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

Artykuł metodologiczny

Monitorowanie w czasie rzeczywistym pacjentów w stanie neurokrytycznym za pomocą dyfuzyjnej spektroskopii optycznej

2K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/61608

⸱

19 listopada 2020

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Physics, University of Campinas, 2Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology, 3Clinical Hospital, University of Campinas, 4Department of Emergency Medicine, Albert Einstein College of Medicine, 5School of Medical Sciences, University of Campinas

W tym artykule

Informacja o sprostowaniu

Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice

Podsumowanie

Prezentowany tutaj jest protokół do nieinwazyjnego monitorowania hemodynamiki mózgu pacjentów neurokrytycznych w czasie rzeczywistym i przy łóżku pacjenta przy użyciu optyki dyfuzyjnej. W szczególności proponowany protokół wykorzystuje hybrydowe rozproszone systemy optyczne do wykrywania i wyświetlania w czasie rzeczywistym informacji na temat natlenienia mózgu, przepływu krwi w mózgu i metabolizmu mózgowego.

Streszczenie

Monitorowanie neurofizjologiczne jest ważnym celem w leczeniu pacjentów neurokrytycznych, ponieważ może zapobiec wtórnym uszkodzeniom i bezpośrednio wpływać na wskaźniki zachorowalności i śmiertelności. Obecnie jednak brakuje odpowiednich nieinwazyjnych technologii działających w czasie rzeczywistym do ciągłego monitorowania fizjologii mózgu przy łóżku pacjenta. Rozproszone techniki optyczne zostały zaproponowane jako potencjalne narzędzie do pomiarów przepływu krwi w mózgu i utlenowania mózgu przy łóżku pacjenta w przypadku pacjentów w stanie neurokrytycznym. Rozlana spektroskopia optyczna była wcześniej badana w celu monitorowania pacjentów w kilku scenariuszach klinicznych, od monitorowania noworodków po interwencje naczyniowo-mózgowe u dorosłych. Jednak wykonalność tej techniki w zakresie pomocy lekarzom poprzez dostarczanie informacji w czasie rzeczywistym przy łóżku pacjenta pozostaje w dużej mierze nierozwiązana. W tym miejscu przedstawiamy translację rozproszonego systemu optycznego do ciągłego monitorowania w czasie rzeczywistym przepływu krwi w mózgu, natlenienia mózgu i metabolizmu tlenu w mózgu podczas intensywnej terapii. Funkcja czasu rzeczywistego w instrumencie może umożliwić strategie leczenia oparte na specyficznej dla pacjenta fizjologii mózgu, zamiast polegać na wskaźnikach zastępczych, takich jak ciśnienie tętnicze krwi. Dostarczając w czasie rzeczywistym informacji o krążeniu mózgowym w różnych skalach czasowych za pomocą stosunkowo taniego i przenośnego oprzyrządowania, podejście to może być szczególnie przydatne w niskobudżetowych szpitalach, w odległych obszarach i do monitorowania na otwartych terenach (np. obrona i sport).

Wprowadzenie

Większość powikłań, które prowadzą do złych wyników dla krytycznie chorych pacjentów neurologicznych, jest związana z wtórnymi urazami spowodowanymi upośledzeniem hemodynamicznym mózgu. W związku z tym monitorowanie fizjologii mózgu tych pacjentów może bezpośrednio wpływać na wskaźniki zachorowalności i śmiertelności1,2,3,4,5,6,7. Obecnie jednak nie ma ustalonego narzędzia klinicznego do ciągłego, nieinwazyjnego monitorowania fizjologii mózgu w czasie rzeczywistym u pacjentów neurokrytycznych przy łóżku pacjenta. Wśród potencjalnych kandydatów zaproponowano ostatnio techniki optyki dyfuzyjnej jako obiecujące narzędzie do wypełnienia tej luki8,9,10,11. Mierząc powolne zmiany (tj. rzędu dziesiątek do setek ms) rozproszonego światła bliskiej podczerwieni (~650-900 nm) ze skóry głowy, dyfuzyjna spektroskopia optyczna (DOS) może mierzyć stężenia głównych chromoforów w mózgu, takich jak tleno-(HbO) i deoksyhemoglobina (HbR) w mózgu12,13. Dodatkowo możliwe jest zmierzenie przepływu krwi w mózgu (CBF) za pomocą spektroskopii korelacji rozproszonej (DCS)10,14,15,16,17 poprzez ilościowe określenie gwałtownych wahań natężenia światła (tj. od kilku μs do kilku ms). W połączeniu DOS i DCS mogą również dostarczyć oszacowanie tempa metabolizmu tlenu w mózgu (CMRO2)18,19,20.

Połączenie DOS i DCS zostało zbadane w celu monitorowania pacjentów w kilku scenariuszach przedklinicznych i klinicznych. Na przykład wykazano, że optyka dyfuzyjna dostarcza istotnych informacji klinicznych dla krytycznie chorych noworodków21,22,23,24, w tym podczas operacji kardiochirurgicznych w leczeniu wad serca23,25,26,27,28. Ponadto, kilku autorów badało wykorzystanie optyki rozproszonej do oceny hemodynamiki mózgu podczas różnych interwencji naczyniowo-mózgowych, takich jak endarterektomia tętnicy szyjnej29,30,31, trombolityczne leczenie udaru mózgu32, manipulacje u wezgłowia łóżka33,34,35, resuscytacja krążeniowo-oddechowa36, i inne37,38,39. Gdy dostępne jest również ciągłe monitorowanie ciśnienia krwi, optyka dyfuzyjna może być używana do monitorowania autoregulacji mózgu, zarówno u osób zdrowych, jak i krytycznie chorych11,40,41,42, a także do oceny krytycznego ciśnienia zamykającego krążenie mózgowe43. Kilku autorów zweryfikowało pomiary CBF za pomocą DCS w porównaniu z różnymi złotymi standardami pomiarów CBF18, podczas gdy CMRO2 mierzone za pomocą optyki dyfuzyjnej okazało się użytecznym parametrem do monitorowania neurokrytycznego8,18,23,24,28,43,44,45. Ponadto poprzednie badania potwierdziły optycznie wyprowadzone parametry hemodynamiczne mózgu do długoterminowego monitorowania pacjentów neurokrytycznych8,9,10,11, w tym do przewidywania hipoksycji46,47,48 i zdarzenia niedokrwienne8.

