMF àl’emplacement« D s » des deux côtés du cortex (pour la détection du flux sanguin dans le cuir chevelu) et connectez chacun des SMF à des machines individuelles de comptage d’un seul photon(figure 2C).</li>
</ol>p class"jove_title".gt;2. Paramètres FD-fNIRS et étalonnage

<ol><li>Éteignez les lumières et allumez le système FD-fNIRS pour se préparer à l’étalonnage. AVERTISSEMENT: Par mesure de précaution générale, ne regardez pas directement les sources de lumière et les sorties de fibres, car cela peut causer des lésions oculaires. Utilisez une carte de capteur IR (Tableau des matériaux).</li>
	<li>Évitez l’exposition inutile des détecteurs aux niveaux de lumière de la pièce pour maintenir le fonctionnement sans bruit et éviter les dommages aux détecteurs.</li>
	<li>Réchauffez les sources de lumière et les détecteurs en alimentant le système et en le laissant fonctionner pendant au moins 10 min (de préférence, 20 min minimum et 1 h maximum pour une précision et une stabilité optimales) avec la lumière allumée, la modulation et la tension du détecteur allumé.</li>
	<li>Exécuter un logiciel d’acquisition de données basé sur l’INTERFACE graphique. Ajuster le gain du détecteur pour obtenir un signal optimal avec le capteur attaché et fixé à un fantôme d’étalonnage (fantôme à base de polydimméthylsiloxane de propriétés optiques connues, voir Tableau des matériaux) en appuyant sur le bouton "auto-bias". Si l’avertissement de survoltage clignote, abaissez le gain.</li>
	<li>Après ajustement du gain du détecteur pour obtenir le signal maximum, déconnecter l’une des fibres sources du détecteur et vérifier que le courant direct (DC) est inférieur à 20 comptes par période de mesure pour la fibre source correspondante. S’il est supérieur à cette valeur, il peut y avoir une lumière de pièce excessive qui s’échappe dans le détecteur45. Si c’est le cas, le système doit être éteint, puis tout excès de lumière dans la pièce doit être bloqué / enlevé et les étapes 2.4-2.5 répété.</li>
	<li>Vérifiez le niveau de signal approprié de chaque source et détecteur. Le système définit cela comme étant supérieur à 100 et inférieur à 1 500 dénombrements par cycle de mesure.</li>
	<li>Effectuez l’étalonnage en appuyant sur le bouton « Calibrate » dans l’interface graphique. Le système prendra des mesures et appliquera des facteurs d’étalonnage pour mesurer correctement les propriétés optiques du fantôme connu. Ces facteurs d’étalonnage sont sauvegardés et appliqués automatiquement aux mesures in vivo.</li>
	<li>Enregistrez les données d’étalonnage, qui fourniront un enregistrement des performances du système sur un fantôme standard.</li>
</ol>3. Paramètres DCS
AVERTISSEMENT : Par mesure de précaution générale, ne regardez pas directement les sources lumineuses et les sorties de fibres pour éviter d’éventuels lésions oculaires. Utilisez la carte du capteur IR (voir Tableau des matériaux).
<ol><li>Évitez l’exposition inutile des détecteurs (c.-à-d., lumière de pièce) pour obtenir des données brutes précises pour les courbes d’autocorrélation et prévenir les dommages aux détecteurs.</li>
	<li>Réchauffez les sources de lumière laser DCS et le SPCM (voir tableau des matériaux)en les commutant à la position « allumée » et en leur permettant de fonctionner pendant au moins 10 min (de préférence, 20 min minimum et 1 h maximum pour une précision et une stabilité optimales).</li>
	<li>Exécutez le logiciel d’acquisition de données DCS basé sur l’INTERFACE graphique, qui affiche le nombre de photon pour chaque détecteur et les valeurs semi-quantitatives de flux sanguin en temps réel. Ajuster la position de la fibre, l’angle (la face de fibre doit être perpendiculaire à la surface de la peau) et le calendrier d’acquisition de données pour obtenir un signal d’au moins 5 000 dénombrements (pour un rapport signal/bruit adéquat) et en dessous de 1 000 000 de dénombrements(s) (pour éviter d’endommager les détecteurs)(figure 3A).</li>
	<li>Vérifier les niveaux de nombre suffisant de photon (de l’étape 3.3) de chaque détecteur en vérifiant le niveau de comptage des photon et les courbes d’autocorrélation en temps réel indiquées sur le moniteur.</li>
	<li>Vérifier un contact suffisant en fibre sans aucune fuite de lumière ambiante en vérifiant la y-intercept de la courbe d’autocorrélation affichée sur le moniteur. La valeur optimale est de 1,5 sans l’utilisation de polariseurs(figure 3B).</li>
	<li>Vérifiez que la sonde et les mesures ne sont pas sujettes aux artefacts de mouvement en serrant la bande élastique de sorte qu’elle soit assez serrée pour résister au mouvement mais assez lâche pour empêcher tout inconfort au sujet. L’utilisateur doit également vérifier les courbes d’autocorrélation sur le moniteur en même temps de telle sorte que la courbe d’autocorrélation se désintègre à 1 pendant un temps de corrélation plus long (-gt; 10 ms) (figure 3C).</li>
