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びまん性光学分光法による神経クリティカル患者のリアルタイムモニタリング

Published: November 19, 2020 doi: 10.3791/61608
Automatic Translation
1,2, 2,3, 1, 2,3, 1,2, 1, 4, 3, 2,5, 1,2
1Institute of Physics, University of Campinas, 2Brazilian Institute of Neuroscience and Neurotechnology, 3Clinical Hospital, University of Campinas, 4Department of Emergency Medicine, Albert Einstein College of Medicine, 5School of Medical Sciences, University of Campinas

ERRATUM NOTICE

Summary

ここに提示されるのは、びまん性光学を使用して、神経クリティカル患者の脳血行動態をリアルタイムおよびベッドサイドで非侵襲的に監視するためのプロトコルです。具体的には、ハイブリッド拡散光学系を用いて、脳酸素化、脳血流、脳代謝に関するリアルタイム情報を検出・表示するプロトコルを提案します。

Abstract

神経生理学的モニタリングは、二次損傷を防ぎ、罹患率と死亡率に直接影響を与える可能性があるため、神経クリティカル患者の治療における重要な目標です。しかし、現在、ベッドサイドで脳生理学を継続的に監視するための適切な非侵襲的なリアルタイム技術が不足しています。神経クリティカルな患者の場合の脳血流および脳酸素化のベッドサイド測定のための潜在的なツールとして、びまん性光学技術が提案されている。拡散光分光法は、新生児モニタリングから成人の脳血管介入に至るまで、いくつかの臨床シナリオで患者を監視するために以前に検討されてきました。しかし、ベッドサイドでリアルタイムの情報を提供することによって臨床医を支援する技術の実現可能性は、ほとんど対処されていないままです。本稿では,集中治療中の脳血流,脳酸素化,脳酸素代謝の連続リアルタイムモニタリングのための拡散光学系の変換について報告する.この装置のリアルタイム機能により、動脈血圧などの代理指標に依存するのではなく、患者固有の脳生理学に基づく治療戦略が可能になります。比較的安価でポータブルな機器を使用して、さまざまな時間スケールで脳循環に関するリアルタイムの情報を提供することにより、このアプローチは、低予算の病院、遠隔地、およびオープンフィールド(防衛やスポーツなど)でのモニタリングに特に役立つ可能性があります。

Introduction

重症の神経学的患者の転帰不良につながる合併症のほとんどは、脳血行動態障害によって引き起こされる二次損傷に関連しています。したがって、これらの患者の脳生理機能を監視することは、罹患率および死亡率に直接影響を与える可能性がある1、2、3、4、5、6、7。しかし、現在、ベッドサイドでの神経クリティカル患者の脳生理学の継続的なリアルタイム非侵襲的モニタリングのための確立された臨床ツールはありません。潜在的な候補の中で、拡散光学技術は、このギャップを埋めるための有望なツールとして最近提案されています8,9,10,11。拡散光分光法(DOS)は、頭皮からの拡散散乱近赤外光(~650-900 nm)のゆっくりとした変化(数十〜数百ミリ秒程度)を測定することにより、脳オキシ(HbO)やデオキシヘモグロビン(HbR)などの脳内の主要な発色団の濃度を測定することができます12,13。さらに、拡散相関分光法(DCS)10,14,15,16,17を用いて、光強度の急激な変動(数μsから数ms)を定量化することにより、脳血流(CBF)を測定することができます。DOSとDCSを組み合わせると、脳の酸素代謝率(CMRO2)の推定値も提供できます18,19,20。

DOSとDCSの組み合わせは、いくつかの前臨床および臨床シナリオで患者を監視するために検討されています。例えば、びまん性光学系は、心臓欠損を治療するための心臓手術中を含む、重症の新生児21,22,23,24に関連する臨床情報を提供することが示されている23,25,26,27,28。.さらに、何人かの著者は、頸動脈内膜剥離術29,30,31、脳卒中の血栓溶解治療32、ベッド頭操作33,34,35、心肺蘇生法36、その他37,38など、さまざまな脳血管介入中の脳血行動態を評価するためのびまん性光学の使用を調査しました37,38、39。継続的な血圧モニタリングも利用可能な場合、びまん性光学系を使用して、健康な被験者と重症の被験者の両方における脳の自己調節を監視し11、40、41、42、および脳循環の臨界閉鎖圧を評価することができます43。何人かの著者は、異なるゴールドスタンダードCBF測定値18に対してDCSによるCBF測定を検証しましたが、拡散光学系で測定されたCMRO2は、神経臨界モニタリングに有用なパラメータであることが示されています8,18,23,24,28,43,44,45.さらに、以前の研究では、低酸素46,47,48および虚血性イベントの予測を含む、神経クリティカル患者8,9,10,11の長期モニタリングのための光学的に導出された脳血行動態パラメータを検証しています8。