Niezawodność technik optycznych dyfuzyjnych w dostarczaniu cennych informacji w czasie rzeczywistym podczas pomiarów podłużnych, jak również podczas interwencji klinicznych, pozostaje w dużej mierze nieuwzględniona. Użycie samodzielnego systemu DOS było wcześniej porównywane z inwazyjnymi monitorami napięcia tlenu w tkance mózgowej i uznano, że DOS nie ma wystarczającej czułości, aby zastąpić monitory inwazyjne. Jednak oprócz wykorzystania stosunkowo małych populacji, bezpośrednie porównanie monitorów inwazyjnych i nieinwazyjnych może być błędne, ponieważ każda technika bada różne objętości zawierające różne części naczyń krwionośnych mózgu. Mimo że badania te ostatecznie wykazały, że optyka dyfuzyjna nie zastępuje monitorów inwazyjnych, w obu badaniach DOS osiągnął umiarkowaną lub dobrą dokładność, która może być wystarczająca w przypadkach i/lub miejscach, w których monitory inwazyjne nie są dostępne.

W porównaniu z innymi podejściami, kluczową zaletą optyki dyfuzyjnej jest jej zdolność do jednoczesnego pomiaru przepływu krwi i natlenienia krwi w tkankach nieinwazyjnie (i ciągle) przy łóżku pacjenta za pomocą przenośnego oprzyrządowania. W porównaniu z przezczaszkowym USG Dopplerowskim (TCD), DCS ma dodatkową zaletę: mierzy perfuzję na poziomie tkankowym, podczas gdy TCD mierzy prędkość przepływu krwi w mózgu w dużych tętnicach u podstawy mózgu. Rozróżnienie to może być szczególnie istotne przy ocenie chorób stenookluzyjnych, w których zarówno proksymalny przepływ dużej tętnicy, jak i boczne opony mózgowo-rdzeniowe przyczyniają się do perfuzji. Techniki optyczne mają również zalety w porównaniu z innymi tradycyjnymi metodami obrazowania, takimi jak pozytonowa tomografia emisyjna (PET) i obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (MRI). Oprócz jednoczesnego dostarczania bezpośrednich pomiarów zarówno stężeń CBF, jak i HbO/HbR, co nie jest możliwe w przypadku samego rezonansu magnetycznego lub PET, monitorowanie optyczne zapewnia również znacznie lepszą rozdzielczość czasową, umożliwiając na przykład ocenę dynamicznej autoregulacji mózgu40,41,42 oraz ocena dynamicznie ewoluujących zmian hemodynamicznych. Co więcej, rozproszone oprzyrządowanie optyczne jest niedrogie i przenośne w porównaniu z PET i MRI, co jest kluczową zaletą, biorąc pod uwagę wysokie obciążenie chorobami naczyniowymi w krajach o niższych i średnich dochodach.

Proponowany tutaj protokół to środowisko do neuromonitoringu pacjentów na oddziale intensywnej terapii (OIOM) w czasie rzeczywistym. Protokół wykorzystuje hybrydowe urządzenie optyczne wraz z klinicznie przyjaznym graficznym interfejsem użytkownika (GUI) i dostosowanymi czujnikami optycznymi do sondowania pacjentów (Rysunek 1). System hybrydowy zastosowany do zaprezentowania tego protokołu łączy dwie dyfuzyjne spektroskopie optyczne z niezależnych modułów: komercyjny moduł DOS w dziedzinie częstotliwości (FD-) i domowy moduł DCS (Rysunek 1A). Moduł FD-DOS49,50 składa się z 4 fotopowielaczy (PMT) i 32 diod laserowych emitujących na czterech różnych długościach fal (690, 704, 750 i 850 nm). Moduł DCS składa się z lasera o długiej koherencji emitującego energię o długości fali 785 nm, 16 liczników jednofotonowych jako detektorów oraz płytki korelatora. Częstotliwość próbkowania dla modułu FD-DOS wynosi 10 Hz, a maksymalna częstotliwość próbkowania dla modułu DCS wynosi 3 Hz. Aby zintegrować moduły FD-DOS i DCS, w naszym oprogramowaniu sterującym zaprogramowano mikrokontroler, który automatycznie przełącza się między każdym modułem. Mikrokontroler jest odpowiedzialny za włączanie i wyłączanie laserów FD-DOS i DCS, a także detektorów FD-DOS, aby umożliwić pomiary z przeplotem każdego modułu. W sumie proponowany system może pobierać jedną połączoną próbkę FD-DOS i DCS co 0,5 do 5 sekund, w zależności od wymagań dotyczących stosunku sygnału do szumu (SNR) (dłuższy czas zbierania prowadzi do lepszego SNR). Aby sprzęgnąć światło z czołem, opracowaliśmy wydrukowaną w 3D sondę optyczną, którą można dostosować do każdego pacjenta (Rysunek 1B), z odległościami między źródłem a detektorem wynoszącymi od 0,8 do 4,0 cm. Standardowe separacje między źródłem a detektorem stosowane w przedstawionych tutaj przykładach wynoszą 2,5 cm dla DCS oraz 1,5, 2,0, 2,5 i 3,0 cm dla FD-DOS.