</ol>4. Collecte de données
<ol><li>Instruire le sujet de minimiser les mouvements au cours de la mesure de 8 minutes.</li>
	<li>Éteignez les lumières et assurez-vous que le sujet est assis dans une position confortable avec ses yeux fermés.</li>
	<li>Effectuez une base de mesures FD-fNIRS à l’aide en plaçant la sonde optique du système FD-fNIRS sur le front adjacent à la sonde DCS. Ensuite, appuyez sur le bouton "Acquérir" dans l’interface graphique d’acquisition FD-fNIRS. Ces données fourniront des propriétés optiques statiques,μdes paramètres d’absorption et des paramètres de diffusion(a,'s)qui seront utilisés pour la quantification du paramètre optique dynamique, CBFi17,20. μ'</li>
	<li>Après l’achèvement des mesures FD-fNIRS, commencer l’acquisition de données sur les mesures optiques DCS en appuyant sur le bouton «Run» dans l’interface graphique d’acquisition de données DCS. Recueillir des données pour un total de 8 min avec un temps d’intégration maximum de 2 s (moins est préférable, selon le rapport signal-bruit pour chaque sujet).</li>
	<li>Si nécessaire, répétez l’expérience dans un rayon de 1 h de l’expérience initiale ou répétez l’expérience à une époque similaire de la journée afin de réduire les variations externes telles que la fatigue, les stimulants ou la température.</li>
</ol>5. Analyse des données
<ol><li>Pour les données FD-fNIRS, extraire les propriétés d’absorption optique et de diffusionμ(a,'s)qui sont traitées par la méthode de pente46,47,48,49,50,51,52,53. μ'</li>
	<li>Pour DCS, puisque le post-traitement est nécessaire, importez les données brutes de corrélation automatique de chacun des huit canaux dans le logiciel d’analyse de données.</li>
	<li>La quantification des paramètres liés à la FFF est détaillée dans les examens récents6,27,54. En bref, à partir de la fonction d’autocorrélation d’intensité normalisée (g2 [r,) ), extraire la fonction d’autocorrélation temporelle diffuse de champ électrique normalisée (g1 [r,)) en utilisant la relation Siegert : g2 (r,) g 1 (r,) 2. REMARQUE : est une constante, proportionnelle au nombre de modes spatiaux détectés6,17,27,55,56, varie de 0 à 1, et obtenu en adaptant la fonction d’autocorrélation électrique (normalisée) g1.</li>
	<li>Pour obtenir un paramètre lié au flux sanguin (DB) de l’ajustement, utilisez la solution analytique pour g16,27,54 et adaptez les données au modèle ou au taux de décomposition : ÉQUATION 1 REMARQUE : Dans l’équation ci-dessus, ko est le numéro d’onde de la lumière dans le milieu, est un facteur proportionnel à la fraction de volume sanguin de tissu, et DB est le coefficient brownien efficace. L’indicede flux sanguin (BFI)6,54 ou LE CBFi17. Ici, CBFi est utilisé.</li>
	<li>Adapter le modèle en utilisant les paramètres optiques obtenus à partir de FD-fNIRS. Les principaux paramètres à convenir sont CBFi et . REMARQUE : La figure 3A montre des données représentatives suffisantes pour l’analyse. Les données DE DCS sont rejetées si (1) la fonction d’autocorrélation est significativement inférieure à celle de 1,5 (lt; 0,5) (c.-à-d. dans le cas de la figure 3B, où la fonction est de 1,2, lt; 0,2, en raison d’une fuite de lumière de la pièce) ou si (2) la courbe d’autocorrélation ne se décompose pas à 1 pour un temps de corrélation plus long (10 ms) (c.-à-d., dans le cas de la figure 3C, où l’artefact de mouvement, telle la tête ou la sonde de mouvement, conduit à des données inutilisables).</li>
	<li>Détredre les résultats quantifiés à l’aide d’un ajustement polynomial de deuxième ordre pour éliminer la dérive lente(figure 4A).</li>
	<li>Utilisez un filtre Butterworth en phase zéro avec un passband de 0,009 à 0,080 Hz pour supprimer toutes les fréquences cérébrales indésirables telles que les ondes Mayer(figure 4A).</li>
	<li>Utilisez la régression linéaire pour obtenir les résidus de chaque canal par rapport à la mesure à courte distance pour enlever les signaux superficiels du cuir chevelu de chaque côté du cortex(figure 4B).</li>
	<li>Calculer le coefficient de corrélation de l’Pearson entre chaque paire de canaux afin d’identifier la connectivité fonctionnelle de l’état de repos entre les régions du cerveau(figure 5).</li>
	<li>Transformez la valeur de corrélation en une valeur z à l’aide d’une transformation Fisher Z et effectuez un t-testpour obtenir la valeur p(figure 5). Utilisez le faux taux de découverte (FDR) pour une correction de comparaisons multiples.</li>
</ol>