縦断的測定中および臨床介入中に貴重なリアルタイム情報を提供する拡散光学技術の信頼性は、ほとんど対処されていないままです。スタンドアロンのDOSシステムの使用は、以前は侵襲性脳組織酸素圧モニターと比較されており、DOSは侵襲的モニターを置き換えるのに十分な感度がないと見なされていました。ただし、比較的小さな集団を使用することは別として、侵襲的モニターと非侵襲的モニターの直接比較は、各技術が脳血管系の異なる部分を含む異なるボリュームをプローブするため、誤った方向に導かれる可能性がある。これらの研究は最終的に拡散光学系が侵襲的モニターの代替品ではないと結論付けたが、両方の研究において、DOSは中程度から良好な精度を達成し、侵襲的モニターが利用できない症例および/または場所には十分である可能性がある。

他のアプローチと比較して、拡散光学の主な利点は、ポータブル機器を使用してベッドサイドで血流と組織の血液酸素化を同時に非侵襲的に(そして継続的に)測定できることです。経頭蓋ドップラー超音波(TCD)と比較して、DCSには組織レベルで灌流を測定するのに対し、TCDは脳基部の大動脈の脳血流速度を測定するという追加の利点があります。この区別は、近位大動脈流と軟髄膜側副血行路の両方が灌流に寄与する狭窄閉塞性疾患を評価する場合に特に重要になる可能性があります。光学技術は、陽電子放出断層撮影(PET)や磁気共鳴画像法(MRI)などの他の従来のイメージングモダリティと比較した場合にも利点があります。MRIまたはPET単独では不可能なCBF濃度とHbO/HbR濃度の両方の直接測定を同時に提供することに加えて、光学モニタリングは、例えば、動的脳自己調節の評価40,41,42および動的に進化する血行動態変化の評価を可能にする、有意に優れた時間分解能を提供する。さらに、びまん性光学機器は、PETやMRIと比較して安価で持ち運びに便利であり、低中所得国における血管疾患の負担が大きいことを考えると、これは重要な利点です。

ここで提案するプロトコルは、集中治療室(ICU)の患者のリアルタイムのベッドサイドニューロモニタリングのための環境です。このプロトコルは、ハイブリッド光学デバイスと、臨床に適したグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)およびカスタマイズされた光学センサーを使用して、患者を調査します(図1)。このプロトコルを紹介するために採用されたハイブリッドシステムは、独立したモジュールからの2つの拡散光分光法、商用周波数領域(FD-)DOSモジュールと自家製DCSモジュールを組み合わせたものです(図1A)。FD-DOSモジュール49,50は、4つの異なる波長(690、704、750、850nm)で発光する4つの光電子増倍管(PMT)と32個のレーザーダイオードで構成されています。DCSモジュールは、785nmで発光する長コヒーレンスレーザー、検出器としての16個の単一光子カウンター、および相関器ボードで構成されています。FD-DOSモジュールのサンプリング周波数は10Hzで、DCSモジュールの最大サンプリング周波数は3Hzです。FD-DOSモジュールとDCSモジュールを統合するために、制御ソフトウェア内でマイクロコントローラがプログラムされ、各モジュールが自動的に切り替わります。マイクロコントローラは、FD-DOSおよびDCSレーザのオン/オフ、および各モジュールのインターリーブ測定を可能にするFD-DOS検出器のオンとオフを行います。提案システムは、信号対雑音比(SNR)の要件に応じて、合計で0.5〜5秒ごとにFD-DOSとDCSを組み合わせたサンプルを1つ収集できます(収集時間が長いほどSNRが向上します)。光を額に結合するために、患者ごとにカスタマイズできる3Dプリントされた光学プローブを開発し(図1B)、ソース検出器の分離は0.8〜4.0 cmの間で変化します。ここに示す例で使用されている標準的なソース検出器の分離は、DCSの場合は2.5 cm、FD-DOSの場合は1.5、2.0、2.5、および3.0 cmです。

