Abstract
脳灌流全身圧力の広い範囲にわたって一定に維持されるプロセスとして知られている「脳の自己調節」圧力変化に対する流量の効果的な減衰は、〜15秒のように短い期間にわたって発生し、より長い期間にわたって徐々に大きくなる。したがって、血圧の遅い変化が効果的に平滑化され、より高速な変化又は変動は比較的影響を受けた脳血流に通過する。脳の自己調節の周波数依存性を特徴付ける主要な困難は、対象となる周波数の周りの動脈圧（〜0.07 Hzまたは〜15秒未満）で顕著な自発的な変動がないことである。振動下半身陰圧（OLBNP）はOLBNPの周波数での動脈圧変動をもたらす中心静脈リターンにおける振動を生成するために使用することができる。また、射影追跡回帰（PPR）はcharacterizにノンパラメトリック方法を提供し、電子非線形先験的な仮定のないシステムに固有の関係とは、脳の自己調節の特性非直線性を明らかにしている。負圧力振動の周波数が遅くなるようOLBNPは、動脈圧の大きな変動を発生させる。しかし、脳の血流の変動は次第により少ないとなる。したがって、PPRは、下記OLBNP 0.05ヘルツの周波数と（20秒サイクル）で、ますます顕著自己調節領域を示している。このアプローチの目的は、圧力および脳フロー間の特性の非線形関係の実験室ベースの決定を可能にする統合脳血管制御、ならびに外傷性脳損傷後に損なわれ、脳の自己調節（ 例えば 、基礎となる生理学的な変化にユニークな洞察を提供することができ、ストローク、 等 ）。
Introduction
脳灌流全身圧力の広い範囲にわたって一定に維持されるプロセスとして知られている「脳の自己調節」脳血流応答のオリジナルの観察は、1毎日の調節のために非常に重要である動脈圧の変化に対するカウンタレギュレーションをサポート脳灌流の。自動調節の特徴が維持制御機能低下および高血圧の研究に基づいていたが、2,3、抵抗圧力誘起変化は10から90秒に変更を包含する「振動プロセスの3であることが確認された。4また、内過去20年間、基礎5は、脳の流れがわずか心拍限り短い期間にわたって調節されることが示されているビート·バイ·ビート。6,7における脳血流速度の測定は、これらのビート·バイ·ビートのデータが有効であることを示唆している圧力変化に対する流れの減衰がオーバー発生〜15秒のように短い期間と、より長い期間にわたって徐々に大きくなる。8したがって、ハイパスフィルタとしての圧力と流量の関数関係7,9-12血圧の遅い変化が効果的に平滑化され、より高速な振動が通過することを特徴比較的影響を通して。
脳の自己調節の周波数依存性を特徴付ける主要な困難は、対象となる周波数の周りの動脈圧（〜0.07 Hzまたは〜15秒未満）で顕著な自発的な変動がないことである。十分に大きな圧力振動せず、一方が正確に脳血流応答を定量化することができない。我々の研究室では、振動下半身陰圧（OLBNP）として知られている技術を使用することによって、この制約に対処している。これは、減少した静脈経壁圧にタンク内の負圧のレベルに比例尾静脈血液量シフトを生成する。場合には負のpressu設定した間隔で適用され、再、OLBNPの周波数での動脈圧変動における中心静脈リターン結果の振動。このアプローチは、異なる研究室全体でいくつかの研究で使用されてきた。8,14-17これにより減少静脈経壁圧にタンク内の負圧のレベルに比例尾静脈血液量シフトを生成する。負圧が設定された間隔で印加されると、中央の静脈還流の振動はOLBNPの周波数での動脈圧変動をもたらす。このアプローチは、異なる研究室全体でいくつかの研究で使用されてきた。8,15-18
でも、対象となる周波数の周りの動脈圧で顕著な変動を発生させることができるアプローチで、複雑な要因があります：脳自己調節における非線形性の有意な証拠は、特に最も低い周波数では、そこにある8また、強い理論的なガイドはありません。脳自己調節に存在する非線形性の性質として。したがって、我々は、我々の分析で射影追跡回帰（PPR）として知られている理論に基づかない、データ駆動型メソッドを使用します。19 PPRは、これらの非線形性の性質などの任意の先験的な仮定することなく、システムに内在する非線形関係を特徴づけるノンパラメトリック手法である。これは、その生理学まだ明示的な非線形モデルによって定義されていないシステムを捕捉するための決定的な利点である。 PPRは、脳の自己調節の特性の非直線性は、最初1959年にラッセンによって記載された「古典的な自己調節曲線」（ 図1）。ある2,19に似ていることが明らかになった、脳の血流が動脈圧の一定の範囲内で比較的一定のままであるが、受動的にこの範囲外の線形に追跡する。動脈圧変動が遅くなるように、この形状は、より明らかになる。したがって、線形解析は完全にinterrogaには不十分であるリニア技術に関するTE脳自己調節と信頼は、おそらく重要な情報を外す