Les auteurs ne déclarent aucun intérêt financier concurrent.

Pour déterminer si la CBF mesurée par DCS a détecté avec précision LE RSFC, deux zones du cerveau ayant des propriétés connues du RSFC ont été examinées. La connectivité fonctionnelle entre les régions DLFC et entre DLFC et IFC est supposée exister57,58,59. La connectivité entre deux sites à gauche et à droite DLFC a été choisie, parce que la connectivité intrarégionale est généralement plus élevée. En outre, la connectivité ent...

Lorsque le cerveau est dans un état de repos, il démontre une synchronisation élevée de l’activité spontanée dans les régions fonctionnellement liées, qui peuvent être situés à proximité ou à distance. Ces régions in-sync sont connus comme les réseaux fonctionnels1,2,3,4,5,6,7,8,9. Ce phénomène a d’abord été découvert par une étude d’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) utilisant des signaux dépendants du niveau d’oxygène sanguin (BOLD) qui indiquent des niveaux d’oxygénation du sang cérébral5,10, également connu sous le nom de connectivité fonctionnelle d’état de repos (RSFC). Des anomalies dans RSFC ont été associées à des troubles cérébraux tels que l’autisme11, la maladie d’Alzheimer12, et la dépression13. Ainsi, LE RSFC est un outil précieux pour étudier les patients atteints de troubles qui ont de la difficulté à effectuer des évaluations fondées sur des tâches. Cependant, de nombreux patients, tels que les jeunes enfants autistes, sont de mauvais candidats à l’évaluation par l’IRMf, car il faut rester encore à l’intérieur d’un espace confiné pendant de longues périodes de temps14,15. L’imagerie optique est rapide et portable; ainsi, il convient à une majorité de patients, en particulier la population pédiatrique16,17,18,19,20,21,22,23,24. En utilisant ces avantages, la spectroscopie fonctionnelle proche infrarouge (fNIRS), qui peut quantifier la concentration d’hémoglobine et les paramètres de saturation en oxygène dans le cerveau, est utilisé pour mesurer RSFC chez l’homme (y compris la population pédiatrique4,8,25 et les patients atteints d’autisme11).
La spectroscopie optique de corrélation diffuse (DCS), une technique optique relativement nouvelle, peut quantifier le flux sanguin cérébral, qui est un paramètre important qui associe l’approvisionnement en oxygène avec le métabolisme6,17,26,27,28,29. Le contraste optique de flux quantifié par DCS a été montré pour avoir une sensibilité plus élevée dans le cerveau comparé au contraste d’oxygénation30. Il est donc avantageux d’utiliser des paramètres CBF dérivés du DCS pour évaluer le RSFC.
DCS est sensible au déplacement des cellules sanguines. Lors de la diffusion de photons se disperser à partir de cellules sanguines en mouvement, cela provoque l’intensité de la lumière détectée à fluctuer au fil du temps. DCS mesure une fonction d’autocorrélation d’intensité basée sur le temps et son taux de désintégration dépend des paramètres optiques et du flux sanguin. Ces valeurs sont finalement utilisées pour obtenir l’indice de flux sanguin cérébral (CBFi). Avec des cellules sanguines en mouvement plus rapide, la fonction d’autocorrélation d’intensité se désintègre plus rapidement. Par conséquent, l’information sur le mouvement profond sous la surface du tissu peut être dérivée (p. ex., dans le cerveau) des mesures de la diffusion des fluctuations de lumière au fil du temps27,31,32,33,34,35. DCS