Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Bioengineering

ऑप्टिकल डिफ्यूज सहसंबंध स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की सेरेब्रल रक्त प्रवाह आधारित विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी

doi: 10.3791/60765 Published: May 27, 2020

Summary

यह प्रोटोकॉल दर्शाता है कि कस्टम-निर्मित फैलाना सहसंबंध स्पेक्ट्रोस्कोपी उपकरण का उपयोग करके मानव प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में आराम करने वाली राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी को कैसे मापें। रिपोर्ट में प्रयोग के व्यावहारिक पहलुओं के साथ-साथ आंकड़ों का विश्लेषण करने के लिए विस्तृत कदमों पर भी चर्चा की गई है ।

Abstract

मानव मस्तिष्क की व्यापक समझ प्राप्त करने के लिए, इसके विपरीत स्रोत के रूप में मस्तिष्क रक्त प्रवाह (सीबीएफ) का उपयोग वांछित है क्योंकि यह मस्तिष्क ऑक्सीजन आपूर्ति से संबंधित एक प्रमुख हीमोडायनामिक पैरामीटर है। कार्यात्मक रूप से जुड़े क्षेत्रों के बीच सहसंबंध प्रदान करने के लिए ऑक्सीजनके विपरीत के आधार पर राज्य कम आवृत्ति उतार-चढ़ाव को आराम करना दिखाया गया है। प्रस्तुत प्रोटोकॉल मानव मस्तिष्क में रक्त प्रवाह आधारित विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी (आरएसएफसी) का आकलन करने के लिए ऑप्टिकल डिफ्यूज सहसंबंध स्पेक्ट्रोस्कोपी (डीसीएस) का उपयोग करता है। मानव ललाट प्रांतस्था में सीबीएफ आधारित आरएसएफसी के परिणामों से संकेत मिलता है कि दोनों कॉर्टिस में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी की तुलना में बाएं और दाएं कॉर्टिस में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी में अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी काफी अधिक है। यह प्रोटोकॉल उन शोधकर्ताओं के लिए रुचि का होना चाहिए जो मानव मस्तिष्क समारोह का अध्ययन करने के लिए बहु-मॉडल इमेजिंग तकनीकों को नियोजित करते हैं, विशेष रूप से बाल चिकित्सा आबादी में।

Introduction

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

जब मस्तिष्क आराम की स्थिति में होता है, तो यह कार्यात्मक रूप से संबंधित क्षेत्रों में सहज गतिविधि के उच्च सिंक्रोनाइजेशन को दर्शाता है, जो निकटता में या दूरी से करीब स्थित हो सकता है। इन-सिंक क्षेत्रों को कार्यात्मक नेटवर्क1,2,3,4,,4 ,5,6,7,8,9के रूप में जाना जाता है ।, इस घटना को पहली बार रक्त ऑक्सीजन स्तर पर निर्भर (बोल्ड) संकेतों का उपयोग करके एक कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) अध्ययन द्वारा खुला था जो मस्तिष्क रक्त5,,10के ऑक्सीजन के स्तर को इंगित करता है, जिसे विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी (आरएसएफसी) के रूप में भी जाना जाता है। आरएसएफसी में असामान्यताएं मस्तिष्क विकारों जैसे ऑटिज्म11,अल्जाइमर12और अवसाद13से जुड़ी हुई हैं । इस प्रकार, आरएसएफसी विकारों के साथ रोगियों का अध्ययन करने के लिए एक मूल्यवान उपकरण है जिन्हें कार्य-आधारित आकलन करने में परेशानी होती है। हालांकि, युवा ऑटिस्टिक बच्चों जैसे कई रोगियों, fMRI द्वारा मूल्यांकन के लिए गरीब उंमीदवार हैं, क्योंकि यह अभी भी समय की विस्तारित अवधि के लिए एक सीमित स्थान के अंदर शेष की आवश्यकता है14,,15। ऑप्टिकल इमेजिंग तेज और पहनने योग्य है; इस प्रकार, यह अधिकांश रोगियों, विशेष रूप से बाल चिकित्सा जनसंख्या,16,17,18,,19,20,21,22,23,24के लिए उपयुक्त है ।, इन फायदों का उपयोग करना, कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS), जो मस्तिष्क में हीमोग्लोबिन एकाग्रता और ऑक्सीजन संतृप्ति मापदंडों की मात्रा निर्धारित कर सकता है, का उपयोग मनुष्यों में आरएसएफसी को मापने के लिए किया जाता है (बाल चिकित्सा जनसंख्या44,8,,25 और आत्मकेंद्रित11के रोगियों सहित)।

ऑप्टिकल डिफ्यूज सहसंबंध स्पेक्ट्रोस्कोपी (डीसीएस), एक अपेक्षाकृत नई ऑप्टिकल तकनीक, मस्तिष्क रक्त प्रवाह की मात्रा बता सकती है, जो एक महत्वपूर्ण पैरामीटर है,जो मेटाबोलिज्म6,17,26,,27,,28,,29के साथ ऑक्सीजन की आपूर्ति को जोड़ता है।, डीसीएस द्वारा निर्धारित ऑप्टिकल फ्लो कंट्रास्ट को ऑक्सीजनेशन कंट्रास्ट30की तुलना में मस्तिष्क में अधिक संवेदनशीलता दिखाई गई है । इस प्रकार, आरएसएफसी का आकलन करने के लिए डीसीएस-व्युत्पन्न सीबीएफ मापदंडों का उपयोग करना लाभप्रद है।

