Name: Funkcjonalna łączność ludzkiego mózgu w stanie spoczynku oparta na przepływie krwi w mózgu przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2020-05-27T13:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 13 s
Description: Poznaj metodę oceny funkcjonalnej łączności mózgu w stanie spoczynku przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej. Technika ta umożliwia nieinwazyjne, przenośne monitorowanie przepływu krwi w mózgu człowieka.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Autorzy pragną podziękować za wsparcie finansowe ze strony Ohio Third Frontier dla Ohio Imaging Research and Innovation Network (OIRAIN, 667750) oraz Narodowej Fundacji Nauk Przyrodniczych Chin (nr 81771876).

Protokół został zatwierdzony przez Institutional Review Board na Uniwersytecie Stanowym Wright, a przed eksperymentem uzyskano świadomą zgodę od każdego uczestnika.
1. Przygotowanie przedmiotu
<ol>
	<li>Włącz FD-fNIRS i system DCS, aby rozgrzać się przez co najmniej 10 minut (więcej informacji można znaleźć w sekcjach 2 i 3) przed rozpoczęciem jakichkolwiek pomiarów obiektu. Przykład pomiaru obiektu za pomocą kompaktowego przyrządu DCS pokazano na Rysunek 1.</li>
	<li>Najpierw użyj taśmy mierniczej, aby zmierzyć odległość między nasionem a inionem na głowie każdego badanego (<silna klasa="xfig">Rysunek 2A).</li>
	<li>Mając nasiona jako punkt wyjścia, zaznacz markerem atramentowym miejsce, które stanowi 10% odległości do wcięcia. Oznacza to punkt między Fp1 i Fp2 montażu EEG 10/20 (<silna klasa="xfig">Rysunek 2A).</li>
	<li>Za pomocą czepka EEG 10/20 (patrz Tabela materiałów) wyreguluj nasadkę tak, aby zaznaczony punkt znajdował się między Fp1 a Fp2.</li>
	<li>Zaznacz punkt między Fp1 i F7 (lewa kora) oraz punkt między Fp2 i F8 (prawa kora). Reprezentuje to granice między górną korą przedczołową a grzbietowo-boczną korą przedczołową (DLFC) oraz między DLFC a dolną korą przedczołową (IFC), odpowiednio, dla lewej i prawej półkuli (<silna klasa="xfig">Rysunek 2A).</li>
	<li>Za pomocą sondy wydrukowanej w 3D umieść światłowody wielomodowe (MMF) na nowo oznaczonych punktach (punkty "S" na <silna klasa = "xfig" > Rysunek 2C) i podłącz każdy z nich do laserowego źródła światła 785 nm (<silna klasa = "xfig" > Rysunek 2B,C).</li>
	<li>Umieść światłowody jednomodowe (SMF) w odległości 2,75 cm od MMF. Dwa włókna należy umieścić na DLFC (lokalizacje "DLFC,1" i "DLFC,2") i jeden na IFC (lokalizacja "IFC"). Rozmieszczenie SMF jest replikowane po każdej stronie kory mózgowej, co daje w sumie sześć SMF (<silna klasa="xfig">Rysunek 2c).</li>
	<li>Umieść kolejny SMF 1 cm poniżej MMF w miejscu "Ds" po obu stronach kory mózgowej (w celu wykrycia przepływu krwi w skórze głowy) i podłącz każdy z SMF do indywidualnych maszyn liczących pojedyncze fotony (<silna klasa = "xfig">Rysunek 2C).</li>
</ol>
p class="jove_title">2. Ustawienia i kalibracja FD-fNIRS