est une technique complémentaire aux FNIRS largement connus qui mesure l’oxygénation du sang17,36. Étant donné que les FNIRS et les DCS sont des techniques optiques d’imagerie cérébrale à haute résolution temporelle dans la gamme des millisecondes, les configurations d’imagerie optique sont beaucoup moins sensibles aux artefacts de mouvement que l’IRMf. Ils ont également été utilisés avec succès pour l’imagerie cérébrale fonctionnelle dans les populations pédiatriques, y compris les très jeunes nourrissons16. Auparavant, des mesures superficielles du flux sanguin ont été utilisées pour évaluer LE RSFC dans des études précliniques chez des souris37. Ici, les paramètres de flux sanguin sont utilisés pour quantifier RSFC chez neuf adultes en bonne santé comme une étude de preuve de concept38,39.
Dans cette étude, un système commercial FD-fNIRS et un système DCS personnalisé sont utilisés(voir Tableau des matériaux). Le DCS qui a été construit en interne est composé de deux 785 nm, 100 mW, longue longueur de cohérence lasers à ondes continues qui sont couplés à un connecteur FC et huit machines de comptage mono-photon (SPCM) connectés à un auto-corrélateur. Une interface utilisateur graphique logicielle personnalisée (GUI) a également été faite spécifiquement pour que ce système affiche et enregistre le nombre de photon, les courbes d’autocorrélation et le flux sanguin semi-quantitatif de chaque canal SPCM en temps réel. Les pièces de ce système sont couramment utilisées pour DCS16,17,31,32,40,42,43,44, et les résultats obtenus ont également été vérifiés en interne et utilisés dans une étude récente39.

<table><tbody><tr><td>Sonde imprimée en</td><td>3D Sonde PLA interne</td><td>N/A</td><td>Imprimée en 3D (Craftbot, Craft unique)</td></tr><tr><td>785nm, 100mW, CW, FC Laser couplé</td><td>CrystaLaser</td><td>DL785-100-S</td><td>Composant DCS (source lumineuse)</td></tr><tr><td>Auto-corrélateur</td><td>Correlator.com</td><td>Flex05-8ch</td><td>Composant DCS (sortie de la courbe g2 sur PC)</td></tr><tr><td>Interface graphique d’acquisition de données</td> Interface graphique <td>interne</td><td>N/A</td><td>codée dans LabVIEW pour exécuter le Système DCS</td></tr><tr><td>Logiciel d’analyse de données</td><td>Code Matlab interne</td><td>N/A</td><td>utilisé pour l’obtention des résultats RSFC</td></tr><tr><td>Capuchon d’électrode EEG</td><td>OpenBCI</td><td>N/A</td><td>Capuchon maillé EEG avec 10/20 positions standard</td></tr><tr><td>Fibre multimode</td><td>OZ Optics</td><td>QMMJ-3,2.5-IRVIS-600/630-3PCBK-3</td><td>Composant DCS (fibre source)</td></tr><tr><td>Oxiplex étalonnage fantôme</td><td>ISS</td><td>75019, 75020</td><td>Ensemble de 2 PDMS Étalonnage Sonde</td></tr><tr><td>musculaire Phantom Oxiplex</td><td>ISS</td><td>86010</td><td>Sonde musculaire 4 canaux</td></tr><tr><td>Oxiplex Oxymètre</td><td>ISS</td><td>95205</td><td>FD-fNIRS (690nm, 830nm)</td></tr><tr><td>Capteur</td><td>de puissance Thorlabs</td><td>PM100D</td><td>Réglage de la puissance de la lumière laser</td></tr><tr><td>Carte capteur</td><td>Thorlabs</td><td>F-IRC1-S</td><td>Visionneuse de faisceau IR laser</td></tr><tr><td>Fibre monomode</td><td>OZ Optics</td><td>SMJ-3S2.5-780-5/125-3PCBK-3</td><td>Composant DCS (fibre de détection)</td></tr><tr><td>Machine de comptage de photons uniques</td><td>Excelitas</td><td>SPMC-NIR-1x2-FC</td><td>Composant DCS (détecteur)</td></tr></tbody></table>

connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse

Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy

Pour obtenir une compréhension complète du cerveau humain, l’utilisation du flux sanguin cérébral (CBF) comme source de contraste est souhaitée parce qu’il s’agit d’un paramètre hmodynamique clé lié à l’approvisionnement en oxygène cérébral. Il a été démontré que les fluctuations de basse fréquence fondées sur le contraste entre l’oxygénation en fonction de l’état de repos en fonction du contraste d’oxygénation fournissent des corrélations entre les régions fonctionnellement connectées. Le protocole présenté utilise la spectroscopie de corrélation diffuse optique (DCS) pour évaluer la connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin (RSFC) dans le cerveau humain. Les résultats du RSFC basé dans le cortex frontal humain basé à la CBF indiquent que le RSFC intrarégional est significativement plus élevé dans les cortices gauche et droite que dans les cortices interrégionals dans les deux cortices. Ce protocole devrait intéresser les chercheurs qui utilisent des techniques d’imagerie multimodales pour étudier la fonction cérébrale humaine, en particulier dans la population pédiatrique.

La faisabilité de l’utilisation de DCS pour mesurer la connectivité fonctionnelle a été avec succès démostrée39. La connectivité fonctionnelle d’état de repos dans les cortices préfrontal de neuf sujets a été mesurée. Les résultats (moyenne et DD) ont indiqué une corrélation plus élevée dans la région intrarégionale de la gauche (0,64 à 0,25) et à droite (0,62 à 0,23) cortices, par rapport à la région interrégionale de la gauche (0,32 à 0,32), (0,34 à 0,27) et à droite (0,34 à 0,29), (0,34 à 0,26)...

Ce protocole démontre comment mesurer la connectivité fonctionnelle de l’état de repos dans le cortex préfrontal humain à l’aide d’un instrument de spectroscopie de corrélation diffuse sur mesure. Le rapport traite également des aspects pratiques de l’expérience ainsi que des étapes détaillées pour analyser les données.

Connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse

To obtain a comprehensive understanding of the human brain, utilization of cerebral blood flow (CBF) as a source of contrast is desired because it is a ...