Główną cechą protokołu przedstawionego w tym badaniu jest opracowanie interfejsu czasu rzeczywistego, który może zarówno sterować sprzętem za pomocą przyjaznego graficznego interfejsu użytkownika, jak i wyświetlać główne parametry fizjologii mózgu w czasie rzeczywistym w różnych oknach czasowych (Rysunek 1C). Potok analizy w czasie rzeczywistym opracowany w ramach proponowanego graficznego interfejsu użytkownika jest szybki i zajmuje mniej niż 50 ms do obliczenia parametrów optycznych (więcej informacji można znaleźć w materiale dodatkowym). Graficzny interfejs użytkownika został zainspirowany aktualnymi instrumentami klinicznymi dostępnymi już na oddziale intensywnej terapii neurologicznej i został dostosowany dzięki obszernym informacjom zwrotnym od użytkowników klinicznych podczas translacji systemu na oddział neuro-intensywnej terapii. W związku z tym graficzny interfejs użytkownika w czasie rzeczywistym może ułatwić przyjęcie systemu optycznego przez zwykły personel szpitalny, taki jak neurointensywiści i pielęgniarki. Szerokie zastosowanie optyki dyfuzyjnej jako narzędzia badań klinicznych może potencjalnie zwiększyć jej zdolność do monitorowania danych o znaczeniu fizjologicznym i ostatecznie może wykazać, że optyka dyfuzyjna jest dobrą opcją do nieinwazyjnego monitorowania pacjentów neurokrytycznych w czasie rzeczywistym.

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

Protokół

Protokół został zatwierdzony przez lokalny komitet Uniwersytetu w Campinas (numer protokołu 56602516.2.0000.5404). Przed pomiarami uzyskano pisemną świadomą zgodę pacjenta lub przedstawiciela prawnego. Monitorowaliśmy pacjentów, którzy zostali przyjęci do szpitala klinicznego na Uniwersytecie w Campinas z rozpoznaniem udaru niedokrwiennego lub krwotoku podpajęczynówkowego wpływającego na krążenie przednie. Z protokołu badania wykluczono pacjentów z udarami niedokrwiennymi wpływającymi na krążenie tylne, pacjentów z kraniektomią dekompresyjną z powodu podwyższonego ciśnienia śródczaszkowego oraz pacjentów z innymi chorobami neurodegeneracyjnymi (demencja, choroba Parkinsona lub jakakolwiek inna choroba, która może być związana z zanikiem kory mózgowej).

1. Przygotowania przed przeniesieniem systemu na OIOM

  1. Podłącz wszystkie włókna do odpowiednich laserów i detektorów i upewnij się, że są prawidłowo podłączone do sondy optycznej (Rysunek 1B).
  2. Sprawdź, czy sonda optyczna jest pokryta czarną szmatką, aby lasery nie świeciły w pomieszczeniu.
  3. Ustaw przełącznik zasilania systemu w pozycji "ON". Po włączeniu zasilania systemu odczekaj 30 sekund, a następnie przekręć przełącznik laserowy DCS do pozycji "ON". Lasery FD-DOS włączają się automatycznie, gdy system jest zasilany.
  4. W trakcie przygotowywania systemu należy uzyskać zgodę uczestnika lub jego przedstawiciela prawnego. Po uzyskaniu zgody należy przywieźć wózek do pokoju pacjenta.
    UWAGA: Ponieważ system hybrydowy ma wbudowany akumulator, który wystarcza na 45 minut, nie trzeba go wyłączać na czas transportu.

2. Ustawienia kalibracji i wzmocnienia systemu DOS

  1. Po przybyciu na OIOM wyłącz laser DCS, przełączając kluczyk w pozycję "OFF".
  2. Zaczynając od stałego fantomu oznaczonego "Kalibruj", uruchom proces kalibracji w oprogramowaniu FD-DOS (BOXY, ISS), wykonując poniższe czynności.
    1. W menu "Plik" załaduj odpowiedni plik ustawień dla używanej sondy, klikając opcję "Załaduj plik ustawień".
    2. Umieść sondę po zakrzywionej stronie fantomu, zapewniając dobry kontakt z powierzchnią, a następnie zoptymalizuj napięcie polaryzacji PMT, klikając przycisk "Optymalizuj wszystkie detektory" w oprogramowaniu FD-DOS.
    3. Uruchom kalibrację dla wielu separacji źródło-detektor, klikając opcję "Oblicz przebieg Calib. Wartości dla rekwizytów optycznych. i Wiele odległości" z menu "Kalibruj".
    4. Otwórz opcję "Obliczenia zdefiniowane przez użytkownika" z menu "Text-Mon", aby sprawdzić, czy zmierzone właściwości optyczne są zgodne z wstępnie określonymi wartościami (zapisanymi w bryle fantomowej) i czy łącznik R2 jest bliski jedności.
  3. Powtórzyć powyższe kroki (z wyjątkiem kroku 2.2.3) w celu zmierzenia właściwości optycznych fantomu oznaczonego jako "Kontrola" w celu upewnienia się, że kalibracja była odpowiednia. Zmierzone właściwości optyczne powinny odpowiadać, z dokładnością do 10%, wartościom określonym w fantomach.
    UWAGA: Pamiętaj, aby wyłączyć PMT (klikając przycisk "Wszystkie detektory wyłączone") za każdym razem, gdy sonda jest poruszana, aby uniknąć uszkodzenia PMT z powodu bezpośredniego oświetlenia światłem otoczenia.
  4. Jeśli kalibracja nie jest odpowiednia, ponownie uruchom proces kalibracji (kroki 2.2 i 2.3). Zapewnienie prawidłowej kalibracji systemu FD-DOS ma zasadnicze znaczenie dla ważności pomiarów FD-DOS.

