Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Измерение цереброваскулярной реактивности с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии

1.2K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/61284

⸱

2 июня 2022 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1National Intrepid Center of Excellence, Walter Reed National Military Medical Center, 2Uniformed Services University of the Health Sciences, 3The Eunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development, National Institutes of Health, 4University of Pennsylvania Perelman School of Medicine

В этой статье

Краткое содержание

Здесь представлен протокол визуализации и измерения цереброваскулярной реактивности у человека с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS). fNIRS — это новый метод визуализации, который фиксирует изменения концентрации видов гемоглобина во внешней коре головного мозга под действием определенных стимулов.

Аннотация

Цереброваскулярная реактивность (CVR) — это способность кровеносных сосудов в головном мозге изменять мозговой кровоток (с расширением или сужением) в ответ на химические или физические стимулы. Величина реактивности в микроциркуляторном русле головного мозга зависит от целостности емкостной сосудистой сети и является первичной функцией эндотелиальных клеток. Таким образом, CVR является показателем физиологии микроциркуляторного русла и общего состояния здоровья. Методы визуализации, которые могут измерить CVR, доступны, но могут быть дорогостоящими и требуют центров магнитно-резонансной томографии и технических знаний. В этом исследовании мы использовали технологию fNIRS для мониторинга изменений оксигемоглобина (HbO) и дезоксигемоглобина (HbR) в микроциркуляторном русле головного мозга для оценки CVR 15 здоровых контрольных групп (ГЦ) в ответ на вазоактивный стимул (вдыхание 5% углекислого газа или CO2). Наши результаты свидетельствуют о том, что это многообещающая технология визуализации, которая предлагает неинвазивный, точный, портативный и экономически эффективный метод картирования коркового CVR и связанной с ним функции микроциркуляторного русла в результате черепно-мозговой травмы или других состояний, связанных с церебральной микроваскулопатией.

Введение

Здоровье сосудов в коре головного мозга можно измерить по способности сосудов сужаться или расширяться при различных физиологических условиях. Измерение сосудистой реактивности может быть полезным в диагностике и лечении неврологических состояний, связанных с церебральной микрососудистой дисфункцией, таких как деменция, черепно-мозговая травма (ЧМТ) и даже старение 1,2,3,4. Кроме того, CVR может быть использован в качестве прогностического и/или фармакодинамического биомаркера для неврологических расстройств, таких как болезнь Альцгеймера5 или ЧМТ 6,7,8,9,10. Существуют хорошо зарекомендовавшие себя методы визуализации для изучения CVR у людей и животных. Типичный метод включает функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) в сочетании с экзогенными или эндогенными стимулами, такими как гиперкапния11, задержка дыхания или ацетазоламид2. Lu et al.12,13 продемонстрировали, что простая система доставки газов в сочетании с МРТ (MRI-BOLD) позволяет получить точные карты CVR всего мозга.

Нарушение кровотока, объема и скорости метаболизма кислорода в мозговой сосудистой системе приводит к изменениям концентраций HbO и HbR в тканях. Поглощение света тканями в ближнем инфракрасном диапазоне чувствительно к изменениям концентрации форм гемоглобина, таких как HbO и HbR. Таким образом, измерение обратного рассеянного света с течением времени может количественно оценить изменения концентраций HbO и HbR в самой наружной коре головного мозга (примерно 2 см)15 и может быть использовано для оценки временных гемодинамическихизменений16 , включая цереброваскулярную реактивность (ЦВР)17.

В нашей исследовательской парадигме мы используем прибор fNIRS с непрерывной волновой функцией. Устройство состоит из 4 источников и 10 детекторов, которые создают 16 пар источник-детектор (см. рис. 1). Пары источник-детектор отлиты вместе на силиконовом ремешке, который можно легко надеть на лоб и удерживать на месте с помощью самоклеящейся пленки. Прибор измеряет интенсивность света на длинах волн 730 и 850 нм и имеет частоту регистрации 2 Гц. Эта система была выбрана, потому что она удобна в использовании, удобна в ношении и собирает данные из префронтальной коры, области мозга, особенно уязвимой к ЧМТ. К счастью, большинство других систем fNIRS совместимы с нашей методикой сбора данных CVR, отличаясь только областями коры головного мозга, измеряемыми на основе интересующей области мозга.

В то время как фМРТ считается золотым стандартом функциональной визуализации мозга, технология fNIRS обладает уникальными преимуществами для оценки CVR по сравнению с фМРТ. Метод визуализации fNIRS обеспечивает высокое временное разрешение (с точностью до миллисекунд) и может количественно оценить изменения концентрации HbO и HbR, в то время как фМРТ измеряет только изменения HbR 18,19,20. Кроме того, приборы fNIRS портативны, экономичны и проще в эксплуатации, чем фМРТ. Наконец, технология fNIRS лучше разрешает движение субъекта, что необходимо, учитывая, что сосудистые проблемы, такие как гиперкапния, часто используются в сочетании с когнитивными илифизическими учебными задачами.

В данной статье представлена задача гиперкапнии в сочетании с технологией fNIRS. Мы измерили значения CVR и изучили воспроизводимость этого метода, надеясь предложить надежную альтернативу измерениям CVR с помощью фМРТ.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Участники были набраны в соответствии с протоколом, утвержденным институциональным наблюдательным советом (ClinicalTrials.gov NCT01789164). Оборудование, описанное в протоколе, этически одобрено нашим учреждением.

1. Подготовьте материалы, используемые для челленджа Hypercapnia (Рисунок 2)

  1. Наполните мешок Douglas объемом 200 л (Пункт #1) предварительно смешанной канистрой с медицинским газом, который состоит из 5% углекислого газа, 21% кислорода и 74% азота до полного заполнения.
  2. Вставьте две мембраны (Поз. #3) в двуходовой клапан без повторного дыхания (Поз. #4), чтобы гарантировать, что газ будет течь только в одном направлении. Присоедините одно отверстие трехходового клапана (Поз. #2) к мешку Дугласа (Поз. #1) через газоотводную трубку (Поз. #5), а другое отверстие к двустороннему недыхательному клапану (Поз. #4) через вторую газоотводную трубку (Поз. #5).
  3. Закрепите мундштук (Поз. #6) на соединителе (Поз. #7), а затем закрепите коннектор на двустороннем клапане без повторного дыхания (Поз. #4).
  4. Вставьте трубку капнографа (поз. #8) в отверстие в соединителе (поз. #7).
  5. Прикрепите воздушный фильтр (поз. #9) к трубке капнографа (поз. #8).
  6. Вкрутите конец пластикового воздушного фильтра (Поз. #9), который не подключен к трубке капнографа (Поз. #8), в монитор CO2 (Поз. #10).
  7. Подключите капнограх (Поз. #10) к ноутбуку с помощью кабеля. Откройте программное обеспечение для считывания портов данных, выберите соответствующий USB-порт и начните считывание данных. Включите капнограф. Данные будут автоматически отображаться на экране компьютера.
  8. Подключите приставку fNIRS к компьютеру с помощью USB-кабеля. Подключите оголовье источника-детектора к коробке FNIRS. Подключите адаптер питания к коробке fNIRS и включите переключатель.

2. Порядок действий во время эксперимента

  1. Попросите участника сесть на стул и устроиться поудобнее во время настройки устройств. Включите систему fNIRS.
  2. Поместите оголовье детектора источника на лоб пациента над нижележащими областями префронтальной коры (дорсальной и нижней лобной корковыми областями)21.
  3. Убедитесь, что оголовье источника-детектора аккуратно расположено над бровью и посередине лба. Расположите нижний ряд детектора примерно на 3,5 см выше носа или переносицы там, где углубление верхнего носа встречается со лбом между глазами.
  4. Убедитесь, что детекторы плотно прилегают к коже участника без хромофоров (например, макияжа) или мешающих волос. Подготовка кожи не требуется.
  5. В разделе «Настройка устройства» установите усиление для датчиков в диапазоне от 1 до 20. Более высокий коэффициент усиления повысит чувствительность детекторов света. Значение по умолчанию — 20. Установите «Ток светодиода» в диапазоне от 5 мА до 20 мА. Более высокие значения приведут к более яркому свету и увеличат уровень сигнала, генерируемого детекторами. Значение по умолчанию — 20 мА.
  6. В программном обеспечении для сбора данных нажмите «Начать текущий эксперимент». Источники будут посылать свет на 2 длинах волн, а интенсивность светового сигнала, обнаруженного каждым детектором, будет отображаться в режиме реального времени. В случае насыщенного (сигнал>4 000) или слабого сигнала (сигнал <1 000) отрегулируйте контакт между оголовьем источника-детектора и кожей или параметры, указанные в пунктах 2.3 и 2.4. Точная полная процедура была объяснена в Ayaz et al.22.
  7. Попросите участника вдыхать и выдыхать через рот в обычном темпе дыхания. Прикрепите зажим для носа к носу участника и напомните ему о необходимости продолжать дышать ртом в обычном режиме и предупредить кого-нибудь, если он почувствует дискомфорт или испытывает трудности с дыханием.
  8. Осторожно вставьте мундштук (поз. #6) в рот участника, чтобы он мог продолжать дышать. Для повышения комфорта участника во время процедуры попросите его поддерживать рукой клапан без повторного дыхания (Пункт #3).
  9. Нажмите кнопку "Базовый уровень" в соответствующем программном обеспечении. Он будет измерять и автоматически записывать световой сигнал для базовой линии fNIRS в течение 20 секунд (с).
  10. Нажмите «Запись» перед началом эксперимента.
  11. В начале эксперимента запустите часы, нажмите «Ручной маркер» и напишите на листе бумаги время, отображаемое капнографом. Каждую минуту клапан, подключенный к газовой трубке, вращается между комнатным воздухом и комнатным воздухом, смешанным с 5%CO2. Снова нажмите «Ручной маркер» и напишите на бумаге время, отображаемое капнографом при каждом изменении вдыхаемой газовой смеси (рис. 3).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Ручная маркировка времени, отображаемого на капнографе, необходима для будущей синхронизации между оптическими сигналами fNIRS и трассой EtCO2 капнографа.
  12. Через 7 минут остановите запись fNIRS, нажав кнопку "Стоп". Предоставьте 60 дополнительных секунд записи для CO2в конце прилива (EtCO2) и сохраните данные EtCO2 в формате ASCII в программном обеспечении считывателя данных.
  13. Уведомите участника о том, что процедура завершена. Осторожно снимите зажим для носа и извлеките мундштук. Предложите участнику салфетку, чтобы она впитала в себя любую скопившуюся во время процедуры слюну.

3. Процедуры очистки

  1. Утилизируйте трубку капнографа (Поз. #8), фильтр (Поз. #9), мундштук (Поз. #6) и носовой зажим.
  2. Очистите многоразовое оборудование. Отсоедините двухходовой клапан (поз. #4) от газозаборной трубки (поз. #5) и соединительной трубки (поз. #7) и извлеките мембраны (поз. #3). Погрузите мембраны (Поз. #3), соединительную трубку и двуходовой клапан (Поз. #4) в емкость, наполненную дезинфицирующим средством медицинского класса, не содержащим фосфатов и содержащим поверхностно-активные вещества, на 20 минут. Разведите моющее средство дистиллированной водой в пропорции 1:64.
  3. Вымойте предметы #1,4,7 дистиллированной водой, затем положите их на чистую столешницу со стерильным материалом, таким как подушечка для патрона. Дайте им высохнуть на воздухе перед повторным использованием.
  4. Опустошите сумку Douglas.

4. Анализ данных

  1. Обработка сигналов с помощью программного обеспечения для обработки данных fNIRS
    ПРИМЕЧАНИЕ: Обработка сигнала является первым этапом анализа данных. Это делается с помощью программного обеспечения для обработки данных fNIRS (например, fNIRSoft) для удаления шума или артефактов в данных, вызванных движением пациента. Для этого анализа необходимы только данные из программного обеспечения для сбора данных.
    1. В программном обеспечении для обработки данных нажмите «Загрузить файл», чтобы выбрать, а затем загрузить полученные данные fNIRS.
    2. Нажмите на кнопку «Уточнить», и появится всплывающее окно. Выберите «Необработанные данные» и нажмите «Далее».
      1. Нажмите на инструменты фильтрации медианы и подавления артефактов движения (SMAR)23 в скользящем окне, чтобы распознать и удалить как артефакт движения, так и насыщенные каналы из исходного сигнала. Нажмите «Применить».
      2. Нажмите на фильтр "Low Pass Frequency", чтобы отбросить импульс и дыхательную составляющую (фильтр Хеннинга, n=20, cutoff=0.1Hz)21,24,25,26. Нажмите «Применить».
      3. Нажмите «Удалить тренд», чтобы устранить медленные временные изменения. Нажмите «Применить».
    3. Нажмите на «OXI», чтобы преобразовать интенсивность света в концентрации HbO и HbR. Нажмите «Сохранить», а затем выберите MATLAB в качестве формата файла сохранения.
  2. Обработка сигналов с помощью MATLAB
    ПРИМЕЧАНИЕ: Вторая часть анализа выполняется с использованием MATLAB для корреляции сигнала fNIRS со смещенным во времени EtCO2. Для обработки данных необходимы данные из предыдущего шага (4.1.5) и данные из капнографа (трассировка EtCO2 , шаг 2.12).
    1. Импортируйте трассировку EtCO2 из капнографа в MATLAB в виде двух столбцов (один для времени, а второй для значений EtCO2 ). Сдвиньте время EtCO2 с предварительно откалиброванным временем, чтобы скорректировать задержку от времени пробоотборной трубки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Это разница во времени между одним вдохом в мундштук и появлением этого вдоха на записи CO2 . В этой настройке это было 15 с.
    2. В качестве отправной точки используйте первую временную точку, записанную с капнографа в начале эксперимента, шаг 2.11 (t=0). Преобразуйте EtCO2 в секунды.
    3. Импортируйте данные об оксигемоглобине и дезоксигемоглобине из шага 4.1.3 в MATLAB.
    4. Рассчитайте физиологическую задержку между EtCO2 (измеренным во рту) и сигналом fNIRS (измеренным в мозге), найдя более высокий коэффициент корреляции между этими двумя сигналами при различных временных сдвигах. (см. скрипт MATLAB, приложенный к шагам 4.2.3 - шагу 4.2.6). Оптимальным временем считается временной сдвиг с более высоким коэффициентом корреляции.
    5. Сместим временной ход EtCO2 на оптимальное время (получено на шаге 4.2.4). Сохраняйте временные точки, которые содержат данные как fNIRS, так и EtCO2 . Двухвременные ряды должны иметь одинаковую длину.
    6. Рассчитайте значения CVR для каждого канала, которые являются решением линейного уравнения между HbO (или HbR) и EtCO2 с использованием разложения Холецкого в MATLAB.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

fNIRS проводили с провокацией гиперкапнии на 15 здоровых участниках. Критериями исключения были ЧМТ в анамнезе, ранее существовавшие инвалидизирующие неврологические или психические расстройства или беременность. Средний возраст участников составлял 37,7 ± 16 лет (диапазон от 20 до 55 лет), 20% из них были женщинами. Как показано в аналогичном исследовании фМРТ28, 60-секундное вдыхание 5%CO2 сопровождалось повышением давления EtCO2, измеренного с помощью капнографии. В нашем ...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

Мы смогли измерить CVR с помощью fNIRS и метода ингаляции газа CO2 у 15 здоровых добровольцев. Измеряемое значение CVR представляет собой корреляцию между полученным сигналом fNIRS и EtCO2. Задача состоит в том, чтобы точно выровнять временную кривую EtCO2 с сигналом fNIRS, другими словами, учесть время, необходимое для того, чтобы кровь прошла путь от легочной сосудистой системы к сердцу, а затем к церебральной сосудистой сети. Межканальная вариабельност...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У авторов нет конфликта интересов, который можно было бы раскрыть.

Благодарности

Работа в авторской лаборатории была поддержана Центром неврологии и регенеративной медицины (CNRM), Университетом медицинских наук (USUHS), Бетесда, штат Мэриленд, Военным клиническим центром передового опыта в области неврологии (MCNCoE), Отделением неврологии, USUHS, а также Программой внутренних исследований Национальных институтов здравоохранения. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору и не отражают официальную политику Министерства армии/военно-морского флота/военно-воздушных сил, Министерства обороны или правительства США.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Синяя манжета22254Вакуумная
газообразная смесь CO2 и воздух Размер 200R012000 2003Кислородная
(Размер: средний, Тип: спиральный)602021-2608Сумка Ганса Рудольфа
Дугласа (емкость 200 литров)500942Гарвардский аппарат
Газоотводная трубка1011-108Вакуумная
Трубка для отбора проб газаT4305QoSINA
Гидрофобный фильтр9906-00Philips Medical Systems
Male luer11547QoSINA
Мундштук (Силикон, модель #9061)602076Hans Rudolph
Зажим для носа (Пластиковая пена, модель #9014)201413Hans Rudolph
Трехходовой клапан (100% пластик)CR1207Hans Rudolph
Двухходовой недыхательный клапан (внутренний диаметр 22 мм/ 15 мм)CR1480Hans Rudolph
диафрагма Roberts

Ссылки

  1. Amyot, F., et al. Imaging of Cerebrovascular Function in Chronic Traumatic Brain Injury. Journal of Neurotrauma. 35 (10), 1116-1123 (2017).
  2. Kassner, A., Roberts, T. P. Beyond perfusion: cerebral vascular reactivity and assessment of microvascular permeability. Topics in Magnetic Resonance Imaging. 15, 58-65 (2004).
  3. Oertel, M., et al. Posttraumatic vasospasm: the epidemiology, severity, and time course of an underestimated phenomenon: a prospective study performed in 299 patients. Journal of Neurosurgery. 103, 812-824 (2005).
  4. Peng, S. L., et al. Age-related changes in cerebrovascular reactivity and their relationship to cognition: A four-year longitudinal study. Neuroimage. 174, 257-262 (2018).
  5. Yezhuvath, U. S., et al. Forebrain-dominant deficit in cerebrovascular reactivity in Alzheimer's disease. Neurobiology of Aging. 33, 75-82 (2012).
  6. Baranova, A. I., et al. Cerebral vascular responsiveness after experimental traumatic brain injury: the beneficial effects of delayed hypothermia combined with superoxide dismutase administration. Journal of Neurosurgery. 109, 502-509 (2008).
  7. Gao, G., Oda, Y., Wei, E. P., Povlishock, J. T. The adverse pial arteriolar and axonal consequences of traumatic brain injury complicated by hypoxia and their therapeutic modulation with hypothermia in rat. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 30, 628-637 (2010).
  8. Wei, E. P., Hamm, R. J., Baranova, A. I., Povlishock, J. T. The long-term microvascular and behavioral consequences of experimental traumatic brain injury after hypothermic intervention. Journal of Neurotrauma. 26, 527-537 (2009).
  9. Oda, Y., Gao, G., Wei, E. P., Povlishock, J. T., et al. Combinational therapy using hypothermia and the immunophilin ligand FK506 to target altered pial arteriolar reactivity, axonal damage, and blood-brain barrier dysfunction after traumatic brain injury in rat. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 31, 1143-1154 (2011).
  10. Park, E., Bell, J. D., Siddiq, I. P., Baker, A. J. An analysis of regional microvascular loss and recovery following two grades of fluid percussion trauma: a role for hypoxia-inducible factors in traumatic brain injury. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 29, 575-584 (2009).
  11. Ellis, M. J., et al. Neuroimaging Assessment of Cerebrovascular Reactivity in Concussion: Current Concepts, Methodological Considerations, and Review of the Literature. Frontiers in Neurology. 7, 61(2016).
  12. Lu, H., et al. MRI mapping of cerebrovascular reactivity via gas inhalation challenges. Journal of Visualized Experiments. (94), e52306(2014).
  13. Yezhuvath, U. S., Lewis-Amezcua, K., Varghese, R., Xiao, G., Lu, H. On the assessment of cerebrovascular reactivity using hypercapnia BOLD MRI. NMR in Biomedicine. 22, 779-786 (2009).
  14. Ferrari, M., Mottola, L., Quaresima, V. Principles, techniques, and limitations of near infrared spectroscopy. Canadian Journal of Applied Physiology. 29, 463-487 (2004).
  15. Firbank, M., Okada, E., Delpy, D. T. A theoretical study of the signal contribution of regions of the adult head to near-infrared spectroscopy studies of visual evoked responses. Neuroimage. 8, 69-78 (1998).
  16. Boas, D. A., Chen, K., Grebert, D., Franceschini, M. A. Improving the diffuse optical imaging spatial resolution of the cerebral hemodynamic response to brain activation in humans. Optics Letters. 29, 1506-1508 (2004).
  17. Kainerstorfer, J. M., Sassaroli, A., Hallacoglu, B., Pierro, M. L., Fantini, S. Practical steps for applying a new dynamic model to near-infrared spectroscopy measurements of hemodynamic oscillations and transient changes: implications for cerebrovascular and functional brain studies. Acadamic Radiology. 21, 185-196 (2014).
  18. Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. Neuroimage. 54, 2808-2821 (2011).
  19. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. Neuroimage. 29, 368-382 (2006).
  20. Sassaroli, A., de, B. F. B., Tong, Y., Renshaw, P. F., Fantini, S. Spatially weighted BOLD signal for comparison of functional magnetic resonance imaging and near-infrared imaging of the brain. Neuroimage. 33, 505-514 (2006).
  21. Ayaz, H., et al. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment. Neuroimage. 59, 36-47 (2012).
  22. Ayaz, H., et al. Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation. Journal of Visualized Experiment. (56), e3443(2011).
  23. Ayaz, H., Izzetoglu, M., Shewokis, P. A., Onaral, B. Sliding-window Motion Artifact Rejection for Functional Near-Infrared Spectroscopy. Annual International Conference of IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 6567-6570 (2010).
  24. Naseer, N. H. K. Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface. Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).
  25. Kreplin, U., Fairclough, S. H. Activation of the rostromedial prefrontal cortex during the experience of positive emotion in the context of esthetic experience. An fNIRS study. Frontiers in Human Neuroscience. 7, (2013).
  26. Izzetoglu, M. B. S., Izzetoglu, K., Onaral, B., Pourrezaei, K. Functional brain imaging using near-infrared technology. IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 26, 38-46 (2007).
  27. Amyot, F., et al. Normative database of judgment of complexity task with functional near infrared spectroscopy--application for TBI. Neuroimage. 60, 879-883 (2012).
  28. Yezhuvath, U. S., et al. Forebrain-dominant deficit in cerebrovascular reactivity in Alzheimer's disease. Neurobiol Aging. 33 (1), 75-82 (2012).
  29. Kenney, K., et al. Phosphodiesterase-5 inhibition potentiates cerebrovascular reactivity in chronic traumatic brain injury. Annals Clinical Translation Neurology. 5 (4), 418-428 (2018).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

оксигемоглобиндезоксигемоглобинстимуляция углекислым газомкорковый кровотокфункция микрососудистого русланеинвазивная визуализациячерепно-мозговая травмавазоактивный стимулэндотелиальные клетки

Эта статья была опубликована

Видео скоро будет доступно

Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.