Ce protocole utilise des sondes optiques variables pour évaluer le flux sanguin du cerveau pendant l’état de repos. Un avantage important de cette technique est sa portabilité. Ce qui le rend bien adapté pour la surveillance du chevet.La sonde portable permet d’obtenir des mesures de connectivité fonctionnelle à l’état de repos dans les environnements naturels des sujets pour des applications diagnostiques et thérapeutiques. Ce protocole utilise des sondes optiques portables pour évaluer le flux sanguin du cerveau pendant les mesures de connectivité fonctionnelle de l’état de repos. Ben Rinehart, un étudiant diplômé de mon laboratoire, fera la démonstration de la procédure avec Chien Poon.Au moins 10 minutes avant le début de l’analyse, alimenter le FD-fNIRS et dcs avec une modulation de la lumière et la tension du détecteur. Utilisez une mesure de bande pour mesurer la distance entre le nasion et l’inion sur la tête du sujet. En utilisant le nasion comme point de départ, utilisez un marqueur d’encre pour désigner l’emplacement qui est de 10% de la distance à l’inion.Placez un bouchon EEG 10/20 sur la tête du sujet de telle sorte que le point marqué se situe entre fp1 et fp2. Marquez le point entre fp1 et F7 sur le cortex gauche et le point entre fp2 et F8 sur le cortex droit pour faire les limites entre le cortex préfrontal supérieur et le cortex préfrontal dorsolateral et entre le cortex préfrontal dorsolatéral et le cortex préfrontal inférieur pour les hémisphères gauche et droit, respectivement. À l’aide d’une sonde imprimée en 3D, connectez les fibres multi-mode à la source de lumière laser de 785 nanomètres.Placez ensuite une autre fibre mono-mode d’un centimètre au-dessous des fibres multi-mode à l’emplacement Ds des deux côtés du cortex et connectez chacune des fibres mono-mode aux machines individuelles de comptage mono-photons. Placez les fibres mono-mode à 2,75 centimètres des fibres multi-mode et placez une fibre sur les cortices préfrontaux latéraux dorsal gauche et droit et une fibre sur le cortex préfrontal inférieur. Et placez les fibres multi-mode sur les points nouvellement marqués.Pour préparer le système FD-fNIRS à l’étalonnage, éteignez toutes les lumières et ouvrez le logiciel graphique d’acquisition de données d’interface utilisateur. Cliquez sur le bouton de biais automatique pour ajuster le gain du détecteur pour obtenir un signal optimal avec le capteur attaché et fixé à un fantôme d’étalonnage. Si l’avertissement de surtension clignote, abaissez le gain.Une fois le signal maximal obtenu, déconnecter l’une des fibres sources afin que la fuite de lumière de fond puisse être mesurée par le détecteur. Et vérifiez que le courant direct est inférieur à 20 dénombrements par période de mesure pour la fibre source correspondante. Ensuite, vérifiez la lecture appropriée du niveau de signal sur chaque source et détecteur et cliquez sur calibrer.Le système prendra des mesures et appliquera des facteurs d’étalonnage pour mesurer correctement les propriétés optiques du fantôme connu. Enregistrez ensuite les données d’étalonnage, qui fourniront un enregistrement des performances du système sur un fantôme standard. Pour configurer le DCS, réchauffez les sources de lumière laser du système et les machines de comptage mono-photons pendant au moins 10 minutes.Dans le logiciel graphique d’acquisition du système d’interface utilisateur, vérifiez le contact de chaque fibre en vérifiant l’interface utilisateur graphique afin d’obtenir au moins 5000 dénombrements par seconde et moins de 1000 000 dénombrements par seconde. Pour vérifier les niveaux suffisants de nombre de photons obtenus à partir de chaque détecteur, vérifiez le niveau de dénombrement des photons et les courbes d’autocorrépendation en temps quasi réel. Pour vérifier un contact de fibre suffisant sans aucune fuite de lumière ambiante, vérifiez l’interception y de la courbe d’autocorrépendation.La valeur optimale est d’environ 1,5 sans l’utilisation de polariseurs. Pour vérifier que la sonde et les mesures ne sont pas sujettes aux artefacts de mouvement serrer la bande élastique de sorte qu’il est assez serré pour résister au mouvement, mais assez lâche pour empêcher tout inconfort pour le sujet. Vérifiez ensuite les courbes d’autocorrépendance de telle sorte que la courbe d’autocorrépendance se décompose en une seule pour des temps de corrélation plus longs.Ensuite, confirmez que le sujet est assis dans une position confortable, les yeux fermés. Placez la sonde optique du système FD-fNIRS sur le front adjacent à la sonde DCS et cliquez sur Acquérir dans le logiciel d’acquisition FD-fNIRS. Ces données fourniront des propriétés optiques statiques, des paramètres d’absorption et des paramètres de diffusion qui seront utilisés pour quantifier le paramètre optique dynamique.Lorsque tout l’équipement est prêt, demandez au sujet de minimiser les mouvements pendant la mesure et d’éteindre les lumières. Après avoir terminé les mesures FD-fNIRS, cliquez sur Exécuter dans l’interface d’acquisition de données DCS et collecter des données pendant un total de huit minutes avec un temps d’intégration maximum de deux secondes. Dans cette analyse représentative, la connectivité fonctionnelle d’état de repos dans les cortices prefrontal a été mesurée dans neuf sujets.une corrélation plus élevée a été observée dans la région intra-régionale des cortices gauche et droit que ce qui a été mesuré dans la région interrég régionale des cortices gauche et droit. En outre, l’analyse de T-test comparant les connectivités fonctionnelles inter et interrég régionales d’état de repos des deux cortices a indiqué une différence significative entre ces valeurs. Il est important de vérifier que les paramètres du DCS se trouvent dans les fourchettes acceptables, car le fait de ne pas effectuer adéquatement ces étapes peut entraîner l’acquisition de données inutilisables.La spectroscopie de corrélation diffuse peut fournir une mesure non invasive du flux sanguin. Ce qui en fait un outil utile pour étudier la connectivité fonctionnelle du cerveau au repos ou actif sur les différentes stimulations. Les mesures non invasives du flux sanguin sont utiles pour l’évaluation des traitements et des thérapies pour les maladies neurologiques.Lors de l’exécution de cette procédure, assurez-vous de toujours suivre les directives appropriées en matière de sécurité laser.