3. Przygotowanie uczestnika przy łóżku pacjenta

  1. Użyj chusteczek odkażających, aby wyczyścić zarówno sondę, jak i czoło pacjenta.
  2. Umieść taśmę dwustronną na sondzie (Rysunek 1B), upewniając się, że taśma nie styka się bezpośrednio z końcówkami światłowodu.
  3. Umieść laserowe gogle bezpieczeństwa na obiekcie.
  4. Umieść sondy nad obszarem zainteresowania (ROI) i owiń elastyczne paski wokół głowy fotografowanej osoby. Chociaż nie jest to absolutnie konieczne w przypadku FD-DOS i DCS, zaleca się przykrycie sondy optycznej czarną szmatką lub czarnym bandażem w celu zmniejszenia szumów spowodowanych światłem otoczenia.
    UWAGA: Ważne jest, aby upewnić się, że elastyczny pasek nie jest ani za ciasny, ani za luźny. Jeśli pasek jest zbyt ciasny, może to powodować znaczny dyskomfort u pacjenta, a jeśli pasek jest zbyt luźny, może to prowadzić do złej jakości danych, ponieważ taśma dwustronna nie jest wystarczająco mocna, aby utrzymać sondy na miejscu.
  5. Po prawidłowym przymocowaniu sondy do czoła pacjenta, włącz laser DCS, przełączając kluczyk w pozycję "ON".
    UWAGA: System DCS wykorzystuje laser klasy 3B, który jest niebezpieczny dla oczu. Bardzo ważne jest, aby włączać lasery tylko wtedy, gdy sonda jest prawidłowo przymocowana do czoła pacjenta.

4. Ocena jakości danych

  1. Przed rozpoczęciem pobierania danych za pomocą graficznego interfejsu użytkownika zapisz separacje między źródłem a detektorem DCS w zakładce "Ustawienia" w graficznym interfejsie użytkownika.
    UWAGA: System DCS nie wymaga etapu kalibracji, ale do analizy w czasie rzeczywistym niezbędne jest odpowiednie wprowadzenie separacji między źródłem a detektorem (szczegółowe informacje można znaleźć w materiałach dodatkowych).
  2. Uruchom oprogramowanie do akwizycji, naciskając przycisk "Start" w graficznym interfejsie użytkownika i sprawdź sygnał DOS w oprogramowaniu FD-DOS:
    1. Kliknij przycisk "Optymalizuj wszystkie detektory" w oprogramowaniu FD-DOS, aby zoptymalizować napięcie polaryzacji PMT.
    2. Sprawdź właściwości optyczne i R2 dopasowania DOS w opcji "Obliczenia zdefiniowane przez użytkownika" z menu "Text-Mon". Współczynnik R2 powinien być bliski jedności i z reguły współczynnik absorpcji u ludzi powinien mieścić się w granicach od 0,05 do 0,2 cm-1, natomiast współczynnik rozpraszania powinien mieścić się w granicach 6 i 13 cm-113.
  3. Sprawdź sygnał DCS w zakładce "Krzywe korelacji" w graficznym interfejsie użytkownika.
    1. Włącz detektory DCS, przekręcając przełączniki do pozycji "ON".
    2. Upewnij się, że każdy detektor DCS mierzy odpowiednie natężenie światła. Z reguły wymagane jest więcej niż 10 kHz.
    3. Jeśli zmierzona intensywność jest wyższa niż 800 kHz, użyj filtra o neutralnej gęstości, aby zmniejszyć liczbę fotonów, aby uniknąć uszkodzenia detektorów. Jest to zazwyczaj problem w przypadku krótszych (< 1 cm) odległości między źródłem a detektorem.
      UWAGA: Oprócz potencjalnego uszkodzenia detektorów DCS, liczba fotonów wyższa niż 800 kHz może również powodować błędy wynikające z efektów nieliniowych w detektorze.
    4. Sprawdź krzywe autokorelacji, aby zapewnić dobre sprzężenie skóry (patrz reprezentatywne wyniki i rysunek 2) i w razie potrzeby zmień położenie sondy optycznej.
    5. Jeśli zmiana położenia sondy była konieczna w poprzednim kroku, powtórz kroki 4.2 i 4.3. Te kroki mogą wymagać wielokrotnego powtórzenia.
      UWAGA: Detektory DCS i FD-DOS muszą być wyłączane za każdym razem, gdy sonda jest poruszana. Aby wyłączyć czujniki DCS, ręcznie przesuń przełączniki do pozycji "OFF". Detektor FD-DOS wyłącza się po kliknięciu przycisku "Wszystkie detektory wyłączone" w oprogramowaniu FD-DOS.
  4. Po osiągnięciu dobrego kontaktu między sondą a skórą przerwij zbieranie danych, klikając przycisk "Zatrzymaj" w graficznym interfejsie użytkownika. Następnie ustaw identyfikatory eksperymentu i pacjenta w polu tekstowym "Folder" i wpisz nazwę ROI w polu tekstowym "Nazwa pliku".
  5. Rozpocznij pobieranie danych, naciskając przycisk "Start" w graficznym interfejsie użytkownika.
  6. Zbieraj dane w pierwszym ROI tak długo, jak jest to wymagane przez protokół. W razie potrzeby przenieś sondę do innych ROI i powtórz pomiar.
    UWAGA: Okres monitorowania może się różnić w zależności od celów badania.

5. Uwagi dla eksperymentatora podczas pomiaru

  1. Po rozpoczęciu pomiaru wpisz w zakładce "Informacje o eksperymencie" w graficznym interfejsie użytkownika odpowiednie informacje o pacjencie (np. rodzaj i miejsce urazu, podawane leki, wiek, płeć itp.).
  2. Upewnij się, że każde istotne zdarzenie, które miało miejsce w okresie monitorowania, jest oznaczone, klikając przycisk "Oznacz" w graficznym interfejsie użytkownika. Po każdym znaku pamiętaj, aby wpisać opis wydarzenia w zakładce "Informacje o eksperymencie" w graficznym interfejsie użytkownika.