<ol>
	<li>Wyłącz wszystkie kontrolki i włącz system FD-fNIRS, aby przygotować się do kalibracji. 
	UWAGA: Ze względów ostrożności nie patrz bezpośrednio na źródła światła i wyjścia światłowodów, ponieważ może to spowodować uszkodzenie oczu. Użyj karty czujnika podczerwieni (tabela materiałów).</li>
	<li>Unikaj niepotrzebnego wystawiania czujek na działanie światła w pomieszczeniu, aby utrzymać bezgłośną pracę i uniknąć uszkodzenia czujników.</li>
	<li>Ogrzej źródła światła i detektory, włączając system i pozwalając mu pracować przez co najmniej 10 minut (najlepiej minimum 20 minut i maksymalnie 1 godzina dla optymalnej dokładności i stabilności) przy włączonym świetle, włączonej modulacji i włączonym napięciu detektora.</li>
	<li>Uruchom oprogramowanie do akwizycji danych oparte na graficznym interfejsie użytkownika. Dostosuj wzmocnienie detektora, aby uzyskać optymalny sygnał z czujnikiem podłączonym i zabezpieczonym do fantomu kalibracyjnego (fantom na bazie polidimetylosiloksanu o znanych właściwościach optycznych, patrz Tabela materiałów), naciskając przycisk "auto-bias". Jeśli ostrzeżenie o przepięciu, zmniejsz wzmocnienie.</li>
	<li>Po dostosowaniu wzmocnienia detektora w celu uzyskania maksymalnego sygnału, odłącz jedno ze włókien źródłowych od detektora i sprawdź, czy prąd stały (DC) jest mniejszy niż 20 zliczeń na okres pomiaru dla odpowiedniego włókna źródłowego. Jeśli jest większa niż ta wartość, do detektora może przedostawać się nadmierna ilość światła w pomieszczeniu45. W takim przypadku system powinien zostać wyłączony, a następnie nadmiar światła w pomieszczeniu powinien zostać zablokowany/usunięty i powtórzone kroki 2.4–2.5.</li>
	<li>Sprawdź prawidłowy poziom sygnału z każdego źródła i detektora. System definiuje to jako powyżej 100 i poniżej 1 500 zliczeń na cykl pomiarowy.</li>
	<li>Wykonaj kalibrację, naciskając przycisk "Kalibruj" w graficznym interfejsie użytkownika. System wykona pomiary i zastosuje współczynniki kalibracyjne w celu prawidłowego zmierzenia właściwości optycznych znanego fantomu. Te współczynniki kalibracji są zapisywane i automatycznie stosowane do pomiarów in vivo.</li>
	<li>Rejestruje dane kalibracyjne, które będą dokumentować wydajność systemu na standardowym fantomie.</li>
</ol>
3. Ustawienia DCS
UWAGA: Jako ogólne środki ostrożności, nie patrz bezpośrednio na źródła światła i wyjścia światłowodów, aby uniknąć potencjalnego uszkodzenia oczu. Użyj karty czujnika podczerwieni (patrz Tabela materiałów).
<ol>
	<li>Unikaj niepotrzebnej ekspozycji detektorów (tj. światła w pomieszczeniu), aby uzyskać dokładne surowe dane dla krzywych autokorelacji i zapobiec uszkodzeniu detektorów.</li>
	<li>Rozgrzej laserowe źródła światła DCS i SPCM (patrz tabela materiałów), przełączając je do pozycji "włączonej" i pozwalając im pracować przez co najmniej 10 minut (najlepiej minimum 20 minut i maksymalnie 1 godzinę dla optymalnej dokładności i stabilności).</li>
	<li>Uruchom oprogramowanie do akwizycji danych DCS oparte na graficznym interfejsie użytkownika, które wyświetla liczbę fotonów dla każdego detektora oraz półilościowe wartości przepływu krwi w czasie rzeczywistym. Dostosuj położenie światłowodu, kąt (powierzchnia światłowodu powinna być prostopadła do powierzchni skóry) i czas akwizycji danych, aby uzyskać sygnał o prędkości co najmniej 5 000 zliczeń/s (dla odpowiedniego stosunku sygnału do szumu) i poniżej 1 000 000 zliczeń/s (aby uniknąć uszkodzenia detektorów) (<silna klasa="xfig">Rysunek 3A).</li>
	<li>Sprawdź wystarczające poziomy liczby fotonów (z kroku 3.3) z każdego detektora, sprawdzając poziom zliczania fotonów i krzywe autokorelacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego pokazane na monitorze.</li>
	<li>Sprawdź wystarczający kontakt ze światłowodem bez wycieku światła otoczenia, sprawdzając punkt przecięcia y krzywej autokorelacji wyświetlanej na monitorze. Optymalna wartość to ~1,5 bez użycia polaryzatorów (<silna klasa="xfig">Rysunek 3B).</li>
	<li>Sprawdź, czy sonda i pomiary nie są podatne na artefakty ruchu, napinając elastyczną opaskę tak, aby była wystarczająco ciasna, aby wytrzymać ruch, ale wystarczająco luźna, aby zapobiec dyskomfortowi obiektu. Użytkownik powinien również jednocześnie sprawdzić krzywe autokorelacji na monitorze, tak aby krzywa autokorelacji zanikała do 1 przez dłuższy czas korelacji (τ > 10 ms) (<silna klasa="xfig">Rysunek 3C).</li>