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On combine dans le domaine fréquentiel des mesures de spectroscopie dans le proche infrarouge de l'oxygénation cérébrale avec l'hémoglobine diffuses mesures de spectroscopie de corrélation de l'indice de flux sanguin cérébral pour estimer un indice de métabolisme de l'oxygène. Nous avons testé l'utilité de cette mesure comme un outil de dépistage de chevet pour évaluer la santé et le développement du cerveau du nouveau-né.

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L'évaluation simultanée de l'hémodynamique cérébrale et des propriétés de diffusion de la lumière du tissu cérébral de rat in vivo est démontrée à l'aide d'un système d'imagerie de réflectance diffus multispectral conventionnel.

L&#39;évaluation simultanée de l&#39;hémodynamique cérébrale et Light Scattering Propriétés du<em&gt; In Vivo</em&gt; Cerveau de rat en utilisant multispectral Imaging Diffuse Réflectance

Un protocole de surveillance non invasive de l’hémodynamique cérébrale des patients neurocritiques en temps réel et au chevet du patient à l’aide d’optiques diffuses est présenté ici. Plus précisément, le protocole proposé utilise un système optique diffus hybride pour détecter et afficher des informations en temps réel sur l’oxygénation cérébrale, le flux sanguin cérébral et le métabolisme cérébral.

Surveillance en temps réel des patients neurocritiques par spectroscopies optiques diffuses

Nous présentons une méthode permettant de collecter simultanément des signaux IRMf et fNIRS chez les mêmes sujets avec une couverture fNIRS de la tête entière. Le protocole a été testé auprès de trois jeunes adultes et peut être adapté à la collecte de données pour des études de développement et des populations cliniques.

Collecte simultanée de données de mesures IRMf et NIRS f à l’aide d’un réseau d’optodes à tête entière et de canaux à courte distance

Cette étude a intégré l’imagerie par résonance magnétique et les images de marquage du spin artériel pour obtenir un atlas du débit sanguin cérébral (CBF) pour les régions fonctionnelles cérébrales. La comparaison des atlas typiques de l’ischémie cérébrale saine et chronique a révélé des différences significatives dans les distributions régionales de la CBF, ce qui a permis des évaluations rapides et non invasives de la CBF fonctionnelle pour aider au diagnostic et à l’évaluation des...

Construction et application d’un atlas de débit sanguin cérébral basé sur une région fonctionnelle cérébrale à l’aide de l’imagerie par résonance magnétique et du marquage du spin artériel

Cette étude a utilisé la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) pour mesurer l’activité du cortex préfrontal pendant une séquence d’asanas de yoga de 23 minutes avec 27 adultes. La connectivité à l’état de repos a été enregistrée avant et après l’entraînement. Les résultats mettent en évidence l’efficacité de la fNIRS dans la recherche basée sur le mouvement et fournissent des informations neurologiques sur les effets des asanas de yoga.

Connectivité à l’état de repos et neuroimagerie de l’activité du cortex préfrontal lors d’une pratique d’asana de yoga en bloc à l’aide de la fNIRS

Découvrez la spectroscopie de corrélation diffuse pour évaluer la connectivité fonctionnelle basée sur le flux sanguin cérébral au repos dans le cortex préfrontal humain. Cette méthode portable permet un suivi non invasif au chevet du patient.

Connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse (Vidéo) | JoVE Journal

Connectivité fonctionnelle de l’état de repos basée sur le flux sanguin cérébral du cerveau humain à l’aide de la spectroscopie optique de corrélation diffuse

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