6. Zatrzymaj zbieranie danych

  1. Zatrzymaj zbieranie danych, naciskając przycisk "Stop" w graficznym interfejsie użytkownika.
  2. Zatrzymaj oprogramowanie FD-DOS, naciskając przycisk zatrzymania pobierania i nagrywania danych reprezentowany przez dwa czerwone kwadraty w oprogramowaniu FD-DOS.
  3. Wyłącz detektory DCS, przestawiając przełączniki do pozycji "OFF" i wyłącz laser DCS, przekręcając kluczyk do pozycji "OFF".
  4. Wyłącz PMT modułu FD-DOS, klikając przycisk "Wszystkie detektory wyłączone".
  5. Zdejmij sondę z głowy pacjenta i usuń taśmę dwustronną z sondy. Następnie wyczyść sondę chusteczkami odkażającymi.
  6. Powtórzyć pomiar właściwości optycznych każdego stałego fantomu tak szybko, jak to możliwe, aby upewnić się, że kalibracja pozostała odpowiednia przez cały czas trwania sesji monitorowania (patrz krok 4.2.2).
    UWAGA: Idealnie byłoby, gdyby etap kalibracji został wykonany zaraz po zdjęciu sond optycznych z głowy pacjenta (krok 6.6). Jednak ze względu na problemy z czasem, w przykładach przedstawionych w następnej sekcji zostało to wykonane w magazynie.
  7. Wyczyść system i jego akcesoria chusteczkami odkażającymi.
  8. Przewróć wózek z powrotem do schowka.

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

Wyniki

W idealnym przypadku znormalizowane krzywe autokorelacji uzyskane za pomocą modułu DCS powinny wynosić około 1,5 przy ekstrapolacji dla zerowego czasu opóźnienia (przy zastosowaniu światłowodów jednomodowych14), a krzywe powinny zanikać do wartości 1 przy dłuższych czasach opóźnienia. Krzywa powinna być gładka i wykazywać szybszy spadek dla większych odległości między źródłem a detektorem. Przykład prawidłowej autokorelacji przedstawiono na Rysunku 2A.

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

Dyskusja

W artykule przedstawiono hybrydowy układ optyczny, który może dostarczać w czasie rzeczywistym informacji o przepływie krwi w mózgu, natlenieniu mózgu i metabolizmie tlenu w mózgu u pacjentów w stanie neurokrytycznym. Zastosowanie rozproszonych technik optycznych było wcześniej rozważane jako potencjalny marker do nieinwazyjnego monitorowania przy łóżku pacjenta w scenariuszach klinicznych. Poprzednie badanie koncentrowało się na aspektach klinicznych i wykonalności monitorowania optycznego podczas hospitalizacji na OIT ...

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

Oświadczenia

Autor (autorzy) zadeklarował następujące potencjalne konflikty interesów w odniesieniu do badań, autorstwa i/lub publikacji tego artykułu: RC Mesquita ma jedno oczekujące zgłoszenie patentowe i dwa inne patenty związane z tą pracą (patenty Stanów Zjednoczonych 10,342,488 i 10,064,554). Żaden autor nie otrzymuje obecnie tantiem ani płatności z tytułu tych patentów.

   

Podziękowania

Dziękujemy za wsparcie ze strony Fundacji Badawczej São Paulo (FAPESP) poprzez Proc. 2012/02500-8 (RM), 2014/25486-6 (RF) i 2013/07559-3. Fundatorzy nie odgrywali żadnej roli w projektowaniu badania, gromadzeniu i analizie danych, podejmowaniu decyzji o publikacji lub przygotowaniu manuskryptu.

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

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Drukarka 3DSethiDrukarka 3D 3DS2służąca do drukowania konfigurowalnych sond
Arduino UNOArduinoUNO REV3Mikrokontroler odpowiedzialny za przeplatanie pomiarów DCS i FD-DOS
Korelator DCSCorrelator.comFlex11-16chKomponent modułu DCS
Dectectors IO PłytkiExcelitas TechnologySPCM-AQ4C-IOElement modułu DCS
DetektoryDCS Excelitas TechnologySPCM-AQ4CElement modułu DCS
LaserDCS CrystaLaserDL785-120-SOElement modułu DCS
Zasilacz DCSArtesynUMP10T-S2A-S2A-S2A-S2A-IES-00-AElement modułu DCS (zasilanie detekcji DCS; 2, 5 i 30V)
Włókna FD-DOSISSImagent materiały eksploatacyjneWłókna używane do wykrywania i oświetlenia FD-DOS są dostarczane przez ISS
Elastyczny materiał drukarki 3DSethi3DNinjaFlexMateriał używany do drukowania elastycznych, konfigurowalnych sond
ImagentISSModuł ImagentFD-DOS
Laserowe gogle bezpieczeństwaThorlabsLG9
Światłowód wielomodowyThorlabsFT400EMTŚwiatłowód wielomodowy używany do oświetlenia DCS
Filtr o neutralnej gęstości 1,0 ODEdmund Optics53-705Filtr o neutralnej gęstości do separacji detektorów z krótkim źródłem
Światłowód jednomodowyThorlabs780HPŚwiatłowód jednomodowy używany do detektorów DCS
Bateria systemowaSMSNET4Bateria systemowa używana do transportu