डीसीएस रक्त कोशिकाओं को स्थानांतरित करने के लिए संवेदनशील है। जब विटॉन को रक्त कोशिकाओं को स्थानांतरित करने से फैलते हैं, तो यह समय के साथ पता लगाए गए प्रकाश की तीव्रता में उतार-चढ़ाव का कारण बनता है। डीसीएस एक समय आधारित तीव्रता ऑटोसहसंबंध समारोह को मापता है और इसकी क्षय दर ऑप्टिकल मापदंडों और रक्त प्रवाह पर निर्भर है। इन मूल्यों का उपयोग अंततः मस्तिष्क रक्त प्रवाह सूचकांक (सीबीएफआई) प्राप्त करने के लिए किया जाता है। तेजी से चलती रक्त कोशिकाओं के साथ, तीव्रता ऑटोसहसंबंध कार्य तेजी से क्षय करता है। इसलिए, ऊतक की सतह के नीचे गहरी गति के बारे में जानकारी27,31,,,,32,33,34,,35समय के साथ प्रकाश में उतार-चढ़ाव को फैलाने के माप से (उदाहरण के लिए, मस्तिष्क में) प्राप्त की जा सकती है।, डीसीएस एक तकनीक है जो व्यापक रूप से ज्ञात fNIRS के पूरक है जो रक्त ऑक्सीजन17,36को मापता है । चूंकि एफएनआईआरएस और डीसीएस दोनों ही मिलीसेकंड की सीमा में उच्च लौकिक संकल्प के साथ ऑप्टिकल ब्रेन इमेजिंग तकनीक हैं, इसलिए ऑप्टिकल इमेजिंग सेट-अप एफएमआरआई की तुलना में गति कलाकृतियों के प्रति बहुत कम संवेदनशील हैं। वे भी सफलतापूर्वक बाल चिकित्सा आबादी में कार्यात्मक मस्तिष्क इमेजिंग के लिए इस्तेमाल किया गया है, बहुत युवा शिशुओंसहित 16। इससे पहले, चूहों37में प्रीक्लीनिकल अध्ययनों में आरएसएफसी का आकलन करने के लिए सतही रक्त प्रवाह माप का उपयोग किया गया है। यहां, रक्त प्रवाह मापदंडों का उपयोग नौ स्वस्थ वयस्कों में आरएसएफसी को प्रमाण-अवधारणा अध्ययन38,,39के रूप में निर्धारित करने के लिए किया जाता है।

इस अध्ययन में, एक वाणिज्यिक एफडी-fNIRS प्रणाली और कस्टम डीसीएस प्रणाली का उपयोग किया जाता है(सामग्री की तालिका देखें)। डीसीएस कि घर में बनाया गया था दो ७८५ एनएम, १०० mW, लंबी जुटना लंबाई सतत तरंग लेजर कि एक एफसी कनेक्टर और आठ एकल फोटॉन गिनती मशीनों (SPCM) एक ऑटो correlator से जुड़े के साथ मिलकर कर रहे है शामिल है । वास्तविक समय में प्रत्येक एसपीसीएम चैनल के फोटॉन काउंट, ऑटोसहिक घटता और अर्ध-मात्रात्मक रक्त प्रवाह को प्रदर्शित करने और बचाने के लिए विशेष रूप से इस प्रणाली के लिए एक कस्टम सॉफ्टवेयर ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) भी बनाया गया था। इस प्रणाली के भागों का उपयोग आमतौर पर डीसीएस16,17,31,32,40,42,,43,44के लिए किया जाता है और प्राप्त परिणामों को भी घर में सत्यापित किया गया है और हाल ही में किए गए अध्ययन39में उपयोग किया गया है ।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

प्रोटोकॉल राइट स्टेट यूनिवर्सिटी में संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया था, और प्रयोग से पहले प्रत्येक प्रतिभागी से सूचित सहमति प्राप्त की गई थी ।

1. विषय तैयारी

  1. इस विषय के किसी भी माप शुरू करने से पहले एफडी-fNIRS और DCS प्रणाली को कम से कम 10 min (अधिक जानकारी के लिए अनुभाग 2 और 3 देखें) के लिए गर्म करने के लिए बिजली । कॉम्पैक्ट डीसीएस इंस्ट्रूमेंट के साथ विषय माप का एक उदाहरण चित्र 1में दिखाया गया है ।
  2. सबसे पहले, प्रत्येक विषय के सिर(चित्रा 2A)पर आयन करने के लिए nasion के बीच की दूरी को मापने के लिए एक टेप उपाय का उपयोग करें ।
  3. शुरुआती बिंदु के रूप में नाशन के साथ, उस स्थान को चिह्नित करें जो स्याही मार्कर के साथ inion की दूरी का 10% है। यह ईईजी 10/20 असेंबल(चित्रा 2A)के Fp1 और Fp2 के बीच की बात को दर्शाता है ।
  4. ईईजी 10/20 कैप (सामग्री की तालिकादेखें) का उपयोग करना, टोपी को समायोजित करें ताकि चिह्नित बिंदु Fp1 और Fp2 के बीच हो।
  5. Fp1 और F7 (बाएं प्रांतस्था) और Fp2 और F8 (दाएं प्रांतस्था) के बीच बिंदु को चिह्नित करें। यह बाएं और दाएं गोलार्द्धों(चित्रा 2ए)के लिए क्रमशः डीएलएफसी और अवर प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (आईएफसी) के बीच बेहतर प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स और डोरसोलेटरल प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (डीएलएफसी) के बीच की सीमाओं का प्रतिनिधित्व करता है।
  6. 3डी-मुद्रित जांच का उपयोग करके, नए चिह्नित बिंदुओं (अंक "एस" ऑन फिगर 2 सी)पर मल्टी-मोड फाइबर (एमएमएफ) रखें और प्रत्येक को 785 एनएम लेजर लाइट स्रोत(चित्रा 2बी, सी)से जोड़ें।
  7. एमएमएफ से सिंगल-मोड फाइबर (एसएमएफ) 2.75 सेमी दूर रखें। डीएलएफसी (स्थानों "डीएलएफसी, 1" और "डीएलएफसी, 2") और आईएफसी (स्थान "आईएफसी") पर एक फाइबर रखा जाना चाहिए। एसएमएफ के प्लेसमेंट को कुल छह एसएमएफ(चित्रा 2सी)के लिए कॉर्टेक्स के प्रत्येक पक्ष पर दोहराया जाता है।
  8. कॉर्टेक्स के दोनों किनारों में "डीएस"स्थान पर एमएमएफ के नीचे एक और एसएमएफ 1 सेमी रखें (खोपड़ी में रक्त प्रवाह का पता लगाने के लिए) और प्रत्येक एसएमएफ को व्यक्तिगत एकल-फोटॉन गिनती मशीनों(चित्रा 2 C)से कनेक्ट करें।