</ol>
4. Zbieranie danych
<ol>
	<li>Poinstruuj badany, aby zminimalizował wszelkie ruchy podczas 8-minutowego pomiaru.</li>
	<li>Wyłącz światła i upewnij się, że fotografowany obiekt siedzi w wygodnej pozycji z zamkniętymi oczami.</li>
	<li>Wykonaj podstawowe pomiary FD-fNIRS za pomocą, umieszczając sondę optyczną systemu FD-fNIRS na czole przylegającym do sondy DCS. Następnie naciśnij przycisk "Pobierz" w graficznym interfejsie użytkownika akwizycji FD-fNIRS. Dane te dostarczą statycznych właściwości optycznych, parametrów absorpcji i parametrów rozpraszania (μa, μ), które zostaną wykorzystane do kwantyfikacji dynamicznego parametru optycznego, CBFi17,20.</li>
	<li>Po zakończeniu pomiarów FD-fNIRS rozpocznij akwizycję danych w pomiarach optycznych DCS, naciskając przycisk "Uruchom" w graficznym interfejsie użytkownika akwizycji danych DCS. Zbieraj dane łącznie przez 8 minut z maksymalnie 2-sekundowym czasem integracji (preferowany jest krótszy czas, w zależności od stosunku sygnału do szumu dla każdego obiektu).</li>
	<li>Jeśli to konieczne, powtórz eksperyment w ciągu 1 godziny od początkowego eksperymentu lub powtórz eksperyment o podobnej porze dnia, aby zmniejszyć zewnętrzne wahania, takie jak zmęczenie, używki lub temperatura.</li>
</ol>
5. Analiza danych
<ol>
	<li>W przypadku danych FD-fNIRS wyodrębnij właściwości absorpcji i rozpraszania optycznego (μa, μ), które są przetwarzane metodą nachylenia46,47,48,49,50,51,52, 53.</li>
	<li>W przypadku DCS, ponieważ wymagane jest przetwarzanie końcowe, należy zaimportować surowe dane automatycznej korelacji z każdego z ośmiu kanałów do oprogramowania do analizy danych.</li>
	<li>Kwantyfikacja parametrów związanych z CBF jest szczegółowo opisana w ostatnich recenzjach6,27,54. Krótko mówiąc, z funkcji autokorelacji znormalizowanej intensywności (g2 [r,τ]) wyodrębnij znormalizowaną funkcję autokorelacji czasowej rozproszonego pola elektrycznego (g1 [r,τ]) za pomocą zależności Siegerta: g2 (r,τ) = 1 + β | g 1 (r,τ)|2. 
	UWAGA: β jest stałą, proporcjonalną do liczby wykrytych trybów przestrzennych6,17,27,55,56, zakres od 0 do 1, i uzyskany przez dopasowanie (znormalizowanej) funkcji autokorelacji pola elektrycznego g1.</li>
	<li>Aby uzyskać parametr związany z przepływem krwi (αDB) z dopasowania, użyj roztworu analitycznego dla g16,27,54 i dopasuj dane do modelu lub szybkości zaniku: 
	RÓWNANIE PIERWSZE 
	UWAGA: W powyższym równaniu ko jest liczbą falową światła w ośrodku, α jest czynnikiem proporcjonalnym do frakcji objętości krwi w tkankach, a DB jest efektywnym współczynnikiem Browna. αDB można zdefiniować jako wskaźnik przepływu krwi (BFI)6,54 lub CBFi17. W tym przypadku używany jest CBFi.</li>
	<li>Dopasuj model korzystając z parametrów optycznych uzyskanych z FD-fNIRS. Główne parametry, do których należy pasować, to CBFi i β. 
	UWAGA: Rysunek 3A pokazuje reprezentatywne dane, które są wystarczające do analizy. Dane DCS są odrzucane, jeśli (1) funkcja autokorelacji jest znacznie niższa niż 1,5 (β < 0,5) (tj. w przypadku <silna klasa="xfig">Rysunek 3B, gdzie funkcja wynosi ~1,2, β < 0,2, z powodu przecieku światła w pomieszczeniu) lub jeśli (2) krzywa autokorelacji nie zanika do 1 przez dłuższy czas korelacji (τ > 10 ms) (tj. w przypadku Rysunek 3C, gdzie artefakt ruchu, taki jak ruch głowicy lub sondy, prowadzi do bezużytecznych danych).</li>
	<li>Detrendyzacja ilościowych wyników przy użyciu dopasowania wielomianu drugiego rzędu w celu usunięcia powolnego dryfu (<silna klasa="xfig">Rysunek 4A).</li>
	<li>Użyj zerofazowego filtra Butterwortha drugiego rzędu o paśmie przepustowym 0,009–0,080 Hz, aby usunąć wszelkie niepożądane częstotliwości mózgu, takie jak fale Mayera (<silna klasa = "xfig">Rysunek 4A).</li>
	<li>Użyj regresji liniowej, aby uzyskać resztki z każdego kanału w stosunku do pomiaru na krótkim dystansie, aby usunąć sygnały powierzchownej skóry głowy po obu stronach kory mózgowej (<silna klasa = "xfig">Rysunek 4B).</li>
	<li>Oblicz współczynnik korelacji Pearsona między każdą parą kanałów, aby zidentyfikować funkcjonalną łączność między regionami mózgu w stanie spoczynku (<silna klasa="xfig">Rysunek 5).</li>
	<li>Przekształć wartość korelacji w wartość Z za pomocą transformacji Z Fishera i wykonaj test t, aby uzyskać wartość p (<silna klasa="xfig">Rysunek 5). Użyj współczynnika fałszywych wykryć (FDR) do korekcji wielokrotnych porównań.</li>
</ol>