Bibliografia

  1. Papanikolaou, J., et al. Cardiac and central vascular functional alterations in the acute phase of aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Critical Care Medicine. 40 (1), 223-232 (2012).
  2. Sarrafzadeh, A. S., Vajkoczy, P., Bijlenga, P., Schaller, K. Monitoring in neurointensive care - The challenge to detect delayed cerebral ischemia in high grade aneurysmal SAH. Frontiers in Neurology. 5 (134), (2014).
  3. Messerer, M., Daniel, R. T., Oddo, M. Neuromonitoring after major neurosurgical procedures. Minerva Anestesiologica. 78 (7), 810-822 (2012).
  4. Le Roux, P., et al. Consensus summary statement of the International Multidisciplinary Consensus Conference on Multimodality Monitoring in Neurocritical Care: A statement for healthcare professionals from the Neurocritical Care Society and the European Society of Intensive Care Medicine. Intensive Care Medicine. 40 (9), 1189-1209 (2014).
  5. Roh, D., Park, S. Brain Multimodality Monitoring: Updated Perspectives. Current Neurology and Neuroscience Reports. 16 (6), 1-10 (2016).
  6. Oddo, M., Villa, F., Citerio, G. Brain multimodality monitoring: An update. Current Opinion in Critical Care. 18 (2), 111-118 (2012).
  7. Sandsmark, D. K., Kumar, M. A., Park, S., Levine, J. M. Multimodal Monitoring in Subarachnoid Hemorrhage. Stroke. 43 (5), 1440-1445 (2012).
  8. Baker, W. B., et al. Continuous non-invasive optical monitoring of cerebral blood flow and oxidative metabolism after acute brain injury. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 39 (8), 1469-1485 (2019).
  9. Menezes Forti, R., et al. Real-time non-invasive assessment of cerebral hemodynamics with diffuse optical spectroscopies in a neuro intensive care unit: an observational study. Frontiers in Medicine. 7 (147), (2020).
  10. Kim, M. N., et al. Noninvasive measurement of cerebral blood flow and blood oxygenation using near-infrared and diffuse correlation spectroscopies in critically brain-injured adults. Neurocritical Care. 12 (2), 173-180 (2010).
  11. Selb, J., et al. Prolonged monitoring of cerebral blood flow and autoregulation with diffuse correlation spectroscopy in neurocritical care patients. Neurophotonics. 5 (04), 1(2018).
  12. Durduran, T., Choe, R., Baker, W. B., Yodh, A. G. Diffuse optics for tissue monitoring and tomography. Reports on Progress in Physics. 73 (7), 76701(2010).
  13. Jacques, S. L. Optical properties of biological tissues: a review. Physics in Medicine and Biology. 58 (11), 37-61 (2013).
  14. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. NeuroImage. 85, 5163(2014).
  15. Durduran, T., et al. Diffuse optical measurement of blood flow, blood oxygenation, and metabolism in a human brain during sensorimotor cortex activation. Optics Letters. 29 (15), 1766(2004).
  16. Selb, J., et al. Sensitivity of near-infrared spectroscopy and diffuse correlation spectroscopy to brain hemodynamics: simulations and experimental findings during hypercapnia. Neurophotonics. 1 (1), 15005(2014).
  17. Shang, Y., Li, T., Yu, G. Clinical applications of near-infrared diffuse correlation spectroscopy and tomography for tissue blood flow monitoring and imaging. Physiological Measurement. 38 (4), 1-26 (2017).
  18. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 369 (1955), 4390-4406 (2011).
  19. Culver, J. P., et al. Diffuse optical tomography of cerebral blood flow, oxygenation, and metabolism in rat during focal ischemia. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23 (8), 911-924 (2003).
  20. Valabrègue, R., Aubert, A., Burger, J., Bittoun, J., Costalat, R. Relation between Cerebral Blood Flow and Metabolism Explained by a Model of Oxygen Exchange. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 23 (5), 536-545 (2003).
  21. Farzam, P., et al. Shedding light on the neonatal brain: probing cerebral hemodynamics by diffuse optical spectroscopic methods. Scientific Reports. 7 (1), 15786(2017).
  22. Wong, F. Cerebral blood flow measurements in the neonatal brain. Prenatal and Postnatal Determinants of Development. 109, 69-87 (2016).
  23. Busch, D. R., et al. Noninvasive optical measurement of microvascular cerebral hemodynamics and autoregulation in the neonatal ECMO patient. Pediatric Research. , 1-9 (2020).
  24. Dehaes, M., et al. Cerebral oxygen metabolism in neonatal hypoxic ischemic encephalopathy during and after therapeutic hypothermia. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 34 (1), 87-94 (2014).
  25. Ferradal, S. L., et al. Non-invasive assessment of cerebral blood flow and oxygen metabolism in neonates during hypothermic cardiopulmonary bypass: Feasibility and clinical implications. Scientific Reports. 7 (1), 44117(2017).
  26. Busch, D. R., et al. Continuous cerebral hemodynamic measurement during deep hypothermic circulatory arrest. Biomedical Optics Express. 7 (9), 3461(2016).
  27. Wang, D., et al. Fast blood flow monitoring in deep tissues with real-time software correlators. Biomedical Optics Express. 7 (3), 776(2016).
  28. Ko, T. S., et al. Non-invasive optical neuromonitoring of the temperature-dependence of cerebral oxygen metabolism during deep hypothermic cardiopulmonary bypass in neonatal swine. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. 40 (1), 187-203 (2018).
  29. Pennekamp, C. W. A. A., et al. Near-infrared spectroscopy can predict the onset of cerebral hyperperfusion syndrome after carotid endarterectomy. Cerebrovascular Diseases. 34 (4), 314-321 (2012).
  30. Pennekamp, C. W. A. A., Bots, M. L., Kappelle, L. J., Moll, F. L., de Borst, G. J. The Value of Near-Infrared Spectroscopy Measured Cerebral Oximetry During Carotid Endarterectomy in Perioperative Stroke Prevention. A Review. European Journal of Vascular and Endovascular Surgery. 38 (5), 539-545 (2009).
  31. Shang, Y., et al. Cerebral monitoring during carotid endarterectomy using near-infrared diffuse optical spectroscopies and electroencephalogram. Physics in Medicine and Biology. 56 (10), 3015-3032 (2011).
  32. Delgado-Mederos, R., et al. Transcranial diffuse optical assessment of the microvascular reperfusion after thrombolysis for acute ischemic stroke. Biomedical Optics Express. 9 (3), 1262(2018).
  33. Favilla, C. G., et al. Optical Bedside Monitoring of Cerebral Blood Flow in Acute Ischemic Stroke Patients During Head-of-Bed Manipulation. Stroke. 45 (5), 1269-1274 (2014).
  34. Gregori-Pla, C., et al. Early microvascular cerebral blood flow response to head-of-bed elevation is related to outcome in acute ischemic stroke. Journal of Neurology. 266 (4), 990-997 (2019).
  35. Kim, M. N., et al. Continuous optical monitoring of cerebral hemodynamics during head-of-bed manipulation in brain-injured adults. Neurocritical Care. 20 (3), 443-453 (2014).
  36. Ko, T., et al. Prediction of Return of Spontaneous Circulation During Cardiopulmonary Resuscitation using Frequency-Domain Diffuse Optical Spectroscopy in a Pediatric Swine Model of Asphyxial Cardiac Arrest. Biophotonics Congress: Biomedical Optics Congress 2018 (Microscopy/Translational/Brain/OTS). , (2018).
  37. Favilla, C. G., et al. Non-invasive respiratory impedance enhances cerebral perfusion in healthy adults. Frontiers in Neurology. 8, (2017).
  38. Favilla, C. G., et al. Perfusion Enhancement with Respiratory Impedance After Stroke (PERI-Stroke). Neurotherapeutics. 16 (4), 1296-1303 (2019).
  39. Ritzenthaler, T., et al. Cerebral near-infrared spectroscopy a potential approach for thrombectomy monitoring. Stroke. 48 (12), 3390-3392 (2017).
  40. Fantini, S., Sassaroli, A., Tgavalekos, K. T., Kornbluth, J. Cerebral blood flow and autoregulation: current measurement techniques and prospects for noninvasive optical methods. Neurophotonics. 3 (3), 31411(2016).