पी वर्ग = "jove_title">2 । एफडी-fNIRS सेटिंग्स और अंशांकन

  1. अंशांकन की तैयारी के लिए किसी भी रोशनी को बंद कर दें और एफडी-fNIRS सिस्टम चालू करें।
    सावधानी: एक सामान्य सावधानी के रूप में, सीधे प्रकाश स्रोतों और फाइबर आउटपुट पर न देखें, क्योंकि इससे आंखों को नुकसान हो सकता है। आईआर सेंसर कार्ड(सामग्री की तालिका) काउपयोग करें।
  2. शोर मुक्त आपरेशन बनाए रखने और डिटेक्टरों को नुकसान से बचने के लिए कमरे प्रकाश स्तर के लिए डिटेक्टरों के अनावश्यक जोखिम से बचें।
  3. सिस्टम को शक्ति देकर प्रकाश स्रोतों और डिटेक्टरों को गर्म करें और इसे कम से कम 10 न्यूनतम (अधिमानतः, 20 न्यूनतम न्यूनतम और इष्टतम सटीकता और स्थिरता के लिए 1 घंटे अधिकतम) के लिए चलाने के लिए प्रकाश के साथ, मॉडुलन और डिटेक्टर वोल्टेज पर प्रकाश के साथ चलें।
  4. चलाएं जीयूआई आधारित डेटा अधिग्रहण सॉफ्टवेयर। "ऑटो-पूर्वाग्रह" बटन दबाकर सेंसर संलग्न और एक अंशांकन प्रेत (ज्ञात ऑप्टिकल गुणों के पॉलीडिमेथिलसिलिक्साने-आधारित प्रेत, सामग्री की तालिकादेखें) के साथ एक इष्टतम संकेत प्राप्त करने के लिए डिटेक्टर लाभ को समायोजित करें। यदि ओवरवोल्टेज चेतावनी चमक ती है, तो लाभ को कम करें।
  5. अधिकतम संकेत प्राप्त करने के लिए डिटेक्टर लाभ को समायोजित करने के बाद, डिटेक्टर से स्रोत फाइबर में से एक डिस्कनेक्ट और सत्यापित करें कि प्रत्यक्ष वर्तमान (डीसी) संबंधित स्रोत फाइबर के लिए माप अवधि के प्रति 20 से कम मायने रखता है । यदि यह इस मूल्य से अधिक है, वहां अत्यधिक कमरे में प्रकाश डिटेक्टर४५में लीक हो सकता है । यदि यह मामला है, तो प्रणाली को नीचे संचालित किया जाना चाहिए, तो कमरे में किसी भी अतिरिक्त प्रकाश को अवरुद्ध/हटादिया जाना चाहिए और चरण 2.4-2.5 दोहराया जाना चाहिए ।
  6. हर स्रोत और डिटेक्टर से उचित सिग्नल स्तर सत्यापित करें। सिस्टम इसे 100 से ऊपर और माप चक्र प्रति 1,500 से नीचे परिभाषित करता है।
  7. जीयूआई में "कैलिब्रेट" बटन दबाकर अंशांकन करें। सिस्टम माप लेगा और ज्ञात प्रेत के ऑप्टिकल गुणों को सही ढंग से मापने के लिए अंशांकन कारकलागू करेगा। इन अंशांकन कारकों को सहेजा जाता है और वीवो मापन में स्वचालित रूप से लागू किया जाता है।
  8. अंशांकन डेटा लॉग इन करें, जो एक मानक प्रेत पर सिस्टम प्रदर्शन का रिकॉर्ड प्रदान करेगा।

3. डीसीएस सेटिंग्स

सावधानी: सामान्य सावधानी के रूप में, संभावित आंखों के नुकसान से बचने के लिए सीधे प्रकाश स्रोतों और फाइबर आउटपुट को न देखें। आईआर सेंसर कार्ड का उपयोग करें (सामग्री की तालिकादेखें)।