Autorzy deklarują brak sprzecznych interesów finansowych.

Aby ustalić, czy CBF mierzony przez DCS dokładnie wykrył RSFC, zbadano dwa obszary mózgu o znanych właściwościach RSFC. Zakłada się, że istnieje łączność funkcjonalna między regionami DLFC oraz między DLFC a IFC 57,58,59. Łączność między dwiema lokacjami w lewej i prawej DLFC została wybrana, ponieważ łączność wewnątrzregionalna jest zwykle wyższa. Zdecydowano się również na łączność między IFC a DLFC, ponieważ wiadomo, że łączn...

Gdy mózg jest w stanie spoczynku, wykazuje wysoką synchronizację spontanicznej aktywności w funkcjonalnie powiązanych regionach, które mogą znajdować się blisko lub z daleka. Te zsynchronizowane regiony są znane jako sieci funkcjonalne1,2,3,4,5,6,7,8,9. Zjawisko to zostało po raz pierwszy odkryte w badaniu funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) przy użyciu sygnałów zależnych od poziomu tlenu we krwi (BOLD), które wskazują poziom natlenienia krwi mózgowej5,10, znany również jako łączność funkcjonalna w stanie spoczynku (RSFC). Nieprawidłowości w RSFC są związane z zaburzeniami mózgu, takimi jak autism11, Alzheimer's12 i depresja13. W związku z tym RSFC jest cennym narzędziem do badania pacjentów z zaburzeniami, którzy mają problemy z wykonywaniem ocen opartych na zadaniach. Jednak wielu pacjentów, takich jak małe dzieci z autyzmem, nie nadaje się do oceny za pomocą fMRI, ponieważ wymaga to pozostawania w zamkniętej przestrzeni przez dłuższy czas14,15. Obrazowanie optyczne jest szybkie i łatwe do noszenia; W związku z tym jest odpowiedni dla większości pacjentów, szczególnie populacji pediatrycznej16,17,18,19,20,21,22,23,24. Wykorzystując te zalety, funkcjonalna spektroskopia bliskiej podczerwieni (fNIRS), która może określić ilościowo stężenie hemoglobiny i parametry nasycenia tlenem w mózgu, jest używana do pomiaru RSFC u ludzi (w tym w populacji pediatrycznej4,8,25 i pacjentów z autyzmem11).
Optyczna spektroskopia korelacji dyfuzyjnej (DCS), stosunkowo nowa technika optyczna, może określić ilościowo przepływ krwi w mózgu, co jest ważnym parametrem kojarzącym dopływ tlenu z metabolizmem6,17,26,27,28,29. Wykazano, że kontrast przepływu optycznego określony ilościowo za pomocą DCS ma wyższą czułość w mózgu w porównaniu z kontrastem natlenienia30. W związku z tym korzystne jest wykorzystanie parametrów CBF pochodzących z DCS do oceny RSFC.
DCS jest wrażliwy na poruszające się komórki krwi. Kiedy dyfuzyjne fotony rozpraszają się od poruszających się komórek krwi, powoduje to wahania intensywności wykrywanego światła w czasie. DCS mierzy funkcję autokorelacji intensywności w czasie, a szybkość jej zaniku zależy od parametrów optycznych i przepływu krwi. Wartości te są ostatecznie wykorzystywane do uzyskania wskaźnika przepływu krwi w mózgu (CBFi). W przypadku szybciej poruszających się komórek krwi funkcja autokorelacji intensywności zanika szybciej. W związku z tym informacje o ruchu głęboko pod powierzchnią tkanki można uzyskać (np. w mózgu) z pomiarów fluktuacji światła rozpraszającego w czasie27,31,32,33,34,35. DCS jest techniką uzupełniającą powszechnie znany fNIRS, która mierzy natlenienie krwi17,36. Ponieważ zarówno fNIRS, jak i DCS są optycznymi technikami obrazowania mózgu o wysokiej rozdzielczości czasowej w zakresie milisekund, zestawy obrazowania optycznego są znacznie mniej wrażliwe na artefakty ruchu niż fMRI. Są one również z powodzeniem stosowane do funkcjonalnego obrazowania mózgu w populacjach pediatrycznych, w tym w bardzo małych niemowlętach16. Wcześniej pomiary powierzchownego przepływu krwi były wykorzystywane do oceny RSFC w badaniach przedklinicznych na myszach37. W tym przypadku parametry przepływu krwi są wykorzystywane do ilościowego określenia RSFC u dziewięciu zdrowych osób dorosłych jako badanie potwierdzające słuszność koncepcji38,39.
W tym badaniu używany jest komercyjny system FD-fNIRS oraz niestandardowy system DCS (patrz Tabela Materiałów). DCS, który został zbudowany we własnym zakresie, składa się z dwóch laserów o długości fali ciągłej o długości fali 785 nm i 100 mW, które są sprzężone ze złączem FC oraz ośmiu maszyn do liczenia pojedynczych fotonów (SPCM) podłączonych do automatycznego korelatora. Specjalnie dla tego systemu stworzono również niestandardowy graficzny interfejs użytkownika (GUI), aby wyświetlać i zapisywać liczbę fotonów, krzywe autokorelacji i półilościowy przepływ krwi w każdym kanale SPCM w czasie rzeczywistym. Części w tym systemie są powszechnie używane w DCS16,17,31,32,40,42,43,44, a uzyskane wyniki zostały również zweryfikowane wewnętrznie i wykorzystane w niedawnym badaniu39.