この記事の我々の詳細には私たちが健康と病気で脳の自己調節を特徴付けるために使用するデータ集録（OLBNPの実験に使用される）と分析（PPR）の両方にアプローチ。
Protocol
1.振動下半身陰圧（OLBNP）
- 機器のセットアップ
- 心電図リードII（ECG）：研究を通して心拍数を監視するための被験者の胴体に3つ（またはそれ以上）の電極を貼って。
- ネオプレンスカート：腸骨稜までの下半身負圧室に件名をシールカスタムメイドネオプレンのスカートを使用してください。彼らはタンク内に仰臥置かれる前に、被験者の胸の周りにそれを入れて、ECG信号がまだ十分であることを確認してください。それがぴったりしかし呼吸を制限するようにタイトではないことを確認してください。
- 下半身負圧室：ベッドの上、対象嘘の仰臥位を持ち、それらの下にLBNP室を操縦。 LBNP室は調節可能な自転車のサドルを持っている場合、（吸引の効果を打ち消すことなく、動きのアーチファクトを最小限にするために）、被験者が心地よく、その上に座っていることを確認してください。被験者のWAにカスタムメイドプレキシグラススペーサーカットを使用して、イストのサイズは、チャンバをシールするのに役立ちます。ダクトテープでLBNP室の周りのネオプレンのスカートをシール。
- LBNPチャンバ圧力：標準圧力変換器にLBNP室を接続します。 mmHgの圧力変換器を校正します。
- 機械弁に取り付けられているサイクルタイマーを繰り返します。カスタム構築された機械弁を取り付け、LBNP室にサイクルタイマーを繰り返します。
注：機械弁を制御する2つのモータに取り付けられた時間遅延リレーが負圧と周囲圧力との間で交互に使用される。時間遅延リレー交互に開き、真空チャンバとの間のバルブを閉じるように一定間隔でモータに電圧。これは、形状が概ね矩形波であるLBNP室の圧力波形を作成します。希望OLBNP周波数にサイクルタイムを調整します。 - 可変トランスと真空：機械弁に標準家庭用掃除機を取り付けます。に電圧を可能にする可変変圧器に真空を差し込み真空が制御される。掃除機の電源を入れ、ターゲットLBNP圧力（ 例えば、30 mmHgの）が達成されるまで、可変変圧器を調整します。
- 動脈血圧：片手の指（複数可）に（ 例えば 、Portapres、フィナプレス）非侵襲的光電脈動脈圧カフを取り付けます。反対の腕の上腕動脈からオシロメトリック圧力に圧力を比較することで精度を確保。
- 2 MHzの経頭蓋ドップラーおよびプローブ固定装置
- 寺（ すなわち、transtemporalウィンドウ）での中大脳動脈のM1セグメントをinsonateする2 MHzのパルス波ドップラープローブを使用してください。
- 信号のスペクトル強度を最大にするために、プローブの角度、超音波照射深さ（〜55ミリメートル）、ゲイン、送信電力を変更する。
- 運動アーチファクトがボランティア移動などの信号に導入されないように（ つまり、ヘッドバンド）は背面を有していない固定装置を使用して所定の位置にドップラープローブを固定する負圧力振動との。
NOTE：脳血流が一方または両側性を測定することができるが、脳卒中または外傷性脳損傷のような局所的な損傷が存在しない限り、脳の自己調節における差異は半球間で期待されない20。
- 期限切れのCO 2：期限切れのCO 2を監視するために、赤外線CO 2分析装置に取り付けられた鼻カニューレを使用し、唯一の彼らの鼻で呼吸する対象を指示する。大きな影響を与え、動脈CO 2は、すべての試験を通して、脳血流、21モニタCO 2に与える。
- データ集録
- 動脈圧、脳血流、LBNP室圧力のアナログからデジタルへの変換を設定し、チャネルあたり50Hzの最低取得するCO 2の有効期限が切れ。 1 kHzで心電図を取得します。
注意：非常に低い周波数情報（≤0.07ヘルツ）とその後の分析情報が、それは、c信号の品質を監視するritical試験中に取得される。 50Hzのサンプリングレートは、血圧およびアーチファクトの検出のための脳血流の正確な可視化を可能にする。
- 動脈圧、脳血流、LBNP室圧力のアナログからデジタルへの変換を設定し、チャネルあたり50Hzの最低取得するCO 2の有効期限が切れ。 1 kHzで心電図を取得します。
- 振動LBNPプロトコール
- 真空の電源を入れ、タンク圧力は-30 mmHgので安定していることを確認してください。