  1. ऑटोसहिक घटता के लिए सटीक कच्चे डेटा प्राप्त करने और डिटेक्टरों को नुकसान को रोकने के लिए डिटेक्टरों (यानी, कमरे की रोशनी) के अनावश्यक जोखिम से बचें।
  2. डीसीएस लेजर लाइट स्रोतों और एसपीसीएम (सामग्री की तालिकादेखें) को "ऑन" स्थिति में स्विच करके और उन्हें कम से कम 10 न्यूनतम (अधिमानतः, 20 न्यूनतम न्यूनतम और इष्टतम सटीकता और स्थिरता के लिए 1 घंटे अधिकतम) के लिए चलाने की अनुमति देकर गर्म करें।
  3. भागो GUI आधारित DCS डेटा अधिग्रहण सॉफ्टवेयर है, जो प्रत्येक डिटेक्टर और अर्द्ध मात्रात्मक वास्तविक समय रक्त प्रवाह मूल्यों के लिए फोटॉन मायने रखता है प्रदर्शित करता है । फाइबर की स्थिति, कोण (फाइबर चेहरा त्वचा की सतह के लिए लंबवत होना चाहिए समायोजित), और डेटा अधिग्रहण समय कम से ५,००० मायने रखता है/एस (शोर अनुपात के लिए एक पर्याप्त संकेत के लिए) और १,०००,००० से नीचे का संकेत प्राप्त करने के लिए/s (हानिकारक डिटेक्टरों से बचने के लिए)(चित्रा 3A)
  4. फोटॉन काउंट स्तर की जांच करके और मॉनिटर पर दिखाए गए वास्तविक समय के ऑटोसहसंबंध घटता के पास प्रत्येक डिटेक्टर से पर्याप्त फोटॉन काउंट स्तर (चरण 3.3 से) सत्यापित करें।
  5. मॉनिटर पर प्रदर्शित ऑटोसहिक वक्र के वाई-इंटरसेप्ट की जांच करके किसी भी परिवेश प्रकाश रिसाव के बिना पर्याप्त फाइबर संपर्क सत्यापित करें। पोलालाइजर(चित्रा 3B)के उपयोग के बिना इष्टतम मूल्य ~ 1.5 है।
  6. सत्यापित करें कि जांच और माप लोचदार बैंड कस द्वारा गति कलाकृतियों के लिए प्रवण नहीं है ताकि यह काफी तंग गति का विरोध है, लेकिन काफी ढीला विषय के लिए किसी भी असुविधा को रोकने के लिए । उपयोगकर्ता को मॉनिटर पर ऑटोसेक घटता की भी जांच करनी चाहिए, जैसे कि ऑटोसहिक वक्र लंबे सहसंबंध समय (α > 10 एमएस)(चित्रा 3C)के लिए 1 तक हो जाता है।

4. डेटा संग्रह

  1. 8 मिन माप के दौरान किसी भी आंदोलन को कम करने के लिए विषय को निर्देश दें।
  2. रोशनी बंद कर दें और सुनिश्चित करें कि विषय उसकी आंखों के साथ एक आरामदायक स्थिति में बैठा है बंद कर दिया ।
  3. डीसीएस जांच से सटे माथे पर एफडी-fNIRS सिस्टम ऑप्टिकल जांच रखकर बेसलाइन एफडी-fNIRS माप नक्शों का प्रदर्शन करें। फिर, एफडी-fNIRS अधिग्रहण जीयूआई में "अधिग्रहण" बटन दबाएं। यह डेटा स्थिर ऑप्टिकल गुण, अवशोषण मापदंडों, और बिखरने मापदंडोंa, μ'sप्रदान करेगा जिसका उपयोग गतिशील ऑप्टिकल पैरामीटर, सीबीएफआई17,,20के परिमाणीकरण के लिए किया जाएगा।
  4. एफडी-fNIRS माप के पूरा होने के बाद, डीसीएस डेटा अधिग्रहण जीयूआई में "रन" बटन दबाकर ऑप्टिकल डीसीएस माप पर डेटा अधिग्रहण शुरू करें। प्रत्येक विषय के लिए सिग्नल-टू-शोर अनुपात के आधार पर अधिकतम 2 एस एकीकरण समय (कम पसंद किया जाता है) के साथ कुल 8 मिन के लिए डेटा एकत्र करें।
  5. यदि आवश्यक हो, तो प्रारंभिक प्रयोग के 1 घंटे के भीतर प्रयोग दोहराएं या थकान, उत्तेजक या तापमान जैसे बाहरी विविधताओं को कम करने के लिए दिन के समान समय के दौरान प्रयोग दोहराएं।

5. डेटा विश्लेषण

  1. एफडी-fNIRS डेटा के लिए, ऑप्टिकल अवशोषण और बिखरने वाले गुणोंa,, μ'द्वारासंसाधित किए गए गुणों को निकालें जो ढलान विधि46,47,,,48,49,50,,51,,52,,53द्वारा संसाधित किए जाते हैं।,
  2. डीसीएस के लिए, चूंकि पोस्ट-प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है, इसलिए आठ चैनलों में से प्रत्येक से ऑटो-सहसंबंध कच्चे डेटा को डेटा विश्लेषण सॉफ्टवेयर में आयात करें।
  3. सीबीएफ से संबंधित पैरामीटर क्वाटिफिकेशन हाल कीसमीक्षा6,27,,54में विस्तृत है। संक्षेप में, सामान्यीकृत तीव्रता ऑटोसहसंबंध समारोह (जी2 [आर, α]) से, सिगर्ट संबंध का उपयोग करके सामान्यीकृत डिफ्यूज इलेक्ट्रिक फील्ड टेम्पोरल ऑटोकोसेकफंक्शन (जी1 [आर, α]) निकालें: जी2 (आर, α) = 1 + । जी 1 (आर, α)। 2.
    नोट:,6,17,,27,,55,56,0 से 1 तक के स्थानिक तरीकों की संख्या के लिए एक निरंतर, आनुपातिक है, और (सामान्यीकृत) इलेक्ट्रिक फील्ड ऑटोसहसंबंध समारोह जी1फिटिंग द्वारा प्राप्त किया गया है।,
  4. फिट से रक्त प्रवाह से संबंधित पैरामीटर (αDB)प्राप्त करने के लिए, जी16,27,,54 के लिए विश्लेषणात्मक समाधान का उपयोग करें और मॉडल या क्षय दर के लिए डेटा फिट करें:,
    समीकरण एक
    नोट: ऊपर समीकरण में, कश्मीर माध्यम में प्रकाश की तरंग संख्या है, α ऊतक रक्त की मात्रा अंश के अनुपात में एक कारक है, और डीबी प्रभावी ब्राउनियन गुणांक है। αDबी को रक्त प्रवाह सूचकांक (बीएफआई)6,,54 या सीबीएफआई17के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। यहां सीबीएफआई का इस्तेमाल किया जाता है।
  5. एफडी-fNIRS से प्राप्त ऑप्टिकल मापदंडों का उपयोग करमॉडल फिट करें। मुख्य मापदंडों के लिए फिट करने के लिए CBFi और कर रहे हैं ।
    नोट: चित्रा 3A प्रतिनिधि डेटा दिखाता है जो विश्लेषण के लिए पर्याप्त है। डीसीएस डेटा को छोड़ दिया जाता है यदि (1) ऑटोसहसंबंध फ़ंक्शन काफी कम है जो 1.5 (1.5 और एलटी; 0.5) (यानी, चित्रा 3 बीके मामले में, जहां फ़ंक्शन ~ 1.2, कमरे के प्रकाश रिसाव के कारण ~ 1.2, 1 0.2 है) या यदि (2) ऑटोसहकॉरकर लंबे सहसंबंध समय (α > 10 एमएस) (यानी, चित्र 3 Cके मामले में, जहां मोशन आर्टिफैक्ट, ऐसे सिर या जांच, असनीय डेटा की ओर जाता है)।
  6. धीमी बहाव(चित्रा 4A)को हटाने के लिए दूसरे क्रम के पॉलीनोमियल फिट का उपयोग करके क्वांटिफाइड परिणामों को डिट्रेंड करें।
  7. मेयर तरंगों(चित्रा 4A)जैसी किसी भी अवांछित मस्तिष्क आवृत्तियों को हटाने के लिए 0.009-0.080 हर्ट्ज के पासबैंड के साथ शून्य चरण के दूसरे-ऑर्डर बटरवर्थ फिल्टर का उपयोग करें।
  8. कॉर्टेक्स(चित्रा 4B)के प्रत्येक पक्ष पर सतही खोपड़ी संकेतों को हटाने के लिए कम दूरी माप के खिलाफ प्रत्येक चैनल से अवशिष्ट प्राप्त करने के लिए रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करें।
  9. मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच आराम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी की पहचान करने के लिए चैनलों की प्रत्येक जोड़ी के बीच पियर्सन के सहसंबंध गुणांक की गणना करें(चित्रा 5)
  10. फिशर जेड परिवर्तन का उपयोग करके सहसंबंध मूल्य को जेड-वैल्यू में बदलें और पी-वैल्यू(चित्रा 5)प्राप्त करने के लिए टी-टेस्टकरें। कई तुलना सुधार के लिए झूठी खोज दर (एफडीआर) का उपयोग करें।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