<table><tbody><tr><td>Sonda drukowana w 3D</td><td>Własna</td> sonda PLA <td>N/A</td><td>wydrukowana w 3D (Craftbot, Craft unique)</td></tr> <tr><td>785nm, 100mW, CW, Laser sprzężony z FC</td> Komponent DCS <td>CrystaLaser</td><td>DL785-100-S</td><td>(źródło światła)</td></tr> Automatyczna <tr><td>korelacja</td><td>Correlator.com</td><td>Flex05-8-kanałowy</td><td>komponent DCS (krzywa wyjściowa g2 do komputera)</td></tr> <tr><td>Graficzny interfejs użytkownika do akwizycji danych</td><td>Wewnętrzny</td> graficzny interfejs <td>użytkownika nie dotyczy</td><td>zakodowany w LabVIEW w celu uruchomienia System DCS</td></tr><tr><td>Oprogramowanie do analizy danych</td><td>Własny</td><td>kod Matlab N/A używany do uzyskiwania wyników RSFC</td><td></td></tr><tr><td>Nasadka elektrody EEG</td> Nasadka z siatki <td>OpenBCI</td><td>N/A</td><td>EEG ze standardowymi 10/20 pozycjami</td></tr><tr><td>Światłowód wielomodowy</td><td>OZ Optyka</td><td>QMMJ-3,2.5-IRVIS-600/630-3PCBK-3</td><td>Komponent DCS (światłowód źródłowy)</td></tr><tr><td>Fantom kalibracji Oxiplex</td><td>ISS</td><td>75019, 75020</td><td>Zestaw 2 PDMS Kalibracja Sonda mięśniowa Phantom</td></tr><tr><td>Oxiplex</td><td>ISS</td><td>86010</td><td>4-kanałowa sonda mięśniowa</td></tr><tr><td>Pulsoksymetr Oxiplex</td><td>ISS</td><td>95205</td><td>FD-fNIRS (690nm, 830nm)</td></tr> <tr><td>Miernik mocy</td><td>Thorlabs</td><td>PM100D</td><td>Regulator mocy światła laserowego</td></tr><tr><td>Karta czujnika</td><td>Thorlabs</td><td>F-IRC1-S</td><td>Laserowa przeglądarka wiązki IR</td></tr><tr><td>Światłowód jednomodowy</td><td>OZ Optyka</td><td>SMJ-3S2.5-780-5/125-3PCBK-3</td><td>Komponent DCS (światłowód detektora)</td></tr><tr><td>Maszyna do liczenia pojedynczych fotonów</td><td>Excelitas</td><td>SPMC-NIR-1x2-FC</td><td>Komponent DCS (detektor)</td></tr></tbody></table>

funkcjonalna łączność ludzkiego mózgu w stanie spoczynku oparta na przepływie krwi w mózgu przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej

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

Aby uzyskać kompleksowe zrozumienie ludzkiego mózgu, pożądane jest wykorzystanie przepływu krwi w mózgu (CBF) jako źródła kontrastu, ponieważ jest to kluczowy parametr hemodynamiczny związany z zaopatrzeniem mózgu w tlen. Wykazano, że fluktuacje niskiej częstotliwości w stanie spoczynku oparte na kontraście natlenienia zapewniają korelacje między funkcjonalnie połączonymi regionami. Prezentowany protokół wykorzystuje optyczną spektroskopię korelacji rozproszonej (DCS) do oceny funkcjonalnej łączności w stanie spoczynku opartej na przepływie krwi (RSFC) w ludzkim mózgu. Wyniki RSFC opartego na CBF w ludzkiej korze czołowej wskazują, że wewnątrzregionalne RSFC jest znacznie wyższe w lewej i prawej korze w porównaniu z międzyregionalnym RSFC w obu korach. Protokół ten powinien być interesujący dla badaczy, którzy stosują techniki obrazowania multimodalnego do badania funkcji ludzkiego mózgu, zwłaszcza w populacji pediatrycznej.