本研究で紹介するプロトコルの主な特徴は、使いやすいGUIでハードウェアを制御し、さまざまな時間窓の下で主要な脳生理学パラメータをリアルタイムで表示できるリアルタイムインターフェイスの開発です(図1C)。提案されたGUI内で開発されたリアルタイム解析パイプラインは高速で、光学パラメータの計算に50ミリ秒未満かかります(詳細については補足 資料 を参照してください)。GUIは、ニューロICUですでに入手可能な現在の臨床機器に触発され、システムをneuro-ICUに変換する際に臨床ユーザーからの広範なフィードバックを通じて適応されました。その結果、リアルタイムGUIは、神経集中症医や看護師などの通常の病院スタッフによる光学システムの採用を容易にすることができます。臨床研究ツールとしての拡散光学の幅広い採用は、生理学的に意味のあるデータを監視する能力を高める可能性があり、最終的には、びまん性光学が神経に重要な患者をリアルタイムで非侵襲的に監視するための優れたオプションであることを実証することができます。

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Protocol

プロトコルは、カンピーナス大学の地方委員会(プロトコル番号56602516.2.0000.5404)によって承認されました。書面によるインフォームドコンセントは、測定前に患者または法定代理人から得られました。カンピーナス大学クリニック病院に入院し、虚血性脳卒中または前循環に影響を及ぼすくも膜下出血のいずれかと診断された患者をモニターした。後循環に影響を与える虚血性脳卒中の患者、頭蓋内圧の上昇による減圧性頭蓋切除術の患者、および他の神経変性疾患(認知症、パーキンソン病または皮質萎縮に関連する可能性のあるその他の疾患)の患者は、研究プロトコルから除外されました。

1. ICU移行前の準備

  1. すべてのファイバーを関連するレーザーと検出器に接続し、それらが光プローブに正しく取り付けられていることを確認します(図1B)。
  2. 室内でレーザーが当たらないように、光学プローブが黒い布で覆われていることを確認してください。
  3. システム電源スイッチを「オン」の位置に回します。システムに電力を供給した後、30秒待ってから、DCSレーザーキースイッチを「オン」の位置に回します。FD-DOSレーザーは、システムの電源がオンになると自動的にオンになります。
  4. システムの準備中は、参加者または法定代理人の同意を得てください。同意を得たら、カートを病室にお持ちください。
    注意: ハイブリッドシステムには最大45分間持続するバッテリーが内蔵されているため、輸送中に電源を切る必要はありません。

2. DOSシステムのキャリブレーションとゲイン設定

  1. ICUに到着したら、キーを「オフ」の位置に切り替えてDCSレーザーをオフにします。
  2. 「キャリブレーション」とマークされたソリッドファントムから始めて、以下の手順に従ってFD-DOSソフトウェア(BOXY、ISS)でキャリブレーションプロセスを実行します。
    1. [ファイル]メニューで、[設定ファイルのロード]オプションをクリックして、使用しているプローブの適切な設定ファイルをロードします。
    2. プローブをファントムの湾曲した側に置き、表面との良好な接触を確保してから、FD-DOSソフトウェアの[すべての検出器を最適化] ボタンをクリックしてPMTバイアス電圧を最適化します。
    3. 複数のソース検出器分離のキャリブレーションを実行するには、「Calc. Waveform Calib」オプションをクリックします。光学小道具の値。および「キャリブレーション」 メニューからの「複数の距離」。
    4. 「Text-Mon」メニューから「ユーザー定義の計算」オプションを開き、測定された光学特性が事前に指定された値(ソリッドファントムに書き込まれている)と一致すること、およびフィッティングR2が1に近いことを確認します。
  3. 上記の手順(手順2.2.3を除く)を繰り返して、「チェック」 とマークされたファントムの光学特性を測定し、キャリブレーションが適切であったことを確認します。測定された光学特性は、ファントムで指定された値と10%以内で一致する必要があります。
    注意: 周囲光からの直接照明によるPMTの損傷を避けるために、プローブを移動するたびにPMTをオフにしてください(「すべての検出器オフ」ボタンをクリックして)。
  4. キャリブレーションが適切でない場合は、キャリブレーションプロセスを再実行します(手順2.2および2.3)。FD-DOSシステムの適切なキャリブレーションを確保することは、FD-DOS測定の有効性に不可欠です。

