Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Jednoczesna ocena właściwości hemodynamiki mózgu i rozpraszania światła w mózgu szczura in vivo za pomocą wielospektralnego obrazowania odbicia rozproszonego

7.1K wyświetleń

DOI:

10.3791/55399

7 maja 2017

W tym artykule

Podsumowanie

Jednoczesna ocena hemodynamiki mózgu mózgu i właściwości rozpraszania światła w tkance mózgowej szczura in vivo jest demonstrowana przy użyciu konwencjonalnego wielospektralnego systemu obrazowania odbicia rozproszonego.

Streszczenie

Jednoczesna ocena hemodynamiki mózgu i właściwości rozpraszania światła w tkance mózgowej szczura in vivo jest demonstrowana przy użyciu konwencjonalnego wielospektralnego systemu obrazowania odbicia rozproszonego. System ten składa się z szerokopasmowego źródła światła białego, zmotoryzowanego koła filtrów z zestawem wąskopasmowych filtrów interferencyjnych, światłowodu, soczewki zbierającej, obiektywu zmiennoogniskowego wideo i monochromatycznej kamery z ładowanym urządzeniem sprzężonym (CCD). W kości czaszki szczura w znieczuleniu izofluranowym wykonuje się elipsoidalne okno czaszki w celu uchwycenia in vivo wielospektralnych obrazów rozproszonego odbicia powierzchni kory mózgowej. Regulacja frakcji wdychanego tlenu za pomocą urządzenia do mieszania gazów umożliwia indukcję różnych stanów oddechowych, takich jak normoksja, hiperoksja i anoksja. Następnie przeprowadzana jest oparta na symulacji Monte Carlo analiza regresji wielorakiej dla zmierzonych wielospektralnych obrazów odbicia dyfuzyjnego na dziewięciu długościach fal (500, 520, 540, 560, 570, 580, 600, 730 i 760 nm) w celu wizualizacji dwuwymiarowych map hemodynamiki i właściwości rozpraszania światła w mózgu szczura in vivo.

Wprowadzenie

Wielospektralne obrazowanie odbicia dyfuzyjnego jest najczęstszą techniką uzyskiwania przestrzennej mapy wewnętrznych sygnałów optycznych (IOS) w tkance korowej. IOS obserwowane w mózgu in vivo przypisuje się głównie trzem zjawiskom: różnicom we właściwościach absorpcji i rozpraszania światła spowodowanym hemodynamiką korową, zmianom absorpcji w zależności od redukcji lub utleniania cytochromów w mitochondriach oraz zmianom właściwości rozpraszania światła wywołanym zmianami morfologicznymi1.

Światło w zakresie widzialnym (VIS) do bliskiej podczerwieni (NIR) jest skutecznie absorbowane i rozpraszane przez tkankę biologiczną. Rozproszone widmo odbicia mózgu in vivo charakteryzuje się widmami absorpcyjnymi i rozpraszającymi. Zmniejszone współczynniki rozpraszania μs' tkanki mózgowej w zakresie długości fal od VIS do NIR skutkują monotonnym widmem rozpraszania wykazującym mniejsze wielkości przy dłuższych falach. Widmo zredukowanego współczynnika rozpraszania μs'(λ) można w przybliżeniu przedstawić jako funkcję prawa potęgowego2,3 jako μs'(λ) = a × λ-b. Moc rozpraszania b jest związana z wielkością biologicznych rozpraszaczy w żywej tkance2,3. Zmiany morfologiczne tkanki i zmniejszenie żywotności żywej tkanki korowej mogą wpływać na wielkość biologicznych rozpraszaczy4,5,6,7,8,9.

System optyczny do wielospektralnego obrazowania odbicia dyfuzyjnego można łatwo zbudować z żarowego źródła światła, prostych komponentów optycznych i monochromatycznego urządzenia z naładowanym sprzężeniem (CCD). W związku z tym do oceny hemodynamiki kory i/lub morfologii tkanek zastosowano różne algorytmy i systemy optyczne do wielospektralnego obrazowania odbicia rozproszonego i / lub morfologii tkanek10,11,12,13,14,15,16,17, 18.