कार्यात्मक कनेक्टिविटी को मापने के लिए डीसीएस का उपयोग करने की व्यवहार्यता को सफलतापूर्वक39को डिमोस्ट कर दिया गया . नौ विषयों के प्रीफ्रंटल कॉर्टिस में विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी को मापा गया था। परिणाम (मतलब ± एसडी) ने बाएं के अंतर-क्षेत्रीय क्षेत्र (0.64 ± 0.25) और दाएं (0.62 ± 0.23) कॉर्टिस में एक उच्च सहसंबंध का संकेत दिया, बाएं के अंतर-क्षेत्रीय क्षेत्र (0.32 ± 0.32), (0.34 ± 0.27) और दाएं (0.34 ± 0.29), (0.34 ± 0.26) कॉर्टिस की तुलना में। (चित्र5)। 0.8 की शक्ति और 0.05 के महत्व स्तर के साथ शक्ति विश्लेषण भी किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप आठ के नमूना आकार के साथ 0.82 की शक्ति (इस अध्ययन में विश्लेषण किए गए विषयों की संख्या से नीचे)।

यह परीक्षण करने के लिए कि क्या अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी और अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर था, सहसंबंध मूल्य फिशर जेड परिवर्तन का उपयोग करके जेड-वैल्यू में तब्दील हो गया था, फिर दोनों कॉर्टिस के अंतर और अंतर-क्षेत्रीय आरएसएफसी की तुलना करने के लिए एक टी-टेस्ट किया गया था। इसके परिणामस्वरूप ‧0.0002 के पी-मूल्य हुए, जो पिछले fNIRS अध्ययन8,,25 (चित्रा 5)में प्रदर्शित किए गए एक महत्वपूर्ण अंतर को दर्शाता है। यह निर्धारित करने के लिए कि सममित मस्तिष्क क्षेत्रों (बाएं और दाएं कॉर्टिस) के बीच कोई अंतर था, एक टी-टेस्ट किया गया था। इसके परिणामस्वरूप और जीटी 0.8 के पी-मूल्य हुए, यह दर्शाता है कि कॉर्टेक्स के दोनों ओर समान मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था।