3.ベッドサイドでの参加者の準備

  1. 消毒用ワイプを使用して、プローブと患者の額の両方を清掃します。
  2. 両面テープをプローブの上に置き(図1B)、テープが光ファイバの先端に直接接触していないことを確認します。
  3. 主題にレーザー安全グーグルを配置します。
  4. プローブを関心領域(ROI)の上に置き、弾性ストラップを被験者の頭に巻き付けます。FD-DOSおよびDCSには厳密には必要ありませんが、周囲光によるノイズを減らすために、光学プローブを黒い布または黒い包帯で覆うことをお勧めします。
    注意: 弾性ストラップがきつすぎたり緩すぎたりしないことを確認することが重要です。ストラップがきつすぎると、患者に重大な不快感を与える可能性があり、ストラップが緩すぎると、両面テープがプローブを所定の位置に保つのに十分な強度がないため、データ品質が低下する可能性があります。
  5. プローブが患者の額に適切に固定されたら、キーを「オン」の位置に切り替えてDCSレーザーをオンにします。
    注意: DCSシステムは、目の露出に危険なクラス3Bレーザーを使用しています。プローブが患者の額に適切に取り付けられている場合にのみレーザーをオンにすることが非常に重要です。

4. データ品質評価

  1. GUIでデータの集録を開始する前に、GUIの[設定] タブにDCSソース検出器の分離を記述します。
    注:DCSシステムにはキャリブレーションステップは必要ありませんが、リアルタイム分析にはソース検出器の分離を適切に入力する必要があります(詳細については 補足資料 を参照してください)。
  2. GUIの「スタート」 ボタンを押してアクイジションソフトウェアを起動し、FD-DOSソフトウェアのDOS信号を確認します。
    1. FD-DOSソフトウェアの「すべての検出器を最適化」 ボタンをクリックして、PMTバイアス電圧を最適化します。
    2. DOSフィッティングの光学特性とR2は、「テキスト月」メニューの「ユーザー定義計算」オプションで確認してください。R2係数はユニティに近いはずであり、経験則として、人間の患者の吸収係数は0.05および0.2cm-1以内であるべきであり、散乱係数は6および13cm-1以内であるべきである13。
  3. GUIの「相関曲線」タブでDCS信号を確認します。
    1. スイッチを「オン」 の位置に回して、DCS検出器をオンにします。
    2. 各DCS検出器が適切な光強度を測定していることを確認してください。経験則として、10kHz以上が必要です。
    3. 測定強度が800kHzを超える場合は、検出器の損傷を防ぐために、ニュートラルデンシティフィルターを使用して光子数を減らします。これは通常、より短い(< 1 cm)ソース検出器の分離で問題になります。
      注:DCS検出器に損傷を与える可能性があるだけでなく、800kHzを超える光子カウントも、検出器の非線形効果によるエラーを引き起こす可能性があります。
    4. 自己相関曲線をチェックして、良好な皮膚結合を確認し( 代表的な結果 と 図2を参照)、 必要に応じて光学プローブを再配置します。
    5. 前のステップでプローブの位置を変更する必要があった場合は、ステップ4.2と4.3を繰り返します。これらの手順は、複数回繰り返す必要がある場合があります。
      注意: プローブを移動するたびに、DCS検出器とFD-DOS検出器をオフにする必要があります。DCS検出器をオフにするには、スイッチを手動で「オフ」の位置に動かします。FD-DOSソフトウェアの[すべての検出器をオフにする]ボタンをクリックすると、FD-DOS検出器がオフになります。
  4. プローブと皮膚が良好に接触したら、GUIの[停止]ボタンをクリックしてデータ収集を停止します。次に、[フォルダー] ボックスに実験と患者の識別子を設定し、[ファイル名] ボックスに ROI 名を書き込みます。
  5. GUIの「スタート」 ボタンを押してデータ収集を開始します。
  6. プロトコルで必要な限り、最初のROIでデータを収集します。必要に応じて、プローブを他のROIに移動し、測定を繰り返します。
    注:モニタリング期間は、研究の目標によって異なる場合があります。

5.測定中の実験者への考慮事項

  1. 測定開始後、GUIの「実験情報」タブに、関連する患者情報(怪我の種類と場所、投与される薬物、年齢、性別など)を書き込みます。
  2. 監視期間中に発生した関連イベントが、GUI の [マーク(Mark)] ボタンをクリックしてマークされていることを確認します。各マークの後に、GUIの[実験情報] タブにイベントの説明を必ず記入してください。