- 0.03 HzのOLBNPための33秒に設定し、繰り返し周期タイマ。
- 最適な信号を確実にするためにドップラープローブ（複数可）を調整します。
- PPR推定値の十分な信頼性を確保するために、少なくとも15サイクル（0.03 Hzで500秒）のデータを取得する。時間が許す場合は、別の信号対雑音比を改善するように、これよりも多くのデータを収集する。
- 繰り返し周期タイマ継続時間を変更することにより、0.03 HZ-0.08 Hzの間の任意の周波数に対して上記の手順を繰り返します。
注：オーダーの周波数を適用しますが、ランダムに被験者間始動周波数を変化させる。
2.射影追跡回帰（PPR）
- データ前処理
- デシメーションとローパスフィルタ
- MATLABを開きます。コマンド入力5 Hzの動脈圧および脳の血流を間引く（SRが元のサンプリングレートである） "データ=（データ1、SR / 5）をリサンプリング」。
注：必要に応じて、0.4ヘルツのカットオフを有する低域通過フィルタ（19 番目のチェビシェフII型）。フィルタリングは、後続の処理を考えると、冗長であるが、時々ノイズの動脈圧および脳の血流信号のピーク検出に依存しない、平均波形を生成する。
- MATLABを開きます。コマンド入力5 Hzの動脈圧および脳の血流を間引く（SRが元のサンプリングレートである） "データ=（データ1、SR / 5）をリサンプリング」。
- アーチファクト除去
- ガイドとして元の非間引き波形を使用して、成果物との間で信号のいずれかのセクションを削除し、直線的に補間する。これらのセクションは、記録期間の10％以上を占めている場合は、完全に記録を破棄。
注：この時点で、波形は、好適には、伝達関数解析などの従来の線形アプローチのために処理される。
- ガイドとして元の非間引き波形を使用して、成果物との間で信号のいずれかのセクションを削除し、直線的に補間する。これらのセクションは、記録期間の10％以上を占めている場合は、完全に記録を破棄。
- バンドパスフィルター
- MATLABでは、タイプ：[B、A] = cheby1では（1,1、[F - 0.005 F + 0.005] /（SRD / 2））のバンドにデータ= filtfilt（B、A、トレンド除去（データ、「リニア」） -pass圧力をフィルタFが支配OLBNP周波数でOLBNPの周波数（ 図2）を中心に±0.005 Hzの帯域（通過帯域リップルを1 dBの1次チェビシェフI型）に流れ、SRDは、デシメートサンプリングされレート（ステップ2.1.1の後5 Hz）であり、「データ」は、デシメート信号（動脈圧またはフロー）である。
注：これは、潜在的な干渉を最小限にし、その後のPPR分析における信号対雑音比を増加させる。支配的な動脈圧変動が下半身陰圧の振動周波数で発生するが、信号内のランダムノイズは、圧力 - 流量の関係の導出を妨害し得る。バンドパスフィルタ処理なしの結果は定性的に類似しているが、パーセント分散電子なりxplained（ すなわち、R 2）が低くなります。19
- MATLABでは、タイプ：[B、A] = cheby1では（1,1、[F - 0.005 F + 0.005] /（SRD / 2））のバンドにデータ= filtfilt（B、A、トレンド除去（データ、「リニア」） -pass圧力をフィルタFが支配OLBNP周波数でOLBNPの周波数（ 図2）を中心に±0.005 Hzの帯域（通過帯域リップルを1 dBの1次チェビシェフI型）に流れ、SRDは、デシメートサンプリングされレート（ステップ2.1.1の後5 Hz）であり、「データ」は、デシメート信号（動脈圧またはフロー）である。
- デシメーションとローパスフィルタ
- 射影追跡回帰推定
注：R言語と環境統計コンピューティングのための組み込み関数'PPR」を使用して、および/ または動脈圧-脳フロー関係のための単一のリッジ機能（M = 1）を生成、他のプラットフォームでのカスタム書かれた関数を経由して。- MATLABで、コマンド「CVLabPPR（圧力、流量）」を入力してください。 XXXは3文字の勉強コードですXXXYYY、などの研究のIDを入力し、YYYは、被写体IDの3桁の数字である。 YYYY-MM-DD：次の形式で調査日を入力してください。 （1日目のために例えば、「1」）の数値測定＃を入力します。
- APMを（アート線に対するfinapressまたはALのためにFPを入力してください）を入力します。船（MCA、ACA、またはPCA）を入力します。クエリに「Y」または「n」を入力して「あなたが右MCAの測定値を持っていますか？ "y"を入力してください＆＃8221;またはクエリに "N" "あなたはMCA測定を残しているか？"