Wykazano pomyślnie możliwość wykorzystania DCS do pomiaru łączności funkcjonalnej39. Zmierzono łączność funkcjonalną w stanie spoczynku w korze przedczołowej u dziewięciu badanych. Wyniki (średnia ± SD) wskazały na wyższą korelację w obrębie regionów wewnątrzregionalnych lewej (0,64 ± 0,25) i prawej (0,62 ± 0,23) kory w porównaniu do regionów międzyregionalnych lewej (0,32 ± 0,32), (0,34 ± 0,27) i prawej (0,34 ± 0,29), (0,34 ± 0,26) kory (Rysunek 5). Przeprowadzono ró...

Ten protokół pokazuje, jak mierzyć funkcjonalną łączność w stanie spoczynku w ludzkiej korze przedczołowej za pomocą specjalnie zaprojektowanego instrumentu do spektroskopii korelacji dyfuzyjnej. W raporcie omówiono również praktyczne aspekty eksperymentu, a także szczegółowe kroki analizy danych.

Funkcjonalna łączność ludzkiego mózgu w stanie spoczynku oparta na przepływie krwi w mózgu przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej

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 ...

Protokół ten wykorzystuje zmienne sondy optyczne do oceny przepływu krwi w mózgu w stanie spoczynku. Ważną zaletą tej techniki jest jej przenośność. Dzięki temu doskonale nadaje się do monitorowania przy łóżku pacjenta.Sonda do noszenia na ciele umożliwia pomiary łączności funkcjonalnej w stanie spoczynku w naturalnym środowisku badanych, zarówno w zastosowaniach diagnostycznych, jak i terapeutycznych. Protokół ten wykorzystuje noszone sondy optyczne do oceny przepływu krwi w mózgu podczas pomiarów łączności funkcjonalnej w stanie spoczynku. Procedurę z Chien Poonem zademonstruje Ben Rinehart, doktorant z mojego laboratorium.Co najmniej 10 minut przed rozpoczęciem analizy włącz FD-fNIRS i DCS modulacją światła i napięciem detektora. Użyj taśmy mierniczej, aby zmierzyć odległość między nasionem a wgłębieniem na głowie fotografowanej osoby. Używając nasion jako punktu wyjścia, użyj markera atramentowego, aby wyznaczyć miejsce, które wynosi 10% odległości do wcięcia.Umieść czepek EEG 10/20 na głowie osoby badanej tak, aby zaznaczony punkt znajdował się między Fp1 a Fp2. Zaznacz punkt między Fp1 i F7 na lewej korze oraz punkt między Fp2 i F8 na prawej korze, aby wyznaczyć granice między górną korą przedczołową a grzbietowo-boczną korą przedczołową oraz między grzbietowo-boczną korą przedczołową a dolną korą przedczołową dla lewej i prawej półkuli, odpowiednio. Za pomocą sondy wydrukowanej w 3D podłącz światłowody wielomodowe do laserowego źródła światła o długości 785 nanometrów.Następnie umieść kolejne światłowód jednomodowy jeden centymetr poniżej światłowodów wielomodowych w lokalizacji Ds po obu stronach kory mózgowej i podłącz każdy z włókien jednomodowych do indywidualnych maszyn liczących pojedyncze fotony. Umieść włókna jednomodowe w odległości 2,75 centymetra od światłowodów wielomodowych i umieść jedno włókno na lewej i prawej grzbietowej bocznej korze przedczołowej i jedno włókno na dolnej korze przedczołowej. I umieść światłowody wielomodowe w nowo zaznaczonych punktach.Aby przygotować system FD-fNIRS do kalibracji, wyłącz wszystkie kontrolki i otwórz oprogramowanie do akwizycji danych w graficznym interfejsie użytkownika. Kliknij przycisk automatycznego odchylenia, aby dostosować wzmocnienie detektora w celu uzyskania optymalnego sygnału z czujnikiem podłączonym i przymocowanym do fantomu kalibracyjnego. Jeśli ostrzeżenie o przepięciu, zmniejsz wzmocnienie.Po uzyskaniu maksymalnego sygnału należy odłączyć jedno ze źródeł światłowodów, aby detektor mógł zmierzyć wyciek światła tła. I sprawdź, czy prąd stały jest mniejszy niż 20 zliczeń na okres pomiarowy dla odpowiedniego włókna źródłowego. Następnie sprawdź poprawny odczyt poziomu sygnału na każdym źródle i detektorze i kliknij kalibruj.System wykona pomiary i zastosuje współczynniki kalibracyjne w celu prawidłowego zmierzenia