6.データ収集を停止します

  1. GUIの「停止」 ボタンを押してデータ収集を停止します。
  2. FD-DOSソフトウェアで2つの赤い四角で表されているデータ収集と記録の停止ボタンを押して、FD-DOSソフトウェアを停止します。
  3. スイッチを「オフ」の位置に回してDCS検出器をオフにし、キーを「オフ」 の位置に回してDCSレーザーをオフにします。
  4. FD-DOSモジュールのPMTをオフにするには、[すべての検出器をオフにする] ボタンをクリックします。
  5. 患者の頭からプローブを取り外し、プローブから両面テープを取り外します。次に、消毒用ワイプでプローブを清掃します。
  6. 各固体ファントムの光学特性の測定をできるだけ早く繰り返して、モニタリングセッション全体を通してキャリブレーションが適切であることを確認してください(ステップ4.2.2を参照)。
    注意: 理想的には、キャリブレーションステップは、患者の頭から光学プローブを取り外した直後に実行する必要があります(ステップ6.6)。ただし、タイミングの問題により、次のセクションで説明する例では、これはストレージ施設で行われました。
  7. システムとそのアクセサリを消毒用ワイプで清掃します。
  8. カートを動かして保管室に戻します。

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Representative Results

理想的には、DCSモジュールで得られる正規化された自己相関曲線は、ゼロ遅延時間外挿(シングルモードファイバ14を使用する場合)で約1.5であり、曲線はより長い遅延時間で1に減衰する必要があります。曲線は滑らかでなければならず、より長いソース検出器の分離のためにより速い減衰を持つべきです。良好な自己相関の例を 図2Aに示します。 図2B は、悪い自己相関曲線の例を示しています。この例では、異なるソースと検出器の分離の曲線を区別することはできません。 図2C は、曲線の裾が使用されたモデルと一致しなかった悪い自己相関曲線の別の例を示しています。両方の曲線の問題(図2B、C)は、プローブの皮膚への結合不良、または光源から光源と検出器の短い分離への光漏れに直接関連しています。

変化を臨床行動に関連付ける前にリアルタイムで見られる変化を正しく解釈するために、異なる時間枠で神経生理学を表示することの重要性の例として、 図3 は、クリティカルケア担当者によってGUIで見られるように、鎮静脳卒中患者からのモニタリングセッションの時系列を示しています。モニタリングセッションの一部中、臨床医は患者の気管支および口腔分泌物を吸引していました( 図3の影付きの領域で表されています)。介入によって誘発された患者の動きは明らかに光信号を乱し、それは光学パラメータの非生理学的スパイクをもたらす。したがって、これらの変化に生理学的意味を帰することは困難です。介入後すぐに、安定した患者に予想されるように、血行動態パラメータは介入前にほぼ同じ値に戻った。この例は、ニューロICUにおけるリアルタイムシステムの安定性と、さまざまな時間ウィンドウで患者の血行動態を分析することの重要性を示しています。

今回われわれは,ニューロICUにおいて意味のある情報を提供するハイブリッド拡散光学デバイスの実現可能性を説明するために,糖尿病,高血圧,うっ血性心不全の既往があり,左側片麻痺を主訴に入院し,右MCA閉塞による虚血性脳卒中を認めた50歳の女性(NIH脳卒中尺度=11)の症例を経験した.図4は、患者が挿管および鎮静された間の入院後13日目の平均光学導出パラメータおよびCTスキャンを示す。このモニタリングセッション中、イプシレシオナル額のCBFとCMRO2は、対称領域におけるコントラレシオナルパラメータよりもかなり低かった。この結果は、大血管虚血によって引き起こされる灌流欠損およびその後の組織壊死と一致する。特に、CBFはイプシレシオナル半球で低かったが、両方の半球で高いOEFが見られた。これは、組織が回復を促進しようとするにつれて、低い(しかしゼロではない)CBFにもかかわらず、高い酸素消費(高OEF)がある状態である悲惨灌流の考えと一致する可能性があります8,51,52。現在、神経ICUでは悲惨な灌流を診断することは困難です。悲惨な灌流を検出するためのびまん性光学分光法の感度を評価するには、急性虚血性脳卒中患者を対象としたより大規模な研究が必要ですが、この例は、臨床的に重要な情報をリアルタイムで評価する拡散光学系の可能性を示しています。

最後に,重度の右中大脳動脈(MCA)動脈瘤性くも膜下出血により神経ICUに入院した62歳の女性を対象に,ハント&ヘス尺度のグレードV(転帰不良と生存の可能性が低いと予測)53 ,フィッシャー尺度のグレードIII(すなわち, 血管れん縮のリスクが低いから高い)54。この患者は入院中ずっと監視され、すべての脳血行動態パラメータは患者の状態の臨床的進化と一致していました。関心のある読者には、このケース9の完全な説明を含む最近公開されたケースレポートを参照します。異なる日に測定を実行することの実現可能性を説明するために、 図5 は、上記の症例の入院中のいくつかのセッションでシステムで収集されたデータのオフライン分析を示し、参考文献9に詳細に示されています。ここで、側性指数(LI)は、各生理学的パラメータについて次のように計算されました。