Metoda opisana w tym artykule jest używana do wizualizacji zarówno właściwości hemodynamicznych, jak i rozpraszania światła w tkance mózgowej szczura in vivo przy użyciu konwencjonalnego wielospektralnego systemu obrazowania rozproszonego odbicia. Przewagą tej metody nad technikami alternatywnymi jest możliwość oceny zmian czasoprzestrzennych zarówno w hemodynamice mózgu, jak i morfologii tkanki korowej, a także jej zastosowanie do różnych modeli zwierzęcych dysfunkcji mózgu. Dlatego metoda będzie odpowiednia do badań nad urazowym uszkodzeniem mózgu, napadami padaczkowymi, udarem mózgu i niedokrwieniem.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Opieka nad zwierzętami, ich przygotowanie oraz protokoły eksperymentalne zostały zatwierdzone przez Komitet Badań nad Zwierzętami Uniwersytetu Rolniczego i Technologicznego w Tokio. W ramach tej metodologii szczury są utrzymywane w kontrolowanym środowisku (24 °C, 12-godzinny cykl światła/ciemności), z dostępem do pokarmu i wody ad libitum.

1. Konstrukcja konwencjonalnego multispektralnego systemu obrazowania odbiciowego rozproszonego

  1. Zamontuj dziewięć wąskopasmowych optycznych filtrów interferencyjnych o długościach fal centralnych 500, 520, 540, 560, 570, 580, 600, 730 i 760 nm w otworach filtracyjnych zmotorowanego koła filtrowego.
  2. Zbuduj system obrazowania multispektralnego, wykorzystując szerokopasmowe źródło światła białego, zmotorowane koło filtrowe z powyższym zestawem wąskopasmowych filtrów interferencyjnych, światłowód, soczewkę zbierającą, obiektyw zoom wideo oraz monochromatyczną kamerę CCD. W celu przeprowadzenia tej procedury konstrukcyjnej można posłużyć się układem komponentów optycznych przedstawionym na Rysunku 2.
    UWAGA: Kąt oświetlenia wynosi około 45° w stosunku do powierzchni próbki.
  3. Włącz halogenowe źródło światła, aby oświetlić powierzchnię próbki poprzez filtr interferencyjny, światłowód i soczewkę zbierającą.
  4. Uruchom oprogramowanie operacyjne kamery CCD.

2. Przygotowanie zwierząt

UWAGA: W niniejszym protokole szczur nie został wykorzystany w dalszych eksperymentach i został uśmiercony bezpośrednio po wykonaniu pomiarów obrazowania multispektralnego.

  1. Połącz wlot komory indukcyjnej z wylotem aparatury do znieczulania za pomocą wężyka. Połącz wylot komory indukcyjnej z wlotem aparatury do znieczulania za pomocą drugiego wężyka.
  2. Umieść szczura w komorze indukcyjnej i przeprowadź znieczulenie przy użyciu 5,0% izofluranu. Utrzymuj głębokość znieczulenia tak, aby szczur nie reagował na uciśnięcia palców stopy. Obniż stężenie do 2,0% izofluranu, korzystając z pokrętła aparatury do znieczulania.
  3. Zestaw głowę szczura w ramie stereotaktycznej. Do ramy stereotaktycznej przymocuj adapter do znieczulania.
  4. Połącz wlot adaptera z wylotem aparatury do znieczulania za pomocą wężyka. Połącz wylot adaptera z wlotem aparatury do znieczulania za pomocą wężyka.
  5. Wygol region głowy poza planowanym miejscem nacięcia za pomocą trymera, aż do odsłonięcia powierzchni skóry.
  6. Wykonaj nacięcie podłużne o długości około 20 mm wzdłuż linii środkowej głowy za pomocą skalpela chirurgicznego (Rycina 1(a)) i odsłoń tkankę łączną podskórną (Rycina 1(b)).
  7. Usuń tkankę łączną podskórną za pomocą ostrej kurety lub pęsety i odsuń ją na obie strony głowy, aby odsłonić kość czaszki (Rycina 1(c)).
  8. Wywierć eliptyczny rowek w kości czaszki w obrębie szwów czaszkowych (szew czołowy, szew strzałkowy i szew jagodcowy), używając wiertarki wysokoobrotowej (Rycina 1(d)).
  9. Powoli i jednorodnie usuwaj fragmenty kości czaszki wewnątrz rowka, korzystając z wiertarki wysokoobrotowej.
  10. Lekko naciśnij powierzchnię ścienionej czaszki końcówką pęsety, aby ocenić grubość i wytrzymałość kości po pojawieniu się naczynia krwionośnego mózgu. Jeśli ścieniony region czaszki łatwo się ugina, przerwij usuwanie kości czaszki wiertarką wysokoobrotową.
  11. Wykrawaj fragmenty eliptycznej linii brzegu ścienionej czaszki, używając końcówki pęsety lub małych nożyczek chirurgicznych.
  12. Powoli i ostrożnie usuń ścienioną część czaszki z powierzchni mózgu za pomocą pęsety.
  13. Ostrożnie przemyj okno czaszkowe solą fizjologiczną i przykryj je przezroczystą płytką szklaną o grubości około 0,1 mm.

3. Regulacja frakcji tlenu w mieszaninie wdechowej

UWAGA: Stan układu oddechowego można zmieniać poprzez regulację frakcji tlenu w powietrzu wdychanym (FiO2).

  1. Za pomocą przewodu połącz pierwszy port Y-kształtnego łącznika rurek (łącznik 1) z pierwszym portem drugiego Y-kształtnego łącznika rurek (łącznik 2).
  2. Podłącz port wlotowy ustnika do drugiego portu łącznika 1.
  3. Za pomocą przewodu połącz trzeci port łącznika 1 z urządzeniem do monitorowania stężenia tlenu.
  4. Za pomocą przewodu połącz drugi port łącznika 2 z portem wylotowym aparatury do znieczulenia.
  5. Za pomocą przewodu połącz trzeci port łącznika 2 z portem wylotowym urządzenia do mieszania gazów.
  6. Podłącz jeden port wlotowy urządzenia do mieszania gazów do butli z gazem pod wysokim ciśnieniem 95% O2 - 5% CO2 za pomocą przewodu.
  7. Podłącz drugi port wlotowy urządzenia do mieszania gazów do butli z gazem pod wysokim ciśnieniem 95% N2 - 5% CO2 za pomocą przewodu.
  8. Zmień przepływy gazów O2 i N2 za pomocą pokręteł w urządzeniu do mieszania gazów.
  9. Sprawdź i wyreguluj FiO2 za pomocą urządzenia do monitorowania stężenia tlenu.

4. Pozyskiwanie wielospektralnych obrazów odbicia dyfuzyjnego

  1. Pozyskiwanie obrazów referencyjnych
    UWAGA: Komponenty optyczne użyte w tym doświadczeniu, takie jak źródło światła, światłowód i detektory, posiadają własne charakterystyki widmowe. Dlatego natężenie światła przechodzącego przez te komponenty powinno zostać zapisane jako obraz referencyjny. Obraz referencyjny jest obrazem wykonanym z użyciem standardowego białego dyfuzora oświetlonego światłem z źródła światła.
    1. Umieść standardowy biały dyfuzor poziomo na stole pomiarowym.
    2. Ustaw ostrość obiektywu kamery na powierzchni białego dyfuzora, obracając pierścieniem zoomu na tubusie.
    3. Dostosuj czas integracji kamery, wybierając odpowiednią wartość z listy rozwijanej czasów integracji w oprogramowaniu sterującym kamerą, tak aby maksymalna ilość światła generowała sygnał stanowiący około 75% maksymalnej liczby odczytów. Obserwując histogram wartości pikseli, reguluj czas integracji, aż poziom natężenia sygnału osiągnie około 75% maksymalnej liczby odczytów.
    4. Wybierz polecenie „save” (zapisz) z menu plików, aby zapisać obraz w pliku.
    5. Zmień położenie filtra, obracając kołem filtrowym.
    6. Zapisz obrazy dla pozostałych długości fal zgodnie z opisaną powyżej procedurą. Nazwa pliku powinna identyfikować próbkę i użytą długość fali (np. W500, W520, W540 … W760).
  2. Pozyskiwanie obrazów próbek
    Uwaga: Obrazy natężenia światła rozproszonego z odsłoniętego mózgu szczura dla dziewięciu długości fal są przechwytywane i zapisywane na dysku twardym komputera osobistego przy użyciu tych samych warunków akwizycji.
    1. Ostrożnie umieść szczura na stole pomiarowym i powoli dostosuj poziom stołu, aby kamera mogła ustawić ostrość na powierzchni mózgu szczura.
    2. Wybierz polecenie „save” (zapisz) z menu plików, aby zapisać obraz w pliku.
    3. Zmień położenie filtra, obracając kołem filtrowym.
    4. Zapisz obrazy dla pozostałych długości fal zgodnie z opisaną powyżej procedurą. Nazwa pliku powinna identyfikować próbkę i długość fali (np. R500, R520, R540 … R760).
  3. Pozyskiwanie obrazów ciemnych
    UWAGA: Kamera CCD może generować natężenie światła w odpowiedzi na sygnał elektryczny. Jednakże występuje niewielka emisja wynikająca z szumów w obwodach elektrycznych i detektorach, nawet jeśli światło nie dociera do detektora; jest to tzw. szum prądu ciemnego. Aby dokładnie zmierzyć intensywność widmową światła, komponent prądu ciemnego powinien zostać zarejestrowany jako obraz ciemny, a następnie odjęty od zmierzonego sygnału. Obraz ciemny jest obrazem wykonanym przy zablokowanej drodze optycznej.
    1. Wyłącz halogenowe źródło światła.
    2. Zablokuj drogę światła do systemu kamery CCD za pomocą płyty osłonowej.
    3. Wybierz polecenie „save” (zapisz) z menu plików, aby zapisać obraz w pliku. Nazwa pliku powinna identyfikować próbkę (np. Dark).

5. Wizualizacja zawartości hemoglobiny i parametru rozproszenia światła

UWAGA: Zestaw obrazów multispektralnego odbicia rozproszonego jest zapisywany na dysku twardym komputera osobistego i analizowany w trybie offline. Następnie przeprowadzana jest analiza regresji wielokrotnej wspomagana symulacją Monte Carlo19 obrazów multispektralnego odbicia rozproszonego dla dziewięciu długości fal (500, 520, 540, 560, 570, 580, 600, 730 i 760 nm), aby zwizualizować dwuwymiarowe mapy stężenia hemoglobiny utlenowanej, stężenia hemoglobiny odtlenowanej, całkowitego stężenia hemoglobiny, regionalnego wysycenia mózgu tlenem oraz mocy rozpraszania. Szczegółowy algorytm został opublikowany w literaturze17,18.

  1. Odejmij obraz ciemny (dark image) zarówno od obrazu referencyjnego, jak i od obrazu próbki dla każdej długości fali.
  2. Znormalizuj obraz próbki względem obrazu referencyjnego dla każdej długości fali λ. Znormalizowany obraz przyjmij jako obraz odbicia rozproszonego R.
  3. Oblicz obraz absorbancji (lub gęstości optycznej) A, wyznaczając logarytm z odwrotności obrazu odbicia rozproszonego R dla każdej długości fali λ:
    Równanie spektroskopowe A(λ)=log₁₀(I/R(λ)), analiza absorpcyjna, badania optyczne.     (1)
  4. Wygeneruj macierz trójwymiarową poprzez ułożenie obrazów absorbancji w kolejności ich długości fal, gdzie płaszczyzna x-y przedstawia informacje strukturalne powierzchni mózgu, a oś z przedstawia informacje spektralne.
  5. Przeprowadź analizę regresji wielokrotnej dla widma absorbancji A(λ) dla każdej współrzędnej x-y.
  6. W kroku 5.5 wykorzystaj widmo absorbancji A(λ) jako zmienną zależną, a widma współczynnika ekstynkcji molowej hemoglobiny utlenowanej εHbO (λ) i hemoglobiny odtlenowanej εHbR (λ) jako zmienne niezależne (opublikowane wartości εHbO (λ) i εHbR (λ) podano w Tabeli 1).
  7. Przeanalizuj dwuwymiarowe mapy (obrazy) trzech współczynników regresji wielokrotnej aHbO, aHbR oraz a0.
  8. Wygeneruj macierz trójwymiarową poprzez ułożenie obrazów współczynników regresji wielokrotnej w kolejności aHbO, aHbR oraz a0, gdzie płaszczyzna x-y przedstawia informacje strukturalne powierzchni mózgu, a oś z przedstawia współczynniki regresji wielokrotnej.
  9. Oblicz stężenie hemoglobiny utlenowanej CHbO, stężenie hemoglobiny odtlenowanej CHbR oraz moc rozpraszania b ze zbioru współczynników regresji wielokrotnej aHbO, aHbR, oraz a0 dla każdej współrzędnej x-y, korzystając z następujących wzorów empirycznych (wartości βHbO,i, βHbR,i oraz β0,i (i = 0,1,2,3) podano w Tabeli 2):
    Równanie regresji wielomianowej; analiza statystyczna; współczynniki β_HBO0, β_HBO1 w równaniu.     (2)
    Równanie dla C_HAR w chemii, przedstawiające współczynniki beta i alfa w analizie chemicznej.     (3)
    Wzór regresji liniowej wielokrotnej, równanie, współczynniki β, koncepcja matematyczna.     (4)
  10. Przeanalizuj dwuwymiarowe mapy (obrazy) stężenia hemoglobiny utlenowanej CHbO, stężenia hemoglobiny odtlenowanej CHbR oraz mocy rozpraszania b.
  11. Oblicz dwuwymiarową mapę całkowitego stężenia hemoglobiny CHbT poprzez zsumowanie CHbO i CHbR dla każdej współrzędnej x-y.
  12. Oblicz dwuwymiarową mapę regionalnego wysycenia mózgu tlenem rSO2, dzieląc stężenie hemoglobiny utlenowanej CHbO przez całkowite stężenie hemoglobiny CHbT dla każdej współrzędnej x-y.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Reprezentatywne obrazy spektralne odbicia rozproszonego uzyskane z mózgów szczurów in vivo przedstawiono na Rysunku 3. Obrazy przy 500, 520, 540, 560, 570 i 580 nm wyraźnie wizualizują gęstą sieć naczyń krwionośnych w korze mózgowej. Pogorszenie kontrastu między naczyniami krwionośnymi a otaczającą je tkanką, zaobserwowane na obrazach przy 600, 730 i 760 nm, odzwierciedla niższe pochłanianie światła przez hemoglobinę przy dłuższych długościach fal oraz w zakresie...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Najważniejszym krokiem w tym protokole jest usunięcie przerzedzonego obszaru czaszki w celu wykonania okna czaszki; Należy to zrobić ostrożnie, aby uniknąć nieoczekiwanego krwawienia. Ten krok jest ważny dla uzyskania wysokiej jakości wielospektralnych obrazów odbicia rozproszonego z dużą dokładnością. Jeśli to możliwe, do zabiegu chirurgicznego zaleca się użycie mikroskopu stereoskopowego. Małe kawałki gąbki żelatynowej są przydatne do hemostazy.

Układ optyczny opisany w tym artykule przepusz...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Podziękowania

Część tej pracy była wspierana przez Grant-in-Aid for Scientific Research (C) od Japońskiego Towarzystwa Promocji Nauki (25350520, 22500401, 15K06105) oraz US-ARMY ITC-PAC Research and Development Project (FA5209-15-P-0175).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Źródło światła lampy halogenowej 150 WHayashi Watch Works Co., Ltd, Tokio, JaponiaLA-150SAE
ŚwiatłowódHayashi Watch Works Co., Ltd, Tokio, JaponiaLGC1-5L1000
Soczewka kolekcjonerskaHayashi Watch Works Co., Ltd, Tokio, JaponiaSH-F16
Filtry interferencyjne l@ 500 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia65088
Filtry interferencyjne l@ 520 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#65093
Filtry interferencyjne l@ 540 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#65096
Filtry interferencyjne l@ 560 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#67766
Filtry interferencyjne l@ 570 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#67767
Filtry interferencyjne l@ 580 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#65646
Filtry interferencyjne l@ 600 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#65102
Filtry interferencyjne l@ 730 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#65115
Filtry interferencyjne l@ 760 nmEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, Japonia#67777
Zmotoryzowane koło filtrów Andover Corporation, NH, USAFW-MOT-12.5
8-bitowa monochromatyczna kamera CCDTHE IMAGINGSOURCE, NiemcyDMK21BU618. H
Obiektyw zmiennoogniskowyEdmund Optics Japan Ltd, Tokio, JaponiaVZMTM300i
Biały standard Spectralon z 99% rozproszonym współczynnikiem odbiciaLabsphere Incorporated, North Sutton, NH, USASRS-99-020
#