właściwości optycznych znanego fantomu. Następnie zapisz dane kalibracyjne, które zapewnią zapis wydajności systemu na standardowym fantomie. Aby skonfigurować system DCS, należy rozgrzać laserowe źródła światła systemu i maszyny liczące pojedyncze fotony przez co najmniej 10 minut.W oprogramowaniu do akwizycji systemu graficznego interfejsu użytkownika sprawdź styk każdego włókna, sprawdzając graficzny interfejs użytkownika, aby uzyskać co najmniej 5 000 zliczeń na sekundę i poniżej 1 000 000 zliczeń na sekundę. Aby sprawdzić, czy z każdego detektora uzyskuje się wystarczające poziomy liczby fotonów, sprawdź poziom zliczania fotonów i krzywe autokorelacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Aby sprawdzić, czy kontakt światłowodowy jest wystarczający bez wycieku światła otoczenia, sprawdź punkt przecięcia y krzywej autokorelacji.Optymalna wartość to około 1,5 bez użycia polaryzatorów. Aby sprawdzić, czy sonda i pomiary nie są podatne na artefakty ruchu, zaciśnij elastyczną opaskę tak, aby była wystarczająco ciasna, aby wytrzymać ruch, ale wystarczająco luźna, aby zapobiec dyskomfortowi obiektu. Następnie sprawdź krzywe autokorelacji tak, aby krzywa autokorelacji zanikała do jednego dla dłuższych czasów korelacji.Następnie upewnij się, że osoba badana siedzi w wygodnej pozycji z zamkniętymi oczami. Umieść sondę optyczną systemu FD-fNIRS na czole przylegającym do sondy DCS i kliknij przycisk Acquire (Uzyskaj) w oprogramowaniu do akwizycji FD-fNIRS. Dane te dostarczą statycznych właściwości optycznych, parametrów absorpcji i parametrów rozpraszania, które zostaną wykorzystane do ilościowego określenia dynamicznego parametru optycznego.Gdy cały sprzęt będzie gotowy, poinstruuj badanego, aby zminimalizował wszelkie ruchy podczas pomiaru i wyłączył światła. Po zakończeniu pomiarów FD-fNIRS kliknij przycisk Uruchom w interfejsie akwizycji danych DCS i zbieraj dane przez łącznie osiem minut z maksymalnie dwusekundowym czasem integracji. W tej reprezentatywnej analizie zmierzono funkcjonalną łączność w stanie spoczynku w korze przedczołowej u dziewięciu osób.Większą korelację zaobserwowano w obszarze wewnątrzregionalnym kory lewej i prawej niż w obszarze międzyregionalnym kory lewej i prawej. Co więcej, analiza testu T, porównująca międzyregionalne i międzyregionalne połączenia funkcjonalne obu kory mózgowej, ujawniła istotną różnicę między tymi wartościami. Ważne jest, aby sprawdzić, czy parametry DCS mieszczą się w dopuszczalnych zakresach, ponieważ nieodpowiednie wykonanie tych kroków może spowodować pozyskanie bezużytecznych danych.Spektroskopia korelacji rozproszonej może zapewnić nieinwazyjny pomiar przepływu krwi. Dzięki temu jest to użyteczne narzędzie do badania funkcjonalnej łączności spoczywającego lub aktywnego mózgu na różnych stymulacjach. Nieinwazyjne pomiary przepływu krwi są przydatne do oceny leczenia i terapii chorób neurologicznych.Podczas wykonywania tej procedury należy zawsze przestrzegać odpowiednich wytycznych dotyczących bezpieczeństwa lasera.

cerebral-blood-flow-based-resting-state-functional-connectivity-human

Research

JoVE Journal

Bioengineering

Bioinżynieria

Połączyliśmy pomiary utlenowania hemoglobiny mózgowej wykonane za pomocą spektroskopii bliskiej podczerwieni w dziedzinie częstotliwości z pomiarami wskaźnika przepływu krwi mózgowej za pomocą dyfuzyjnej spektroskopii korelacyjnej, aby oszacować wskaźnik metabolizmu tlenu. Przebadaliśmy przydatność tego pomiaru jako narzędzia do przesiewowej oceny przy łóżku pacjenta w celu ewaluacji stanu zdrowia i rozwoju mózgu noworodka.

Nieinwazyjny pomiar optyczny metabolizmu mózgowego i hemodynamiki u niemowląt

W tym filmie demonstrujemy technikę spektroskopii korelacji rozproszonej do pomiaru przepływu krwi w mózgu w mysim modelu łagodnego urazowego uszkodzenia mózgu.

