皮膚組織の酸素化と血管機能のデュアルモードイメージング

皮膚組織の酸素化および血管機能の正確な評価は、慢性創傷を含む多くの健康疾患の適切な検出、病期分類、および治療にとって重要です。ここでは、赤外線カメラ、CCDカメラ、液晶可変フィルター、および高輝度ファイバー光源を統合した新しいデュアルモードイメージングシステムを用い、皮膚組織の酸素化と組織血管の熱反応性を非侵襲的にイメージングします。

デュアルモードイメージングシステムでモニタリングしながら、血圧計のカフを用いて健康な被験者の腕組織に酸素化の変化を誘発させます。これを深部組織の酸素化および皮膚組織の同時測定値と比較します。また、外部からの熱刺激に対する組織の酸素分圧および組織温度の変化を記録し、血管熱反応マップを再構築します。皮膚組織の酸素化マップと組織血管熱反応マップは、高度な共登録アルゴリズムを通じて融合されます。本研究では、創傷組織の酸素飽和度および動的サーモグラフィプロファイルを非侵襲的にモニタリングするための新しいイメージングシステムの開発について説明します。これにより、発熱を伴う炎症の研究や、炎症後の血管新生相において創傷組織に流入する温かい血液の追跡が可能になります。

臨床的な視点から見ると、このイメージングシステムは、画像誘導下デブリドマンなどの急性および慢性創傷管理の分野における重要な課題の解決に寄与する可能性があります。また、組織酸素飽和度を繰り返し測定することで、創傷治療介入への反応性を非侵襲的にモニタリングすることも可能になります。オハイオ州立大学のComprehensive Wound Centerで開発されたこのデュアルモデルイメージングシステムは、創傷組織の酸素飽和度と血管機能を同時に評価するための第一歩となります。

見ての通り、システムは現在、機能テストが可能な状態にあります。また、エンジニアリング設計の標準化プロトコルの改善、および日常的な臨床使用に向けたバリデーション済みシステムの構築が進められています。撮像ハードウェアと再構成アルゴリズムに加えて、異なる撮像モダリティで取得したオーバーレイ画像を統合し可視化するための、より高速な画像共登録手法を開発しました。このアプローチはモジュール式であり、将来的な新しい撮像プラットフォームの追加に対応可能です。

まず、健康な被験者を準備します。被験者の左前腕をカウンタートップに置いて座らせます。ブラシを使用して、被験者の前腕にインディアインクを薄く塗り、異なる肌の色を模倣させます。

被験者の前腕に4つのフィデューシャルマーカーを配置し、インクが塗布された皮膚と通常の皮膚の両方を含むROI（関心領域）を定義します。これらのフィデューシャルマーカーは熱的および光学的なコントラストを同時に有しており、画像の共登録（コレジストレーション）を容易にします。ここでは、オハイオ州立大学の総合創傷センターで開発されたデュアルモードイメージングシステムを使用します。このイメージングシステムは、組織酸素飽和度のマルチスペクトルイメージングを行うための赤外線カメラ、CCDカメラ、液晶可変フィルター、および高輝度ファイバー光源で構成されています。

すべての外部光源を消灯し、被験者に腕を配置させ、画像をキャプチャします。イメージングソフトウェアが、各波長における露光時間を自動的に校正します。関心領域からサンプル画像を収集した後、イメージングエリアにホワイトボードを配置し、異なる波長で反射画像を撮影します。

これらは校正に使用されます。参照画像を取得した後、反射率比を算出し、ワイドギャップに基づいて各ピクセルの組織酸素飽和度を導出します。

二階微分スペクトル。比較のため、市販のシステムを用いて皮膚組織酸素飽和度マップを取得し、肌色の変化が各システムの酸素飽和度測定に影響を与えるかどうかを判断します。統計解析ソフトを使用してStudentのT検定を行い、インクがある領域とない領域の測定値を比較します。

次に、被験者の左上腕に血圧計のカフを巻きます。被験者の収縮期血圧および拡張期血圧を測定し、記録してください。plex TS組織分光光度計とA TCM経皮的酸素モニターのセンサーを同じ腕に装着し、デバイスの電源を入れて20分間ウォームアップさせながら、皮膚組織の酸素化マップをモニタリングします。

閉塞後反応性充血（PORH）を行い、上腕組織に酸素化の変化を導入します。スタートボタンをクリックしてイメージングを開始してください。閉塞前のベースラインを2分間モニタリングします。

次に、血圧計のカフを収縮期血圧より50 mmHg高く膨らませ、超収縮期閉塞を誘導します。カフを膨らませたまま2分間保持し、組織パラメータの変化を継続的にモニタリングします。最後に、カフを急速に脱気して反応性充血を誘導します。

2分間、すべての組織酸素パラメータを記録します。ダイナミック熱画像撮影を行うため、健康な被験者を快適な状態で保持してください。

被験者の左腕をカウンターの上に置いて座らせます。左手の甲をイメージングシステムの赤外線カメラユニットに向けます。次に、左手の指先にレーザードップラープローブを配置し、サンプリングレート 10 hertz で皮膚血流を継続的にモニタリングします。