Equation 1

ここで、Xは測定された変数(すなわち、CBF、OEF、CMRO2)を表し、添え字は脳半球を示す。LIを使用すると、入院全体にわたって各半球の違いを直接比較することができます。側性指数は、異なる臨床シナリオ52、55、56、57に対して非常に有用であることが示されており、両半球の対称領域を順次測定することによって、ここに提示されたプロトコルで容易に評価することができる。平均動脈圧(MAP)は、neuro-ICUで利用可能な独立した機器で収集され、参考のために図5にも示されています。

図5を注意深く分析すると、半球障害の2つの重要な期間が明らかになります。最初の期間は入院後1日目と3日目の間に発生し、イプシレシオナルROIのすべての神経生理学的パラメータは対称的なコントラレシオナルROIよりも増加しました。入院後3日目のLIのこの増加は、患部組織の代謝バランスを回復するための恒常性の試みの可能性を示している可能性があります。入院3日目以降から開始した第2期はLIが継続的に減少し,これは患者の状態悪化と一致した。この場合、患者は9日間の入院後に死亡した。

Figure 1
図1:集中治療室内の患者を監視するために開発された光学環境。 (A)ハイブリッド拡散光学系は、周波数領域拡散光分光法(DOS)モジュールと拡散相関分光法(DCS)モジュールを組み合わせたものです。(B)この研究で提案されたカスタマイズ可能なプローブには、デフォルトでDCS用の4つのソース検出器分離(0.7、1.5、2.5、および3.0 cm)、DOS用の4つのソース検出器分離(1.5、2.0、2.5、および3.0 cm)があります。わかりやすくするために、ここで紹介する例では、DCSに2.5cmのソース検出器分離のみを使用しました。(C)リアルタイムグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)は、拡散光学システムを制御し、測定された脳血流(CBF)、酸素抽出率(OEF)、および脳代謝率(CMRO 2)を、5分の時間枠内(左パネル)と2時間の時間枠内(右パネル)の両方でリアルタイムで表示します。GUIの下部にある研究者は、ボタンを押してデータ収集を開始および停止し、比較のベースライン期間を取得し、関連する介入をマークすることができます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:DCSモジュールの代表的な自己相関曲線。 (A)良好な自己相関の例で、ゼロ遅延時間外挿では約1.5であり、より長い遅延時間では1に減衰しました。予想通り、自己相関曲線は、ソース検出器の分離が長いほど速く減衰しました。(B)異なるソース-検出器の分離の曲線を区別できない、悪い自己相関曲線の例。(C)曲線の裾が使用されたモデルと一致しなかった、悪い自己相関曲線の別の例。(B)と(C)の問題は、プローブの皮膚への結合不良、または光源から光源と検出器の短い分離への光漏れに直接関連しています。研究者は、GUIの「相関曲線」タブで曲線を見ることができます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:救命救急隊員がGUIで見るような、鎮静脳卒中患者からのモニタリングセッションの脳生理学。 GUIは、脳血流(CBF、赤)、酸素抽出率(OEF、青)、および脳代謝率(CMRO 2、緑)を、(A)短い(つまり、5分)および(B)長い(つまり、2時間)タイムウィンドウの両方についてリアルタイムで表示し、(C)過去5分間の平均値を表示します。このモニタリングセッションの一部では、臨床医は患者の気管支および口腔分泌物(Bの影付きの領域で表されている)を吸引していました。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:入院後13日目に右中大脳動脈に重症虚血性脳卒中と診断された患者の神経生理学的情報。 (A)脳血流(CBF)、酸素抽出画分(OEF)、脳代謝酸素率(CMRO2)、および総ヘモグロビン濃度(HbT)を、対半球およびイプシレシオナル半球の拡散光学系で測定した。(B)患者の1日の測定からのコンピュータ断層撮影(CT)スキャン。CT画像の赤色の領域は推定される光学感度領域を表し、紫色の楕円はおおよその損傷位置を示す。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図5:高悪性度動脈瘤性くも膜下出血(aSAH)後の62歳の女性患者における光学的に導出された生理学的パラメータの側性指標の時間的進化。 脳血流(CBF、赤丸)、酸素抽出率(OEF、青ひし形)、脳酸素代謝率(CMRO 2、緑三角)について、左軸に脳血流(CBF、赤丸)、酸素代謝率(CMRO2、緑三角)の変化を比較した。平均動脈圧の推移(MAP、灰色の四角)は独立して収集され、比較のために右軸に示されています。各ポイントのエラーバーは、監視セッション全体の各パラメータの標準偏差を表します。数日間、標準偏差が小さすぎて表示できませんでした。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