Spektroskopia korelacji rozproszonej do oceny przepływu krwi w mózgu w modelu mysim

Źródło: Hage, B. D. et. al., Funkcjonalne przezczaszkowe USG Dopplera do monitorowania przepływu krwi w mózgu. J. Vis. exp. (2021) Ten film pokazuje zastosowanie ultrasonografii dopplerowskiej jako funkcjonalnej narzędzie do obrazowania do pomiaru prędkości przepływu krwi w mózgu lub CBFV w czasie rzeczywistym. Podkreśla, w jaki sposób zmiany częstotliwości w tętnicy środkowej mózgu podczas zadań takich jak wstrzymywanie oddechu ujawniają zmiany w CBFV, oferując wgląd w aktywność mózgu i...

Funkcjonalne obrazowanie przepływu krwi w mózgu za pomocą przezczaszkowego USG Dopplera

Źródło: Nishidate, I., et al. Jednoczesna ocena hemodynamiki mózgu i właściwości rozpraszania światła mózgu szczura In Vivo przy użyciu wielospektralnego obrazowania odbicia rozproszonego. J. Vis. Exp. (2017)Ten film demonstruje zastosowanie wielospektralnego obrazowania odbicia rozproszonego do analizy przepływu krwi w mózgu, poziomu tlenu i zmian struktury tkanek u znieczulonego szczura, zapewniając wgląd w hemodynamikę i morfologię mózgu w różnych warunkach.

Wielospektralne obrazowanie odbicia rozproszonego przepływu krwi i struktury tkanek w mózgu szczura

Źródło: Menezes Forti, R. et al. Monitorowanie w czasie rzeczywistym pacjentów w stanie neurokrytycznym za pomocą rozproszonych spektroskopii optycznych. J. Vis. Exp. (2020)Ten film demonstruje zastosowanie spektroskopii korelacji rozproszonej (DCS) do pomiaru przepływu krwi w mózgu u ludzi. Przedstawiono w nim etapy przygotowania systemu, kalibracji sondy, umieszczenia jej na czole uczestnika, pozyskiwania danych dotyczących rozproszonego światła i analizowania wahań intensywności w celu...

Spektroskopia korelacji rozproszonej do pomiaru przepływu krwi w mózgu u człowieka

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.

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

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.

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

Prezentujemy metodę jednoczesnego zbierania sygnałów fMRI i fNIRS od tych samych osób z pokryciem fNIRS całej głowy. Protokół został przetestowany na trzech młodych osobach dorosłych i może być dostosowany do zbierania danych do badań rozwojowych i populacji klinicznych.

Jednoczesne zbieranie danych z pomiarów fMRI i fNIRS przy użyciu matrycy optodowej całej głowicy i kanałów o krótkich odległościach

To badanie zintegrowało obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego i obrazy oznaczające wirowanie tętnic w celu uzyskania atlasu przepływu krwi w mózgu (CBF) dla obszarów funkcjonalnych mózgu. Porównanie typowych atlasów CBF dla zdrowego i przewlekłego niedokrwienia mózgu ujawniło znaczące różnice w regionalnym rozmieszczeniu CBF, umożliwiając szybką, nieinwazyjną ocenę funkcjonalnej CBF, aby pomóc w diagnozie i ocenie terapii.

Budowa i zastosowanie atlasu przepływu krwi w mózgu opartego na regionie funkcjonalnym mózgu z wykorzystaniem obrazowania metodą rezonansu magnetycznego i znakowania wirowania tętnic

W badaniu wykorzystano funkcjonalną spektroskopię w bliskiej podczerwieni (fNIRS) do pomiaru aktywności kory przedczołowej podczas 23-minutowej sekwencji asan jogi z udziałem 27 osób dorosłych. Łączność w stanie spoczynku rejestrowano przed i po treningu. Wyniki podkreślają skuteczność fNIRS w badaniach opartych na ruchu i dostarczają neurologicznych informacji na temat efektów asan jogi.

Łączność w stanie spoczynku i neuroobrazowanie aktywności kory przedczołowej podczas praktyki asan jogi w stylu blokowym przy użyciu fNIRS

Poznaj metodę oceny funkcjonalnej łączności mózgu w stanie spoczynku przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej. Technika ta umożliwia nieinwazyjne, przenośne monitorowanie przepływu krwi w mózgu człowieka.

Funkcjonalna łączność ludzkiego mózgu w stanie spoczynku oparta na przepływie krwi w mózgu przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej (Wideo) | JoVE Journal

Funkcjonalna łączność ludzkiego mózgu w stanie spoczynku oparta na przepływie krwi w mózgu przy użyciu optycznej spektroskopii korelacji rozproszonej

Przeglądaj więcej filmów