  41. Parthasarathy, A. B., et al. Dynamic autoregulation of cerebral blood flow measured non-invasively with fast diffuse correlation spectroscopy. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 38 (2), 230-240 (2018).
  42. Kainerstorfer, J. M., Sassaroli, A., Tgavalekos, K. T., Fantini, S. Cerebral autoregulation in the microvasculature measured with near-infrared spectroscopy. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 35 (6), 959-966 (2015).
  43. Baker, W. B., et al. Noninvasive optical monitoring of critical closing pressure and arteriole compliance in human subjects. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 37 (8), 2691-2705 (2017).
  44. Lin, P. Y., et al. Non-invasive optical measurement of cerebral metabolism and hemodynamics in infants. Journal of Visualized Experiments. (73), e4379(2013).
  45. Wintermark, P., Hansen, A., Warfield, S. K., Dukhovny, D., Soul, J. S. Near-infrared spectroscopy versus magnetic resonance imaging to study brain perfusion in newborns with hypoxic-ischemic encephalopathy treated with hypothermia. NeuroImage. 85, 287-293 (2014).
  46. Busch, D. R., et al. Detection of brain hypoxia based on noninvasive optical monitoring of cerebral blood flow with diffuse correlation spectroscopy. Neurocritical Care. 30 (1), 72-80 (2019).
  47. Davies, D. J., et al. Cerebral oxygenation in traumatic brain injury: Can a non-invasive frequency domain near-infrared spectroscopy device detect changes in brain tissue oxygen tension as well as the established invasive monitor. Journal of Neurotrauma. 36 (7), 1175-1183 (2019).
  48. Leal-Noval, S. R., et al. Invasive and noninvasive assessment of cerebral oxygenation in patients with severe traumatic brain injury. Intensive Care Medicine. 36 (8), 1309-1317 (2010).
  49. Fantini, S., Franceschini, M. A., Fishkin, J. B., Barbieri, B., Gratton, E. Quantitative determination of the absorption spectra of chromophores in strongly scattering media: a light-emitting-diode based technique. Applied Optics. 33 (22), 5204(1994).
  50. Fantini, S., et al. Frequency-domain multichannel optical detector for noninvasive tissue spectroscopy and oximetry. Optical Engineering. 34 (1), 32(1995).
  51. Carpenter, D. A., Grubb, R. L., Tempel, L. W., Powers, W. J. Cerebral oxygen metabolism after aneurysmal subarachnoid hemorrhage. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 11 (5), 837-844 (1991).
  52. Johansen-Berg, H., et al. The role of ipsilateral premotor cortex in hand movement after stroke. Proceedings of the National Academy of Sciences, U.S.A. 99 (22), 14518-14523 (2002).
  53. Hunt, W. E., Hess, R. M. Surgical risk as related to time of intervention in the repair of intracranial aneurysms. Journal of Neurosurgery. 28 (1), 14-20 (1968).
  54. Fisher, C. M., Kistler, J. P., Davis, J. M. Relation of Cerebral Vasospasm to Subarachnoid Hemorrhage Visualized by Computerized Tomographic Scanning. Neurosurgery. 6 (1), 1-9 (1980).
  55. Carey, J. R., et al. Analysis of fMRI and finger tracking training in subjects with chronic stroke. Brain. 125 (4), 773-788 (2002).
  56. Lindenberg, R., Renga, V., Zhu, L. L., Nair, D., Schlaug, G. Bihemispheric brain stimulation facilitates motor recovery in chronic stroke patients. Neurology. 75 (24), 2176-2184 (2010).
  57. Schaechter, J. D., et al. Motor recovery and cortical reorganization after constraint-induced movement therapy in stroke patients: A preliminary study. Neurorehabilitation and Neural Repair. 16 (4), 326-338 (2002).
  58. Dehaes, M., et al. Assessment of the frequency-domain multi-distance method to evaluate the brain optical properties: Monte Carlo simulations from neonate to adult. Biomedical Optics Express. 2 (3), 552(2011).
  59. Fantini, S., Sassaroli, A. Frequency-domain techniques for cerebral and functional near-infrared spectroscopy. Front Neurosci. 14, 1-18 (2020).
  60. Blaney, G., Sassaroli, A., Pham, T., Fernandez, C., Fantini, S. Phase dual-slopes in frequency-domain near-infrared spectroscopy for enhanced sensitivity to brain tissue: First applications to human subjects. Journal of Biophotonics. 13 (1), 201960018(2020).
  61. Abdalsalam, O., O'Sullivan, T. D., Howard, S., Zhang, Y. Self-calibrated frequency domain diffuse optical spectroscopy with a phased source array. Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue XIII Conference. 1087403, 2(2019).
  62. Applegate, M. B., Istfan, R. E., Spink, S., Tank, A., Roblyer, D. Recent advances in high speed diffuse optical imaging in biomedicine Recent advances in high speed diffuse optical imaging in biomedicine. APL Photonics. 5, 040802(2020).
  63. Torricelli, A., et al. Time domain functional NIRS imaging for human brain mapping. NeuroImage. 85, 28-50 (2014).
  64. Pifferi, A., et al. New frontiers in time-domain diffuse optics , a review. Journal of Biomedical Optics. 21 (9), 091310(2016).
  65. Gagnon, L., Desjardins, M., Jehanne-Lacasse, J., Bherer, L., Lesage, F. Investigation of diffuse correlation spectroscopy in multi-layered media including the human head. Optics Express. 16 (20), 15514(2008).
  66. Verdecchia, K., et al. Assessment of a multi-layered diffuse correlation spectroscopy method for monitoring cerebral blood flow in adults. Biomedical Optics Express. 7 (9), 3659(2016).
  67. Liemert, A., Kienle, A. Light diffusion in a turbid cylinder II Layered case. Optics Express. 18 (9), 9266(2010).
  68. Hallacoglu, B., Sassaroli, A., Fantini, S. Optical characterization of two-layered turbid media for non-invasive, absolute oximetry in cerebral and extracerebral tissue. PLoS One. 8 (5), 64095(2013).
  69. Alexandrakis, G., Busch, D. R., Faris, G. W., Patterson, M. S. Determination of the optical properties of two-layer turbid media by use of a frequency-domain hybrid Monte Carlo diffusion model. Applied Optics. 40 (22), 3810(2001).
  70. Martelli, F., Sassaroli, A., Del Bianco, S., Yamada, Y., Zaccanti, G. Solution of the time-dependent diffusion equation for layered diffusive media by the eigenfunction method. Physical Review E - Statistical Physics, Plasmas, Fluids, and Related Interdisciplinary Topics. 67 (5), 14(2003).
  71. Mesquita, R. C., et al. Influence of probe pressure on the diffuse correlation spectroscopy blood flow signal: extra-cerebral contributions. Biomedical Optics Express. 4 (7), 978(2013).
  72. Wang, D., et al. Influence of probe pressure on the pulsatile diffuse correlation spectroscopy blood flow signal on the forearm and forehead regions. Neurophotonics. 6 (03), 1(2019).
  73. Baker, W. B., et al. Pressure modulation algorithm to separate cerebral hemodynamic signals from extracerebral artifacts. Neurophotonics. 2 (3), 35004(2015).
  74. He, L., et al. Noninvasive continuous optical monitoring of absolute cerebral blood flow in critically ill adults. Neurophotonics. 5 (04), 1(2018).
  75. Milej, D., et al. Quantification of cerebral blood flow in adults by contrast-enhanced near-infrared spectroscopy: Validation against MRI. Journal of Cerebral Blood Flow & Metabolism. , (2019).
  76. Diop, M., Verdecchia, K., Lee, T. Y., St Lawrence, K. Calibration of diffuse correlation spectroscopy with a time-resolved near-infrared technique to yield absolute cerebral blood flow measurements. Biomedical Optics Express. 2 (7), 2068(2011).
  77. Khalid, M., et al. Development of a stand-alone DCS system for monitoring absolute cerebral blood flow. Biomedical Optics Express. 10 (9), 4607(2019).
  78. Kohl-Bareis, M., et al. Noninvasive monitoring of cerebral blood flow by a dye bolus method: Separation of brain from skin and skull signals. Journal of Biomedical Optics. 7 (3), 464(2002).