補足資料。このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

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Discussion

本稿では,神経臨界患者の脳血流,脳酸素化,脳酸素代謝に関するリアルタイム情報を提供できるハイブリッド光学系について紹介した.びまん性光学技術の使用は、臨床シナリオにおける非侵襲的なベッドサイドモニタリングの潜在的なマーカーとして以前に取り上げられていました。以前の研究では、症例報告9を通じて、神経ICUでの入院中の光学モニタリングの臨床的側面と実現可能性に焦点を当てていました。この作業の焦点は、拡散光学系によるリアルタイム監視に関連する関連性のある革新的な側面を詳述することです。具体的には、臨床医に明確で有用な情報を提供するリアルタイムGUIを提案しました。GUIを使用すると、臨床的に関連するデータを解釈するために重要な、異なる期間を簡単に比較できます。ここに示すGUIの実装は、ソフトウェア相関器に基づくDCSシステム用に簡単に変換できますが、リアルタイム表示周波数を~20Hzに制限する必要があるという警告があります。 自己相関曲線のリアルタイム平均化を使用して、サンプルの高速アクイジション・レートを下げることができます。将来的には、提案されたプロトコルによって提供されるリアルタイムの情報を使用して治療を導き、神経クリティカルな患者の臨床転帰を改善する可能性があります。

この作業では、さまざまな設定に対処できるため、臨床医のさまざまな目的とニーズに対応できるカスタマイズ可能な光学プローブの使用も提案しています。光源と検出器の分離を適切に選択することは、拡散光学系の脳感度を最大化するための重要なステップです。ほとんどの場合、成人のDCS測定に最適なプローブは、少なくとも短い(<1 cm)および長い(> 2.5 cm)ソース検出器の分離が必要です。長いソース検出器の分離は、信号対雑音比(SNR)と脳感度の間の最良の妥協点を提供することが示されました12,14,16が、短い分離は主に脳外組織に敏感であり、脳外の変化と脳の変化を区別するのに役立ちます12,16。.FD-DOSの場合、成人のSNRと脳感度の間の合理的な妥協点を提供する単純なプローブには、4つのソース検出器分離(1.5、2.0、2.5、および3.0 cm)が含まれています58。FD-DOS測定の最も重要なステップは、異なるファイバからのACおよび相変化を比較するために必要なキャリブレーション手順です(プロトコルのセクション2)。FD-DOSシステムのキャリブレーションが不十分な場合、組織の光学特性の取得値に大きな誤差が生じる可能性があり、脳酸素化値と脳血流値の両方の精度に影響します。重要なことに、この研究で提案されたプロトコルは、単一のPMTと複数の光源を含むFD-DOS用の光プローブに焦点を当てています。ここで説明するキャリブレーション手順は、複数の検出器を使用する実験用に変更する必要があります。複数の検出器を使用する研究では、校正手順中にPMTのバイアス電圧を変更すべきではないため、校正ファントムの光学特性を慎重に選択する必要があります。

脳酸素化測定に加えて、DCSモデルは組織の光学特性にも依存するため、DOSモジュールはCBFの計算も改善します。本研究では、光学特性と脳酸素化を回復するために、単一の変調周波数を持つ市販のFD-DOSシステムを採用しました。ただし、時間領域DOSや多周波FD-DOSシステム59,60,61,62,63,64など、より正確な情報を提供できる他の選択肢があります。これらのシステムは、脳生理機能を回復するために単一のソース検出器の分離を必要とするため、実験の複雑さを軽減する可能性がありますが、ここで採用されている従来のFD-DOSは、複数のソース検出器の分離を必要とし、したがって複数のファイバーをヘッドに取り付けます。さらに、このプロトコルの主な関心は脳生理学の長期的な傾向であったため、この研究ではインターリーブDOSおよびDCS測定を実施することを選択しました。将来的には、クロスコンタミネーションを回避し、サンプリング周波数を上げるために、DOSおよびDCS検出器にノッチフィルタを含めることで、DOSとDCSの同時測定を取得することが可能になります。