Bibliografia

  1. Bonhoeffer, T., Grinvald, A. Optical Imaging based on intrinsic signals: the methodology. Brain mapping; the methods. Toga, A. W., Mazziotta, J. C. , Academic Press. San Diego. 55-97 (1996).
  2. Mourant, J. R., et al. Mechanisms of light scattering from biological cells relevant to noninvasive optical-tissue diagnostics. Appl. Opt. 37 (16), 3586-3593 (1998).
  3. Abookasis, D., et al. Imaging cortical absorption, scattering, and hemodynamic response during ischemic stroke using spatially modulated near-infrared illumination. J. Biomed. Opt. 14 (2), 024033(2009).
  4. Lipton, P. Ischemic cell death in brain neuron. Physiol. Rev. 79 (4), 1432-1568 (1999).
  5. Jarvis, C. R., Anderson, T. R., Andrew, R. D. Anoxic depolarization mediates acute damage independent of glutamate in neocortical brain slices. Cereb. Cortex. 11 (3), 249-259 (2001).
  6. Joshi, I., Andrew, R. D. Imaging anoxic depolarization during ischemia-like conditions in the mouse hemi-brain slice. J. Neurophysiol. 85 (1), 414-424 (2001).
  7. Polischuk, T. M., Jarvis, C. R., Andrew, R. D. Intrinsic optical signaling denoting neuronal damage in response to acute excitotoxic insult in the hippocampal slice. Neurobiol. Dis. 4 (6), 423-437 (1998).
  8. Jarvis, C. R., Lilge, L., Vipond, G. J., Andrew, R. D. Interpretation of intrinsic optical signals and calcein fluorescence during acute excitotoxic insult in the hippocampal slice. NeuroImage. 10 (4), 357-372 (1999).
  9. Obeidat, A. S., Jarvis, C. R., Andrew, R. D. Glutamate does not mediate acute neuronal damage after spreading depression induced by O2/glucose deprivation in the hippocampal slice. J. Cereb. Blood Flow Metab. 20 (2), 412-422 (2000).
  10. Dunn, A. K., Devor, A., Dale, A. M., Boas, D. A. Spatial extent of oxygen metabolism and hemodynamic changes during functional activation of the rat somatosensory cortex. Neuroimage. 27 (2), 279-290 (2005).
  11. Jones, M., Berwick, J., Johnston, D., Mayhew, J. Concurrent optical imaging spectroscopy and laser-Doppler flowmetry: the relationship between blood flow, oxygenation, and volume in rodent barrel cortex. Neuroimage. 13 (6), 1002-1015 (2001).
  12. Jones, M., Berwick, J., Mayhew, J. Changes in blood flow, oxygenation, and volume following extended stimulation of rodent barrel cortex. Neuroimage. 15 (3), 474-487 (2002).
  13. Zhou, C., et al. Diffuse optical correlation tomography of cerebral blood flow during cortical spreading depression in rat brain. Opt. Express. 14 (3), 1125-1144 (2006).
  14. Bouchard, M. B., Chen, B. R., Burgess, S. A., Hillman, E. M. C. Ultra-fast multispectral optical imaging of cortical oxygenation, blood flow, and intracellular calcium dynamics. Opt. Express. 17 (18), 15670-15678 (2009).
  15. Jones, P. B., et al. Simultaneous multispectral reflectance imaging and laser speckle flowmetry of cerebral blood flow and oxygen metabolism in focal cerebral ischemia. J. Biomed. Opt. 13 (4), 044007(2008).
  16. Kawauchi, S., et al. Diffuse light reflectance signals as potential indicators of loss of viability in brain tissue due to hypoxia: charge-coupled-device-based imaging and fiber-based measurement. J. Biomed. Opt. 18 (1), 015003(2013).
  17. Yoshida, K., et al. Multispectral imaging of absorption and scattering properties of in vivo exposed rat brain using a digital red-green-blue camera. J. Biomed. Opt. 20 (5), 051026(2015).
  18. Nishidate, I., et al. Evaluation of Cerebral Hemodynamics and Tissue Morphology of In Vivo Rat Brain Using Spectral Diffuse Reflectance Imaging. Appl. Spectrosc. , (2016).
  19. Wang, L. -H., Jacques, S. L., Zheng, L. -Q. MCML-Monte Carlo modeling of photon transport in multi-layered tissues. Comput. Methods Programs Biomed. 47 (2), 131-146 (1995).
  20. Tsytsarev, V., Premachandra, K., Takeshita, D., Bahar, S. Imaging cortical electrical stimulation in vivo: Fast intrinsic optical signal versus voltage-sensitive dyes. Opt. Lett. 33 (9), 1032-1034 (2008).
  21. Arnold, T., Biasio, M. D., Leitner, R. Hyper-spectral video endoscope for intra-surgery tissue classification using auto-fluorescence and reflectance spectroscopy. Proc. SPIE. 8087, 808711(2011).
  22. Basiri, A., et al. Use of a multi-spectral camera in the characterization of skin wounds. Opt. Express. 18 (4), 3244-3257 (2010).
  23. Nishidate, I., Maeda, T., Niizeki, K., Aizu, Y. Estimation of melanin and hemoglobin using spectral reflectance images reconstructed from a digital RGB image by the Wiener estimation method. Sensors. 13 (6), 7902-7915 (2013).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Przygotowanie okna czaszkowegourządzenie do mieszania gazówsymulacja Monte Carlowieloraka analiza regresjistężenie hemoglobinystan utlenowania