Figure 1
चित्रा 1: प्रायोगिक सेट-अप। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 2
चित्रा 2: जांच योजनाबद्ध और प्लेसमेंट। (क) ईईजी 80-20 प्रणाली मानचित्र पर दिखाए गए जांचों का स्थान। (ख) विषय द्वारा पहने गए ऑप्टिकल फाइबर के साथ 3डी-मुद्रित जांच का एक उदाहरण । (ग) डोरसोलेटरल ललाट कॉर्टेक्स (डीएलएफसी) और अवर ललाट कॉर्टेक्स (आईएफसी) में डिटेक्टरों (डी) और स्रोतों (एस) के स्थान का सीएडी मॉडल । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 3
चित्रा 3: एक ही स्रोत डिटेक्टर जुदाई पर एक ही क्षेत्र में डिटेक्टरों का उपयोग कर डेटा का प्रतिनिधि नमूना । दिखाया गया है कि अंतराल समय (α) के संबंध में एक ऑटोसहिक वक्र (जी 2) है। (क)डेटा जब जांच में पर्याप्त संपर्क होता है, तो उच्च मायने रखता है और विश्लेषणात्मक मॉडल के लिए एक अच्छा फिट दिखाता है । (ख)कम वाई-इंटरसेप्ट (बीटा) द्वारा देखी गई जांच में परिवेश प्रकाश लीक होने के साथ डेटा (अतिरंजित) । यह आमतौर पर खराब संपर्क और मजबूत पृष्ठभूमि प्रकाश के संयोजन के कारण होता है, जिसमें समायोजन किए जाने की आवश्यकता होती है। (ग)एक गति विरूपण साक्ष्य के साथ डेटा (अतिरंजित) जबकि जी2 वक्र औसत किया जा रहा है । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 4
चित्रा 4: एक विषय से प्राप्त प्रतिनिधि डेटा का विश्लेषण। (क) प्रत्येक प्रसंस्करण चरणों के बाद विद्युत स्पेक्ट्रम का एक भूखंड। (ख) एक उदाहरण जिसमें कम दूरी के चैनल (खोपड़ी सिग्नल) के प्रतिगमन से पहले और बाद में एक चैनल पर सामान्यीकृत रक्त प्रवाह संकेत की समय श्रृंखला दिखाई देती है । कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Figure 5
चित्रा 5: सभी विषयों के प्रीफ्रंटल कॉर्टिस में विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी। बाएं कॉर्टेक्स (0.32 ± 0.32), (0.34 ± 0.27) और दाएं कॉर्टेक्स (0.34 ± 0.29), (0.34 ± 0.29), (0.34 ± 0.26) के अंतर-क्षेत्रीय क्षेत्र (डीएलएफसी1-आईएफसी और डीएलएफसी 2-आईएफसी) के लिए समूह औसत।2 बाएं प्रांतस्था (0.64 ± 0.25) और दाएं कॉर्टेक्स (0.62 ± 0.23) के अंतर-क्षेत्रीय क्षेत्र के लिए समूह औसत। त्रुटि बार सभी विषयों में एसडी इंगित करता है। टी-टेस्ट से पता चलता है कि दोनों कॉर्टिस के इंट्रा और इंटर-रीजनल आरएसएफसी के बीच अंतर पी के साथ महत्वपूर्ण है, जबकि लेफ्ट और राइट कॉर्टेक्स (टी-टेस्ट = पी एंड जीटी; ०.८) के बीच कोई खास अंतर नहीं था । झूठी खोज दर (एफडीआर) का उपयोग कई तुलना सुधार के लिए किया गया था। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

यह निर्धारित करने के लिए कि क्या डीसीएस द्वारा मापा गया सीबीएफ आरएसएफसी का सही पता चला है, ज्ञात आरएसएफसी गुणों के साथ मस्तिष्क के दो क्षेत्रों की जांच की गई थी। डीएलएफसी क्षेत्रों और डीएलएफसी और आईएफसी के बीच कार्यात्मक कनेक्टिविटी को57,58,59के अस्तित्व में माना जाता है . बाएं और दाएं डीएलएफसी के भीतर दो साइटों के बीच कनेक्टिविटी को चुना गया था, क्योंकि इंट्रा-रीजनल कनेक्टिविटी आमतौर पर अधिक होती है। साथ ही आईएफसी और डीएलएफसी के बीच कनेक्टिविटी को भी चुना गया, क्योंकि इंटर रीजनल कनेक्टिविटी कमजोर मानी जाती है।

डीसीएस तकनीक ने डीएलएफसी क्षेत्रों के भीतर उच्च कनेक्टिविटी दिखाई लेकिन आईएफसी और डीएलएफसी क्षेत्रों के बीच कम कनेक्टिविटी, जो एफएमआरआई जैसे अन्य तरीकों के साथ किए गए समान अध्ययनों के अनुरूप है। ये परिणाम मनुष्यों में आरएसएफसी का आकलन करने के लिए एक गैर-आक्रामक साधन के रूप में डीसीएस की क्षमता प्रदर्शित करते हैं। जब fNIRS जैसे अन्य इमेजिंग तौर-तरीकों के साथ संयुक्त, ऑटिज्म जैसे न्यूरोनल रोगों का सटीक लक्षण वर्णन व्यवहार्य हो जाता है। हालांकि fNIRS और DCS के समवर्ती माप एक चुनौती बने हुए हैं, इस समस्या के लिए कई दृष्टिकोण19,20,,21,,23,,27,,28,,60,,61,,62,,63,,64,65का पता लगाया गया है । एक प्रायोगिक अध्ययन में, अलग, हल्का डीसीएस जांच बेहतर संपर्क के लिए चुना गया था । भविष्य में, जांच डिजाइन में सुधार किया जा सकता है, fNIRS फाइबर डीसीएस फाइबर के बगल में डाला जा सकता है, और प्रकाश स्रोतों क्रमिक रूप से प्रकाशित किया जा सकता है के रूप में पहले से प्रदर्शन किया । संक्षेप में, डीसीएस अन्य तकनीकों के पूरक के रूप में काम करेगा और युवा और विकलांग रोगियों में मस्तिष्क समारोह के गैर-आक्रामक मूल्यांकन के लिए एक उपयोगी उपकरण बन जाएगा।