被験者の左上腕に血圧計のカフを巻きます。次に、被験者の収縮期血圧および拡張期血圧を測定し、記録します。カフの加圧を制御し、以下の圧力レベルで異なる段階の血管閉塞を発生させます：閉塞なし、拡張期血圧の0.5倍、拡張期血圧と収縮期血圧の合算値の0.5倍、および収縮期血圧の1.5倍。

次に、血管閉塞なしと収縮期閉塞の2つの血管閉塞レベルにおいて、各レベルでサーモグラフィ撮影試験を行います。室温の水袋を左手に30秒間置いて熱刺激を与えます。水袋を取り除いた直後から、1秒間に2フレームの撮影速度でサーモグラフィ画像を連続的に取得し始めます。

ソフトウェアを用いて、組織血管熱反応関数を決定します。サーモグラフィ画像の各ピクセルにおいて、熱刺激時間の平方根と、それに対応する組織温度変化の比を算出することで、関数指数を求めます。組織血管熱反応マップ内の5つのROIを平均し、各閉塞圧における指血管熱反応値を算出します。指血管熱反応値を、異なる閉塞レベルにおける指血管灌流のレーザードップラー測定値と比較します。

マルチスペクトルイメージングから得られた酸素化マップと、ダイナミックサーモグラフィイメージングから得られた血管機能マップを共登録します。MATLABを使用して、すべての画像をグレースケールに変換してください。次に、ピクセル強度の値を0から1の間に設定し、正規化します。

次に、酸素化マップまたはマルチスペクトル画像において、画像全体の平均輝度値の0.8倍という経験的なグローバル閾値より大きなピクセル輝度値を持つ前景または皮膚領域を特定します。さらに、形態学的演算を用いて画像を改善します。次に、照明変動に対応するため、フィデューシャルマーカーを特定します。

これらのマーカーは前景の中でより暗い領域として現れ、その強度値はグローバル閾値および適応的ローカル閾値を下回ります。形態学的演算を用いて基準マーカー領域を精査し、画像内のノイズを除去した後、これら4つの領域のOIDを光学写真の制御点として選択します。

同様の手順を繰り返し、血管機能マップまたはサーモグラフィー画像内のマーカー領域を特定します。近接性に基づいて、2組のコントロールポイントを照合します。それらを同一のスケールに正規化した後、最初の画像のコントロールポイントを、最も近いコントロールポイントに紐付けます。

2番目の手順では、血管機能マップをリファレンスとして、2つの画像間の並進、回転、およびスケーリング情報を含む精細な変換を計算します。次に、計算された変換を用いて酸素化マップを変換します。

最後に、可視化のためにコアジストレーションした画像をオーバーレイします。包括的な創傷中心デュアルモードイメージングシステムを用いて、健康な被験者の前腕から取得した再構成皮膚組織酸素飽和度マップをここに示します。塗装された組織領域と塗装されていない組織領域との間に、有意な酸素飽和度の差は認められないことに注意してください。

酸素飽和度測定を評価するため、インクで塗布した領域の内外から10箇所のROIをランダムに選択しました。ここに示した結果は、総合創傷センターシステムによる組織酸素飽和度測定が、肌の色によって大きな影響を受けないことを示唆しています。対照的に、市販のシステムを用いて取得した組織酸素飽和度測定値は、肌の色によって顕著な影響を受けます。

包括的創傷センターイメージングシステムは、PORH手順のベースライン遮断相および充血相を通じて、皮膚組織の酸素飽和度の変化を継続的にモニタリングすることが可能です。PORH手順において、皮膚組織の酸素飽和度の変化は深部組織の酸素飽和度の変化と一致します。また、包括的創傷センターイメージングシステムは、皮膚組織の血管熱反応性をイメージングすることも可能です。

これらの図は、圧力カフによって導入された異なる血管閉塞圧における、同一被験者の代表的な血管機能マップを示しています。被験者の指先の平均血管機能指数は、指先のレーザードップラー測定値と相関しています。皮膚組織灌流。

撮像システムによって取得された酸素化マップと血管機能マップは、共登録（co-registration）アルゴリズムによって融合されます。この図は、代表的な画像融合例を示しています。ここでは、組織の連続的な酸素化と組織血管の熱反応性を同時に評価するためのデュアルモデル画像システムを用いています。

蛍光イメージングなどの他のプラットフォームを追加することが可能です。ハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントのシステム統合が重要な基盤となります。この取り組みにおいて、システム内の画像共登録アルゴリズムは、追加のイメージングモダリティに対応させるための調整が容易であり、これにより汎用性の高い製品となっています。

このビデオを視聴することで、この新しいイメージングアプローチがもたらす展望について十分に理解できたはずです。本システムの開発は、オハイオ州立大学の総合創傷センターにおける学際的なトランスレーショナルリサーチの一例です。皆様の実験が成功することを願っております。