現在のプロトコルの1つの制限は、額へのプローブ配置の制限です。現在のところ、毛髪を通してDCS測定値を取得することは困難です。これは、神経ICUで最も頻繁に見られるように、脳の大部分をカバーする侮辱の問題ではありません。ただし、額の測定は、たとえば、小さなMCAまたはPCAストロークに敏感ではない場合があります。光学プローブのさらなる改良により、毛髪を通して測定することが可能になる可能性があり、システムをニューロナビゲーションデバイスと組み合わせることにより、小さな局所ROIで測定を行うことが可能になります。詳細な空間情報を光学情報に集約することで、限局性脳血管障害による血行動態障害に対するびまん性光学の感度の著しい向上が期待されます。

最後に、拡散光学技術のいくつかの制限に言及することが重要です。第一に、拡散光学は本質的に脳外組織に敏感であり、脳外および大脳生理学の違いを適切に説明するために、データのより良いモデリングが必要な場合があります65、66、67、68、69、70。さらに、CBFのDCS測定は、組織に対する光学プローブの外圧に敏感です。たとえば、プローブ圧を上げることで、外部組織の血流が減少し、DCS71,72,73によって測定されるCBFも減少します。ただし、プローブ圧の上昇によりCBFは低下しますが、CBFの心拍数拍動性は変化しないことに注意してください72。興味深いことに、外部プローブ圧に起因するCBFにおけるこれらの変化を利用して、脳外生理学と脳生理学73を分離することができる。最後に、光学由来のCBFは、より通常の臨床単位(すなわち、ml / 100gの組織/分)ではなく、物理的単位(すなわち、cm2 / s)を有する。一部の著者は、インドシアニングリーン(ICG)を使用してDOSから絶対CBFを回収し、DCSからCBFインデックスを絶対臨床単位74,75,76,77,78に較正することを提案しています。ただし、ICGからのキャリブレーション係数の精度は、脳外傷後のマクロおよび微小循環の異常により、さまざまな状況に直接変換されない場合があります。

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Disclosures

著者は、この記事の研究、著者、および/または出版に関して、次の潜在的な利益相反を宣言しました:RC Mesquitaには、1つの係属中の特許出願と、この作業に関連する他の2つの特許があります(米国特許10,342,488および10,064,554)。現在、これらの特許からロイヤルティや支払いを受け取っている著者はいません。

   

Acknowledgments

我々は、サンパウロ研究財団(FAPESP)によるProc. 2012/02500-8 (RM)、2014/25486-6 (RF)及び2013/07559-3を通じた支援に感謝する。資金提供者は、研究デザイン、データ収集と分析、出版の決定、または原稿の準備において何の役割も果たしていませんでした。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3D Printer Sethi3D S2 3D-printer used to print the customizable probes
Arduino UNO Arduino UNO REV3 Microcontroller responsible to interleave the DCS and FD-DOS measurements
DCS Correlator Correlator.com Flex11-16ch Component of the DCS module
DCS Dectectors IO Boards Excelitas Technology SPCM-AQ4C-IO Component of the DCS module
DCS Detectors Excelitas Technology SPCM-AQ4C Component of the DCS module
DCS Laser CrystaLaser DL785-120-SO Component of the DCS module
DCS Power supply Artesyn UMP10T-S2A-S2A-S2A-S2A-IES-00-A Component of the DCS module (power supply for the DCS detecto; 2, 5 and 30V)
FD-DOS fibers ISS Imagent supplies The fibers used for FD-DOS detection and illumination are provived by ISS
Flexible 3D printer material Sethi3D NinjaFlex Material used to print the flexible customizable probes
Imagent ISS Imagent FD-DOS module
Laser safety googles Thorlabs LG9
Multi-mode fiber Thorlabs FT400EMT Multi-mode fiber used for DCS illumination
Neutral density filter 1.0 OD Edmund Optics 53-705 Neutral density filter for the short source detector separations
Single-mode optical fiber Thorlabs 780HP Single-mode optical fiber used for the DCS detectors
System battery SMS NET4 System battery used for transportation

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References

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

Tags

医学、第165号、拡散光分光法、拡散相関分光法、脳血流、脳血管障害、神経クリティカルモニタリング、脳卒中、集中治療室

Erratum

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

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

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

to:

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

びまん性光学分光法による神経クリティカル患者のリアルタイムモニタリング
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Menezes Forti, R., Katsurayama, M.,… More

Menezes Forti, R., Katsurayama, M., Grisotti Martins, G., Valler, L., Quiroga, A., Simioni, L., Menko, J., Falcão, A. L. E., Li, L. M., Mesquita, R. C. Real-Time Monitoring of Neurocritical Patients with Diffuse Optical Spectroscopies. J. Vis. Exp. (165), e61608, doi:10.3791/61608 (2020).

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