注意：
出力（yはtの - -脳血流）線形回帰伝達関数（式1の括弧内の用語） -各入力（動脈血圧のx t）のためのノンパラメトリックカーネル関数（kはmを通過させ; 'リッジと呼ばれる平均二乗誤差を最小化することによって決定された関数 '）。射影追跡回帰（ すなわち、M> 1）複数のリッジ機能を含めることができます。しかし、平均二乗誤差を低減するが、それが原因それらの間の潜在的相互作用にリッジ機能の解釈を曖昧にすることができる。第一の目的では、caこと動脈圧と脳血流量との関係を得ることであるのでnは、生理学的に解釈されるべきで、PPRは、1つの尾根関数（M = 1）に制限されるべきである。 - 区分線形パラメータ化。その後の統計分析（ 図3）のために区分的線形関数としてのリッジ機能をパラメータ化。 Matlabのは、ブルーノ·ルオンのフリーノットスプライン近似を使用しています。コマンドを入力してください」BSFK（X、Y、K、nknots）「三つの領域のための線形フィット感とnknots = 3のK = 2。
注：これは、動脈圧、脳流関係が変化し、関係はほぼ線形であることを特徴とする請求の範囲、それらの点を識別し、図3の結果の概略図を示す。各領域内の圧力-流量関係のゲイン（ すなわち 、線形の傾き）は、その領域内の脳の自己調節の有効性の尺度を提供する。低い利得は、より高い利得はより受動フルオロを示すのに対し、圧力変動をより効果的にカウンタレギュレーションを示し圧力変化にOW応答。
Representative Results
120mmHgで17までの10 mmHgの22からOLBNP振幅は、動脈圧変動を増強するために使用されてきたが、30 mmHgのOLBNPは、脳血管系の調節能力を超え23,24十分ではない。17 OLBNP結果このレベルの血圧振動のそれスタンディングに座っから行くときの血圧の変化が発生して以下である0.03 Hzで、少なくとも大きさが約15〜20 mmHgである。25、いくつかの制限がOLBNPの動脈圧変動を発生させることができる範囲にある。自己調節は、〜0.07 Hzから遅い時のみ有効ですので、上限は問題ではありません。しかし、0.03 Hz以下の低周波振動を生成することが困難で、サイクルが完了する前に、心血管系のLBNP誘導性の動脈圧の変化に対するカウンタレギュレートすることである。 図4に示すように、0.025 HzのOLBNPで私たちは実際に最大のピークを参照してください。0.05 Hzで動脈圧振動。それらは自己調節機能の範囲を表しているので、脳の自己調節の周波数応答（自己調節が活性である範囲内の時間スケール、23,24 0.03 Hzから0.08 HzのOLBNP十分であると定義するために0.03ヘルツ、0.08ヘルツから特徴付けることができるが、 すなわち noneに顕著な自己調節領域またはささやか1）。
負圧力振動の周波数が遅くなるようOLBNPは動脈圧に大きな変動が発生する。 図5は、0.03 Hzの（33秒サイクル）に0.08ヘルツ（12.5秒サイクル）から動脈圧とOLBNPとその結果としての脳血流の変動を示している。より高い周波数では、脳の血流が動脈圧と協調して変動する。 PPRは、これを示し、 0.08ヘルツ、0.07ヘルツ（14秒サイクル）、及び0.0のより高い周波数での動脈圧と脳血流量の比例直線関係が存在する6ヘルツ（16.6秒サイクル）。動脈圧変動が大きくなるもののOLBNPの遅い周波数では、脳血流量の変動が徐々により効果的に減衰される。したがって、PPRは0.05 Hzの（20秒サイクル）から、0.04 Hzの（25秒サイクル）に、0.03 HzにOLBNP周波数でますます顕著自己調節領域を示している。図示の例では、0.03 Hzで、PPR曲線は、明らかにラッセン（ 図1）によって記載された「古典的な自己調節曲線」に似ている。我々は以前に、振動の周波数が遅くなると、この観察は、動脈圧の変動の大きさが増加するだけでは説明できないことを示した。我々は以前、我々は、明示的に自己調節範囲の圧力変動の大きさの電位の関係を探求しなかったが、我々は再OLBNP（圧力変動、したがって、異なる大きさ）。19の異なる大きさの間に48の個体からのデータにPPRを適用している自己調節範囲の変動しか〜6％であったことを移植。したがって、我々の前の結果は、明らかに周波数のPPR曲線の変化が十分に圧力変動の大きさの変化では説明できないことを示している。同研究では、自己調節のPPRの特性は、別のセッション間で再現性があるかどうかを評価した。この分析は、0.03 HzのOLBNP時の自己調節範囲の傾きが（林のコンコーダンスは= 0.96、P <0.001）、従って、非線形圧力-流量関係は研究日で一貫して変化しなかったことを示した。
脳血管床がよく交感神経線維によって神経支配されていますが、自己調節におけるそれらの役割は、広く受け入れられていない。26。したがって、私たちの前の仕事の一部は脳血管自動調節に交感神経系の潜在的な役割を検討した。24我々は明確な役割を見つけた交感神経脳の流れを調節するシステムが、私たちのw関係による自動調節を特徴付けるための線形方法の限界に交感神経の影響を除去しながらどのように変化したか。 図6は、（ベースライン）の前と0.05 Hzの中の交感神経遮断した後にデータにPPRアプリケーションからの結果を示し特徴付けるEREことができません。全体的な曲線は、著しくより直線になる。また、自己調節が最も明らかである0.03 HzのデータのPPR分析はあまり有効で自動調節（ 図7）を反映し、自己調節領域の範囲は変わらないことを示したが、その領域が増加する中で勾配。
図1.静的な増加との関係から派生し、圧力と定常状態の脳血流の低下「クラシック」自己調節曲線。不変の流れDESの地域増減圧力は比例脳血流の変化をもたらす、請求ピーテ交換圧力（ すなわち 、傾き= 0）領域によって囲まれている。
図2 PPR分析を実行するために必要な前処理。シグナルは、第5 Hzから（0.005ヘルツ±）OLBNPの周波数でフィルタリングし、次いで、バンドパスに間引かれている。
図0.03 HzのOLBNP中の動脈圧および脳血流のPPR分析から得脳自動調節曲線の3パラメータ。
0.08から動脈圧および脳血流に対する0.03 HzまでOLBNPの影響の図5の例。脳血流量の変動が小さくなるのに対し、動脈圧力変動が遅いOLBNPに大きくなる。この自己調節機能は下のパネルに示すPPR分析の結果により説明される。 T脳血流彼自己調節領域が遅くOLBNPと次第に顕著になる。
図6.個人および（ベースライン）の前に被験者で0.05 HzのOLBNPデータからPPRの自己調節曲線を平均し、交感神経遮断後に。こと交感神経遮断した後、狭い自己調節部位の損失に注意してください。
交感神経遮断前後0.03 HzのOLBNPデータからPPRパラメータを図7の平均。交感神経遮断は顕著な圧力変化との勾配（ すなわち 、より比例脳血流の変化を増大させる、自己調節範囲内の脳自動調節曲線に顕著な効果を有した）。
Discussion
正確に定義入出力関係は、入力（この場合は、圧力）を積極的出力応答を観察するために十分に広い範囲にわたって変化することを要求することができる。しかし、自然発生的に生じる圧力変動は、脳自動調節の周波数範囲内の振幅が非常に矛盾した、小型である。27。これは、圧力と流量における自発的な変化は高い相関性と極めて低い相関の周期の期間との関係を示すことが理由であると振動であること脳血流は、一見明白な動脈圧ドライブに見える。28 OLBNP 22脳血流応答を評価するために、変化する周波数及び振幅の一貫性動脈圧力振動を作成するための重要な技術を提供する。同様のプローブを提供するかもしれない他のアプローチがあるかもしれないが、このアプローチは、周波数および/または振幅に依存関係の賭けの厳格なテストを可能にする予期する動脈圧および脳の血流速度。
脳の自己調節のための潜在的な測定ツールを探索する先行研究は、動脈圧及び脳血流（ 例えば、伝達関数解析）との関係の線形モデルを使用している。圧力振動が比較的速い、 すなわち 、>約10秒である場合のない減衰と圧力と流量の変化の間のほぼ直線的な関係が観察される。しかし、遅い振動（>〜20秒）の圧力との関係を生む、それが次第に直線的に関連するとなって流れる。8,24の関係は非常に直線的に関係していない場合は（低R 2、低クロススペクトルコヒーレンス）が1は、いかなるを持つことができませんこのような伝達関数のゲイン及び位相のような線形尺度の精度で信頼。線形関係の欠如は、脳の自動調節の特徴である重要な非線形性の存在を示す。実際には、その性質上、autoregulatiには、リニアなアプローチを経由して特性評価に従順ではありません。線形手法は、自動調節の有無を示すことができるが、その特性およびその有効性を説明することはできない。
そのシンプルで直線的な方法と同等であるが、それは入力（圧力）と出力（フロー）変数間の非線形の関係を評価することができる方法があります。射影追跡回帰は、単純に先験的モデルを断定または入出力関係に直線性を想定していないノンパラメトリック、理論に基づかない、複数の回帰法29,30です。これらは、完全には理解されているシステムを特徴づけるための明確な利点である。ただし、パーセント分散を増加させる複数のリッジ関数を使用して説明したが、特性関係の生理学的解釈を曖昧にするのを犠牲にしていることに留意すべきである。したがって、射影追跡回帰が1つしかリッジFUに限定することをお勧めしますnction。それにもかかわらず、単一のリッジ機能を概説PPRアプローチは、動脈圧と脳血流量との関係のばらつきのかなりの部分を説明し、個人間で一貫している特性の非線形関係を明らかにすることができる。
制限事項および可能な修正
振動下半身負圧が具体的かつ目障り機器および手順が必要ですので、クリニックベースの評価には適していません。これは、十分な長さの記録を休止する脳の自己調節のPPR解析に十分なデータを提供する可能性がある。しかし、これまでの研究は、安静時のデータの射影追跡回帰が0.03 HzのOLBNPデータの分析よりも大幅に悪化し実行することを示した。安静時および0.03 HzのOLBNP中に定量化圧力-流量の関係が関連しているが、19控えめな対応が単純に加圧流relationshを示唆している安静時に推定さIPSは確実に0.03 HzのOLBNPから誘導されたものとは異なる場合があります。一つの解決策は、遅い、深いeucapnic呼吸または反復スクワットスタンド操縦を介して自己調節の周波数内で一貫して大きな振幅の圧力変動を発生させることができる。これらの方法は、脳の血流応答を観察するために十分に幅広い変化を与えることが確実に大きな圧力変動を発生させることが示されている。31,32
平均して、射影追跡回帰は、動脈圧および脳フロー変動の間の関係のかなりの量を説明することができるものの、分散が少ない場合は（〜6％19）に低くてもよいと説明した。周波数および一回換気量が制御されていない場合、低性能の呼吸パターンから、例えば、導出できた。しかし、すべての生理学的試験は、いくつかの異常な所見を有し、このアプローチは、例外ではない。 〜1の20の観測で悪いの測定すべきでありませんTアプローチの潜在的な有用性を損なう。
将来のアプリケーション/結論
特徴的な圧力-流量の関係は、ストローク33および外傷性脳損傷などのいくつかの病態生理学的条件に変更してもよい。34正確な関係は、臨床設定において取得することができれば、脳の自己調節の射影追跡回帰は、広範なアプリケーションを持っているとしても有用であるOLBNPが利用できない評価ツール。それは簡単な操作（ 例えば 、深呼吸、ももカフ、座る·ツー·スタンド）、および/ またはより長い期間休止記録はデータをOLBNPに匹敵する脳自己調節を誘導するために訴えられることができ、圧力、流れ関係につながる可能性があります。それにもかかわらず、異なる規制制度と自己調節の非線形性への貢献の実験室ベースの決定は、脳血管コントロールにユニークな洞察を提供し、DIAされる可能性があります脳自己調節（ 例えば 、外傷性脳損傷の後）における病態生理学的変化の霊知。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Transcranial Doppler Ultrasound | Compumedics DWL | Multi-Dop X digital | 2 MHz probe |
| ECG and Brachial BP | GE | Dash 2000 | |
| LBNP Tank | U. of Iowa Bioengineering | Custom Built | |
| Mechanical Valve | U. of Iowa Bioengineering | Custom Built | |
| Repeat Cycle Timer | Macromatics | TR-50826-07 | |
| Pressure Transducer | Gould | ||
| Photoplethysmographic finger pressure monitor | Finapres Medical Systems | Finometer PRO | |
| CO2 gas analyzer | VacuMed | #17515 CO2 Analyzer, Gold Edition | |
| Data acquisition system | AD Instruments | Data Acquisition Systems - PowerLab |
References
- Strandgaard, S., Paulson, O. B. Cerebral autoregulation. Stroke. 15, 413-416 (1984).
- Lassen, N. A. Cerebral blood flow and oxygen consumption in man. Physiol. Rev. 39, 183-238 (1959).
- Symon, L., Held, K., Dorsch, N. W. A study of regional autoregulation in the cerebral circulation to increased perfusion pressure in normocapnia and hypercapnia. Stroke. 4, 139-147 (1973).
- Rapela, C. E., Green, H. D. Autoregulation of Canine Cerebral Blood Flow. Circ. Res. 15, 205-212 (1964).
- Aaslid, R., Markwalder, T. M., Nornes, H. Noninvasive transcranial Doppler ultrasound recording of flow velocity in basal cerebral arteries. J. Neurosurg. 57, 769-774 (1982).
- Aaslid, R., Lindegaard, K. F., Sorteberg, W., Nornes, H. Cerebral autoregulation dynamics in humans. Stroke. 20, 45-52 (1989).
- Newell, D. W., Grady, M. S., Sirotta, P., Winn, H. R. Evaluation of brain death using transcranial Doppler. Neurosurgery. 24, 509-513 (1989).
- Hamner, J. W., Cohen, M. A., Mukai, S., Lipsitz, L. A., Taylor, J. A. Spectral indices of human cerebral blood flow control: responses to augmented blood pressure oscillations. J. Physiol. 559, 965-973 (2004).
- Blaber, A. P., et al. Complexity of middle cerebral artery blood flow velocity: effects of tilt and autonomic failure. Am J Physiol. 273, 2209-2216 (1997).
- Diehl, R. R., Linden, D., Lucke, D., Berlit, P. Spontaneous blood pressure oscillations and cerebral. 8, 7-12 (1998).
- Panerai, R. B., Rennie, J. M., Kelsall, A. W., Evans, D. H. Frequency-domain analysis of cerebral autoregulation from spontaneous fluctuations in arterial blood pressure. Med. Biol. Eng. Comput. 36, 315-322 (1998).
- Zhang, R., Zuckerman, J. H., Levine, B. D. Deterioration of cerebral autoregulation during orthostatic stress: insights from the frequency domain. J. Appl. Physiol. 85, 1113-1122 (1998).
- Wolthuis, R. A., Bergman, S. A., Nicogossian, A. E. Physiological effects of locally applied reduced pressure in. 54, 566-595 (1974).
- Esch, B. T., Scott, J. M., Warburton, D. E. Construction of a lower body negative pressure chamber. Adv. Physiol. Educ. 31, 76-81 (2007).
- Brown, C. M., Dutsch, M., Ohring, S., Neundorfer, B., Hilz, M. J. Cerebral autoregulation is compromised during simulated fluctuations in gravitational stress. Eur. J. Appl. Physiol. 91, 279-286 (2004).
- Hidaka, I., et al. Noise-enhanced heart rate and sympathetic nerve responses to oscillatory lower body negative pressure in humans. J. Neurophysiol. 86, 559-564 (2001).
- Tzeng, Y. C., Chan, G. S., Willie, C. K., Ainslie, P. N. Determinants of human cerebral pressure-flow velocity relationships: new insights from vascular modelling and Ca(2)(+) channel blockade. J. Physiol. 589, 3263-3274 (2011).
- Zhang, R., et al. Autonomic neural control of dynamic cerebral autoregulation in humans. Circulation. 106, 1814-1820 (2002).
- Tan, C. O. Defining the characteristic relationship between arterial pressure and cerebral flow. J. Appl. Physiol. 113, 1194-1200 (2012).
- Schmidt, E. A., et al. Symmetry of cerebral hemodynamic indices derived from bilateral transcranial Doppler. J. Neuroimaging. 13, 248-254 (2003).
- Paulson, O. B., Strandgaard, S., Edvinsson, L. Cerebral autoregulation. Cerebrovasc. Brain. Metab. Rev. 2, 161-192 (1990).
- Hamner, J. W., Morin, R. J., Rudolph, J. L., Taylor, J. A. Inconsistent link between low-frequency oscillations: R-R interval responses to augmented Mayer waves. J. Appl. Physiol. 90, 1559-1564 (2001).
- Hamner, J. W., Tan, C. O., Tzeng, Y. C., Taylor, J. A. Cholinergic control of the cerebral vasculature in humans. J. Physiol. 590, 6343-6352 (2012).
- Hamner, J. W., Tan, C. O., Lee, K., Cohen, M. A., Taylor, J. A. Sympathetic control of the cerebral vasculature in humans. Stroke. 41, 102-109 (2010).
- Narayanan, K., Collins, J. J., Hamner, J., Mukai, S., Lipsitz, L. A. Predicting cerebral blood flow response to orthostatic stress from resting dynamics: effects of healthy aging. Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 281, 716-722 (2001).
- Lieshout, J. J., Secher, N. H. Point:Counterpoint: Sympathetic activity does/does not influence cerebral blood flow. Point: Sympathetic activity does influence cerebral blood flow. J. Appl. Physiol. 105, 1364-1366 (2008).
- Taylor, J. A., Carr, D. L., Myers, C. W., Eckberg, D. L. Mechanisms underlying very-low-frequency RR-interval oscillations in humans. Circulation. 98, 547-555 (1998).
- Giller, C. A., Mueller, M. Linearity and non-linearity in cerebral hemodynamics. Med. Eng. Phys. 25, 633-646 (2003).
- Friedman, J. H., Stuetzle, W. Projection pursuit regression. Am. Stat. Assoc. 76, 817-823 (1981).
- Friedman, J. H., Tukey, J. W. A projection pursuit algorithm for exploratory data analysis. IEEE Trans. Comp. 23, 881-889 (1974).
- Claassen, J. A., Levine, B. D., Zhang, R. Dynamic cerebral autoregulation during repeated squat-stand maneuvers. J. Appl. Physiol (1985). 106, 153-160 (2009).
- Taylor, J. A., Myers, C. W., Halliwill, J. R., Seidel, H., Eckberg, D. L. Sympathetic restraint of respiratory sinus arrhythmia: implications for vagal-cardiac tone assessment in humans. Am. J. Physiol. Heart Circ. Physiol. 280, 2804-2814 (2001).
- Aries, M. J., Elting, J. W., De Keyser, J., Kremer, B. P., Vroomen, P. C. Cerebral autoregulation in stroke: a review of transcranial Doppler studies. Stroke. 41, 2697-2704 (2010).
- Rangel-Castilla, L., Gasco, J., Nauta, H. J., Okonkwo, D. O., Robertson, C. S. Cerebral pressure autoregulation in traumatic brain injury. Neurosurg. Focus. 25, 7 (2008).