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

लेखक कोई प्रतिस्पर्धी वित्तीय हितों की घोषणा करते हैं ।

Acknowledgments

लेखक ओहियो थर्ड फ्रंटियर से ओहियो इमेजिंग रिसर्च एंड इनोवेशन नेटवर्क (OIRAIN, ६६७७५०) और नेशनल नेचुरल साइंस फाउंडेशन ऑफ चाइना (नंबर ८१७७१८७६) को वित्तीय सहायता स्वीकार करना चाहते हैं ।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3D Printed Probe In-house N/A 3D printed PLA probe (Craftbot, Craft unique)
785nm, 100mW, CW, FC coupled Laser CrystaLaser DL785-100-S DCS component (light source)
Auto-correlator Correlator.com Flex05-8ch DCS component (output g2 curve to PC)
Data Acquisition GUI In-house N/A GUI coded in LabVIEW to run the DCS system
Data analysis software In-house N/A Matlab code used for obtaining RSFC results
EEG Electrode Cap OpenBCI N/A EEG mesh cap with standard 10/20 positions
Multi-mode fiber OZ Optics QMMJ-3,2.5-IRVIS-600/630-3PCBK-3 DCS component (source fiber)
Oxiplex calibration phantom ISS 75019, 75020 Set of 2 PDMS Calibration Phantom
Oxiplex muscle probe ISS 86010 4 channel muscle probe
Oxiplex Oximeter ISS 95205 FD-fNIRS (690nm, 830nm)
Power meter Thorlabs PM100D Laser light power adjuster
Sensor card Thorlabs F-IRC1-S laser IR beam viewer
Single-mode fiber OZ Optics SMJ-3S2.5-780-5/125-3PCBK-3 DCS component (detector fiber)
Single-Photon Counting Machine Excelitas SPMC-NIR-1x2-FC DCS component (detector)