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

Przedruki i uprawnienia

Sprostowanie


Formal Correction: Erratum: Real-Time Monitoring of Neurocritical Patients with Diffuse Optical Spectroscopies
Posted by JoVE Editors on 12/07/2022. Citeable Link.

An erratum was issued for: Real-Time Monitoring of Neurocritical Patients with Diffuse Optical Spectroscopies. The Authors section was updated from:

Rodrigo Menezes Forti1,2
Marilise Katsurayama2,3
Lenise Valler2,3
Andrés Quiroga1,2
Luiz Simioni1
Julien Menko4
Antonio L. E. Falcão3
Li Min Li2,5
Rickson C. Mesquita1,2
1Institute of Physics, University of Campinas
2Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology
3Clinical Hospital, University of Campinas
4Department of Emergency Medicine, Albert Einstein College of Medicine
5School of Medical Sciences, University of Campinas

to:

Rodrigo Menezes Forti1,2
Marilise Katsurayama2,3
Giovani Grisotti Martins1
Lenise Valler2,3
Andrés Quiroga1,2
Luiz Simioni1
Julien Menko4
Antonio L. E. Falcão3
Li Min Li2,5
Rickson C. Mesquita1,2
1Institute of Physics, University of Campinas
2Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology
3Clinical Hospital, University of Campinas
4Department of Emergency Medicine, Albert Einstein College of Medicine
5School of Medical Sciences, University of Campinas

Tagi

przepływ krwi w mózguoksygenacja mózgudyfuzyjna spektroskopia korelacyjnakalibracja sondy optycznejfizjologia specyficzna dla pacjentamonitorowanie przyłóżkowemetabolizm tlenowy mózgu
Monitorowanie w czasie rzeczywistym pacjentów w stanie neurokrytycznym za pomocą dyfuzyjnej spektroskopii optycznej
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.