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Cohen, A. L., et al. Defining functional areas in individual human brains using resting functional connectivity MRI. NeuroImage. 41, (1), 45-57 (2008).
  2. Pizoli, C. E., et al. Resting state activity in development and maintenance of normal brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108, (28), 11638-11643 (2011).
  3. Duan, L., Zhang, Y. J., Zhu, C. Z. Quantitative comparison of resting state functional connectivity derived from fNIRS and fMRI: A simultaneous recording study. NeuroImage. 60, (4), 2008-2018 (2012).
  4. White, B. R., et al. Resting state functional connectivity in the human brain revealed with diffuse optical tomography. NeuroImage. 47, (1), 148-156 (2009).
  5. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic resonance in medicine official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine/Society of Magnetic Resonance in Medicine. 34, (4), 537-541 (1995).
  6. 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. (2011).
  7. Zhang, H., et al. Test-retest assessment of independent component analysis-derived resting state functional connectivity based on functional near-infrared spectroscopy. NeuroImage. 55, (2), 607-615 (2011).
  8. Lu, C. M., et al. Use of fNIRS to assess resting state functional connectivity. Journal of Neuroscience Methods. 186, (2), 242-249 (2010).
  9. Zhang, Y. -J., et al. Detecting Resting state Functional Connectivity in the Language System using Functional Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 15, (4), 047003 (2010).
  10. Fransson, P. Spontaneous low-frequency BOLD signal fluctuations: An fMRI investigation of the resting state default mode of brain function hypothesis. Human Brain Mapping. (2005).
  11. Li, J., et al. Characterization of autism spectrum disorder with spontaneous hemodynamic activity. Biomedical Optics Express. (2016).
  12. Sheline, Y. I., Raichle, M. E. Resting state functional connectivity in preclinical Alzheimer's disease. Biological Psychiatry. (2013).
  13. Mulders, P. C., van Eijndhoven, P. F., Schene, A. H., Beckmann, C. F., Tendolkar, I. Resting state functional connectivity in major depressive disorder: A review. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. (2015).
  14. Kiviniemi, V., et al. Slow vasomotor fluctuation in fMRI of anesthetized child brain. Magnetic Resonance in Medicine. (2000).
  15. Fransson, P., et al. Resting state networks in the infant brain. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. (2007).
  16. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. Neuroimage. 85, 51-63 (2014).
  17. Buckley, E. M., Parthasarathy, A. B., Grant, P. E., Yodh, A. G., Franceschini, M. A. Diffuse correlation spectroscopy for measurement of cerebral blood flow: future prospects. Neurophotonics. 1, (1), 011009 (2014).
  18. Buckley, E. M., et al. Cerebral hemodynamics in preterm infants during positional intervention measured with diffuse correlation spectroscopy and transcranial Doppler ultrasound. Optics Express. (2009).
  19. Dehaes, M., et al. Cerebral oxygen metabolism in neonatal hypoxic ischemic encephalopathy during and after therapeutic hypothermia. Journal of Cerebral Blood Flow. (2014).
  20. Lin, P. Y., et al. Non-invasive optical measurement of cerebral metabolism and hemodynamics in infants. Journal of Visualized Experiments. (2013).
  21. Lin, P. Y., et al. Regional and hemispheric asymmetries of cerebral hemodynamic and oxygen metabolism in newborns. Cerebral Cortex. 23, (2), (2013).
  22. Busch, D. R., et al. Cerebral Blood Flow Response to Hypercapnia in Children with Obstructive Sleep Apnea Syndrome. Sleep. (2016).
  23. Durduran, T., et al. Cerebral oxygen metabolism (CMRO2) reactivity to hypercapnia in neonates with severe congenital heart defects measured with diffuse optics. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. (2009).
  24. Durduran, T., et al. Optical measurement of cerebral hemodynamics and oxygen metabolism in neonates with congenital heart defects. Journal of Biomedical Optics. (2010).
  25. Mesquita, R. C., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Resting state functional connectivity of the whole head with near-infrared spectroscopy. Biomedical optics express. 1, (1), 324-336 (2010).
  26. Boas, D. A., Franceschini, M. A. Haemoglobin oxygen saturation as a biomarker: The problem and a solution. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering. (2011).
  27. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. NeuroImage. (2014).
  28. Yu, G. Diffuse Correlation Spectroscopy (DCS): A Diagnostic Tool for Assessing Tissue Blood Flow in Vascular-Related Diseases and Therapies. Current Medical Imaging Reviews. (8), 194-210 (2012).
  29. Yu, G., Durduran, T., Zhou, C., Cheng, R., Yodh, A. G. Near-Infrared Diffuse Correlation Spectroscopy for Assessment of Tissue Blood Flow. Handbook of Biomedical Optics. 195-216 (2011).
  30. 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), (2014).
  31. Cheung, C., et al. In vivo cerebrovascular measurement combining diffuse near-infrared absorption and correlation spectroscopies. Physics in Medicine and Biology. 46, (8), 2053-2065 (2001).
  32. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369, (1955), 4390-4406 (2011).
  33. Maret, G., Wolf, P. E. Multiple Light Scattering from Disordered Media. The Effect of Brownian Motion of Scatterers. Z. Phys. B - Condensed Matter. 65, 409-413 (1987).
  34. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. Journal of Biomedical Optics. 17, (1), (2012).
  35. Carp, S. A., Dai, G. P., Boas, D. A., Franceschini, M. A., Kim, Y. R. Validation of diffuse correlation spectroscopy measurements of rodent cerebral blood flow with simultaneous arterial spin labeling MRI; towards MRI-optical continuous cerebral metabolic monitoring. Biomedical Optics Express. 1, (2), 553-565 (2010).
  36. Roche-Labarbe, N., et al. Near-infrared spectroscopy assessment of cerebral oxygen metabolism in the developing premature brain. Journal of Cerebral Blood Flow. (2012).
  37. Bergonzi, K. M., Bauer, A. Q., Wright, P. W., Culver, J. P. Mapping functional connectivity using cerebral blood flow in the mouse brain. J Cereb Blood Flow Metab. 35, (3), 367-370 (2015).
  38. Poon, C. S., Li, J., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state Functional Connectivity measured by Diffuse Correlation Spectroscopy. Optics InfoBase Conference Papers. (2018).
  39. Li, J., Poon, C. -S., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state functional connectivity measured by diffuse correlation spectroscopy. Journal of Biophotonics. 11, (2), (2018).
  40. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. J Biomed Opt. 17, (1), (2012).
  41. Li, J., et al. Measurements of human motor and visual activities with diffusing-wave spectroscopy. Novel Optical Instrumentation for Biomedical Applications II. 5864, 58640 (2005).
  42. Wang, D., et al. Fast blood flow monitoring in deep tissues with real-time software correlators. Biomedical Optics Express. 7, (3), 776 (2016).
  43. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America a-Optics Image Science and Vision. 14, (1), 192-215 (1997).
  44. Diop, M., Lee, T. -Y., St. Lawrence, K. Continuous monitoring of absolute cerebral blood flow by combining diffuse correlation spectroscopy and time-resolved near-infrared technology. Spie. 7896, 78960 (2011).
  45. Medical, I. ISS Oxiplex Manual. (2008).
  46. Fantini, S., et al. Quantitative optical monitoring of the hemoglobin concentration and saturation in the piglet brain. Biomedical Optical Spectroscopy and Diagnostics. (2000).
  47. Hueber, D. M., et al. Non-invasive and quantitative near-infrared haemoglobin spectrometry in the piglet brain during hypoxic stress, using a frequency-domain multidistance instrument. Physics in Medicine and Biology. (2001).
  48. Zhang, J., et al. Application of I&Q detection system in scouting the curative effect of neck squamous cell carcinoma. Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue V. (2003).
  49. Zhao, J., Ding, H. S., Hou, X. L., Le Zhou, C., Chance, B. In vivo determination of the optical properties of infant brain using frequency-domain near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. (2005).
  50. Tu, T., Chen, Y., Zhang, J., Intes, X., Chance, B. Analysis on performance and optimization of frequency-domain near-infrared instruments. Journal of Biomedical Optics. (2002).
  51. Choe, R., et al. Transabdominal near infrared oximetry of hypoxic stress in fetal sheep brain in utero. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. (2003).
  52. Sunar, U., et al. Noninvasive diffuse optical measurement of blood flow and blood oxygenation for monitoring radiation therapy in patients with head and neck tumors: a pilot study. Journal of Biomedical Optics. 11, (6), (2006).
  53. Sunar, U., et al. Hemodynamic responses to antivascular therapy and ionizing radiation assessed by diffuse optical spectroscopies. Optics Express. (2007).
  54. Durduran, T., Choe, R., Baker, W. B., Yodh, A. G. Diffuse Optics for Tissue Monitoring and Tomography T. Rep Prog Phys. 73, (7), (2010).
  55. Boas, D. A., Campbell, L. E., Yodh, A. G. Scattering and imaging with diffusing temporal field correlations. Physical Review Letters. (1995).
  56. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America A. (1997).
  57. Chuang, C. -C., Sun, C. -W. Gender-related effects of prefrontal cortex connectivity: a resting state functional optical tomography study. Biomedical Optics Express. 5, (8), 2503 (2014).
  58. Okamoto, M., et al. Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI. NeuroImage. (2004).
  59. Koessler, L., et al. Automated cortical projection of EEG sensors: Anatomical correlation via the international 10-10 system. NeuroImage. (2009).
  60. Farzam, P., et al. Shedding light on the neonatal brain: Probing cerebral hemodynamics by diffuse optical spectroscopic methods. Scientific Reports. (2017).
  61. 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. (2017).
  62. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369, (1955), 4390-4406 (2011).
  63. Durduran, T., et al. Diffuse optical measurement of blood flow, blood oxygenation, and metabolism in a human brain during sensorimotor cortex activation. Optics Letters. (2004).
  64. 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. (2010).
  65. Irwin, D., et al. Influences of tissue absorption and scattering on diffuse correlation spectroscopy blood flow measurements. Biomedical Optics Express. (2011).
ऑप्टिकल डिफ्यूज सहसंबंध स्पेक्ट्रोस्कोपी का उपयोग करके मानव मस्तिष्क की सेरेब्रल रक्त प्रवाह आधारित विश्राम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Poon, C., Rinehart, B., Li, J., Sunar, U. Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy. J. Vis. Exp. (159), e60765, doi:10.3791/60765 (2020).More

Poon, C., Rinehart, B., Li, J., Sunar, U. Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy. J. Vis. Exp. (159), e60765, doi:10.3791/60765 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter