Waiting
Login processing...

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

Medicine

Мониторинг нейрокритических пациентов в режиме реального времени с помощью диффузной оптической спектроскопии

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

Представлен протокол неинвазивного мониторинга церебральной гемодинамики нейрокритических пациентов в режиме реального времени и у постели больного с использованием диффузной оптики. В частности, предлагаемый протокол использует гибридные диффузные оптические системы для обнаружения и отображения в режиме реального времени информации о церебральной оксигенации, мозговом кровотоке и церебральном метаболизме.

Abstract

Нейрофизиологический мониторинг является важной целью лечения нейрокритических пациентов, поскольку он может предотвратить вторичное повреждение и напрямую повлиять на показатели заболеваемости и смертности. Однако в настоящее время не хватает подходящих неинвазивных технологий в режиме реального времени для непрерывного мониторинга физиологии головного мозга у постели больного. Диффузные оптические методы были предложены в качестве потенциального инструмента для прикроватных измерений мозгового кровотока и церебральной оксигенации у нейрокритических пациентов. Диффузная оптическая спектроскопия ранее изучалась для наблюдения за пациентами в нескольких клинических сценариях, начиная от неонатального мониторинга и заканчивая цереброваскулярными вмешательствами у взрослых. Тем не менее, возможность использования этого метода для оказания помощи клиницистам путем предоставления информации в режиме реального времени у постели больного остается в значительной степени нерешенной. Здесь мы сообщаем о трансляции диффузной оптической системы для непрерывного мониторинга мозгового кровотока в режиме реального времени, церебральной оксигенации и церебрального метаболизма кислорода во время интенсивной терапии. Функция инструмента в режиме реального времени может позволить использовать стратегии лечения, основанные на специфической для пациента физиологии головного мозга, а не полагаться на суррогатные показатели, такие как артериальное давление. Предоставляя информацию о мозговом кровообращении в режиме реального времени в различных временных масштабах с помощью относительно дешевых и портативных инструментов, этот подход может быть особенно полезен в малобюджетных больницах, в отдаленных районах и для мониторинга на открытых полях (например, оборона и спорт).

Introduction

Большинство осложнений, которые приводят к неблагоприятным исходам у критически больных неврологических пациентов, связаны с вторичными травмами, вызванными нарушениями церебральной гемодинамики. Таким образом, мониторинг физиологии головного мозга этих пациентов может напрямую влиять на показатели заболеваемости и смертности 1,2,3,4,5,6,7. Однако в настоящее время не существует установленного клинического инструмента для непрерывного неинвазивного мониторинга физиологии головного мозга в режиме реального времени у нейрокритических пациентов у постели больного. Среди потенциальных кандидатов недавно были предложены диффузные оптические методы в качестве перспективного инструмента для заполнения этого пробела 8,9,10,11. Измеряя медленные изменения (т.е. порядка десятков и сотен мс) диффузно рассеянного ближнего инфракрасного света (~ 650-900 нм) от кожи головы, диффузная оптическая спектроскопия (DOS) может измерять концентрации основных хромофоров в головном мозге, таких как церебральный окси- (HbO) и дезоксигемоглобин (HbR)12,13. Кроме того, можно измерить мозговой кровоток (CBF) с помощью диффузной корреляционной спектроскопии (DCS)10,14,15,16,17 путем количественной оценки быстрых колебаний интенсивности света (т.е. от нескольких мкс до нескольких мс). В сочетании DOS и DCS также могут дать оценку скорости метаболизма кислорода в головном мозге (CMRO2)18,19,20.

Комбинация DOS и DCS была изучена для наблюдения за пациентами в нескольких доклинических и клинических сценариях. Например, было показано, что диффузная оптика предоставляет актуальную клиническую информацию для новорожденных в критическом состоянии 21,22,23,24, в том числе во время операций на сердце для лечения пороков сердца 23,25,26,27,28 . Кроме того, несколько авторов исследовали использование диффузной оптики для оценки церебральной гемодинамики при различных цереброваскулярных вмешательствах, таких как каротидная эндартерэктомия 29,30,31, тромболитическое лечение инсульта 32, манипуляции с изголовьем кровати 33,34,35, сердечно-легочная реанимация 36 и другие 37,38, 39. Когда также доступен непрерывный мониторинг артериального давления, диффузная оптика может быть использована для мониторинга церебральной ауторегуляции как у здоровых, так и у критически больных субъектов 11,40,41,42, а также для оценки критического закрывающего давления мозгового кровообращения 43. Несколько авторов подтвердили измерения CBF с помощью DCS по сравнению с различными показателями CBFзолотого стандарта 18, в то время как было показано, что CMRO2, измеренный с помощью диффузной оптики, является полезным параметром для нейрокритического мониторинга 8,18,23,24,28,43,44,45 . Кроме того, в предыдущих исследованиях были подтверждены оптические параметры церебральной гемодинамики для долгосрочного мониторинга нейрокритических пациентов 8,9,10,11, в том числе для прогнозирования гипоксических 46,47,48 и ишемических событий 8.

Надежность диффузных оптических методов для предоставления ценной информации в режиме реального времени во время продольных измерений, а также во время клинических вмешательств остается в значительной степени нерешенной. Использование автономной системы DOS ранее сравнивалось с инвазивными мониторами напряжения кислорода в тканях головного мозга, и считалось, что DOS не обладает достаточной чувствительностью для замены инвазивных мониторов. Однако, помимо использования относительно небольших популяций, прямое сравнение инвазивных и неинвазивных мониторов может быть ошибочным, поскольку каждый метод исследует разные объемы, содержащие разные части сосудистой сети головного мозга. Несмотря на то, что эти исследования в конечном итоге пришли к выводу, что диффузная оптика не является заменой инвазивным мониторам, в обоих исследованиях DOS достиг умеренной или хорошей точности, которая может быть достаточной для случаев и / или мест, где инвазивные мониторы недоступны.

По сравнению с другими подходами, ключевым преимуществом диффузной оптики является ее способность одновременно измерять кровоток и оксигенацию тканевой крови неинвазивно (и непрерывно) у постели больного с помощью портативных приборов. По сравнению с транскраниальным допплеровским ультразвуком (ТКД) DCS имеет дополнительное преимущество: он измеряет перфузию на тканевом уровне, тогда как TCD измеряет скорость мозгового кровотока в крупных артериях у основания мозга. Это различие может быть особенно важно при оценке стеноокклюзионных заболеваний, при которых перфузии способствуют как проксимальный кровоток в крупных артериях, так и лептоменингеальные коллатерали. Оптические методы также имеют преимущества по сравнению с другими традиционными методами визуализации, такими как позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ). В дополнение к одновременному обеспечению прямых измерений концентраций как CBF, так и HbO/HbR, что невозможно только с помощью МРТ или ПЭТ, оптический мониторинг также обеспечивает значительно лучшее временное разрешение, позволяя, например, оценить динамическую ауторегуляцию головного мозга40,41,42 и оценить динамически развивающиеся гемодинамические изменения. Кроме того, диффузные оптические приборы являются недорогими и портативными по сравнению с ПЭТ и МРТ, что является критическим преимуществом, учитывая высокое бремя сосудистых заболеваний в странах с низким и средним уровнем дохода.

Предлагаемый здесь протокол представляет собой среду для прикроватного нейромониторинга пациентов в отделении интенсивной терапии (ОИТ) в режиме реального времени. Протокол использует гибридное оптическое устройство вместе с клинически удобным графическим пользовательским интерфейсом (GUI) и настраиваемыми оптическими датчиками для зондирования пациентов (рис. 1). Гибридная система, используемая для демонстрации этого протокола, сочетает в себе две диффузные оптические спектроскопии из независимых модулей: коммерческий модуль DOS в частотной области (FD-) и самодельный модуль DCS (рис. 1A). Модуль49,50 FD-DOS состоит из 4 фотоэлектронных умножителей (ФЭУ) и 32 лазерных диодов, излучающих на четырех различных длинах волн (690, 704, 750 и 850 нм). Модуль DCS состоит из длиннокогерентного лазера, излучающего на длине волны 785 нм, 16 однофотонных счетчиков в качестве детекторов и платы коррелятора. Частота дискретизации модуля FD-DOS составляет 10 Гц, а максимальная частота дискретизации модуля DCS — 3 Гц. Для интеграции модулей FD-DOS и DCS в нашем управляющем программном обеспечении был запрограммирован микроконтроллер для автоматического переключения между каждым модулем. Микроконтроллер отвечает за включение и выключение лазеров FD-DOS и DCS, а также детекторов FD-DOS, позволяющих проводить измерения каждого модуля с чередованием. В общей сложности предлагаемая система может собирать один комбинированный образец FD-DOS и DCS каждые 0,5-5 с, в зависимости от требований к отношению сигнал/шум (SNR) (более длительное время сбора приводит к лучшему SNR). Чтобы соединить свет со лбом, мы разработали оптический зонд, напечатанный на 3D-принтере, который можно настроить для каждого пациента (рис. 1B), с расстоянием между источником и детектором от 0,8 до 4,0 см. Стандартное разделение источника-детектора, используемое в представленных здесь примерах, составляет 2,5 см для DCS и 1,5, 2,0, 2,5 и 3,0 см для FD-DOS.

Главной особенностью протокола, представленного в данном исследовании, является разработка интерфейса реального времени, который может как управлять аппаратным обеспечением с дружественным графическим интерфейсом, так и отображать основные параметры физиологии головного мозга в режиме реального времени при различных временных окнах (рис. 1С). Конвейер анализа в реальном времени, разработанный в рамках предлагаемого графического интерфейса, является быстрым и занимает менее 50 мс для вычисления оптических параметров (см. Дополнительные материалы для получения более подробной информации). Графический интерфейс был вдохновлен текущими клиническими инструментами, уже доступными в нейро-ОИТ, и он был адаптирован на основе обширных отзывов клинических пользователей во время перевода системы в нейро-ОИТ. Следовательно, графический интерфейс реального времени может облегчить внедрение оптической системы штатным персоналом больницы, таким как нейрореаниматологи и медсестры. Широкое внедрение диффузной оптики в качестве инструмента клинических исследований может повысить ее способность контролировать физиологически значимые данные и в конечном итоге может продемонстрировать, что диффузная оптика является хорошим вариантом для неинвазивного мониторинга нейрокритических пациентов в режиме реального времени.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Протокол был утвержден местным комитетом Университета Кампинаса (номер протокола 56602516.2.0000.5404). Письменное информированное согласие было получено от пациента или законного представителя до проведения измерений. Мы наблюдали за пациентами, которые были госпитализированы в клинику Университета Кампинаса с диагнозом ишемический инсульт или субарахноидальное кровоизлияние, влияющее на переднее кровообращение. Пациенты с ишемическими инсультами, затрагивающими заднее кровообращение, пациенты с декомпрессивными кранэктомиями из-за повышенного внутричерепного давления и пациенты с другими нейродегенеративными заболеваниями (деменция, болезнь Паркинсона или любое другое заболевание, которое может быть связано с атрофией коры головного мозга) были исключены из протокола исследования.

1. Подготовка перед перемещением системы в отделение интенсивной терапии

  1. Подключите все волокна к соответствующим лазерам и детекторам и убедитесь, что они правильно прикреплены к оптическому зонду (рис. 1B).
  2. Убедитесь, что оптический зонд закрыт черной тканью, чтобы лазеры не светили в комнате.
  3. Поверните выключатель питания системы в положение «ВКЛ». После включения питания системы подождите 30 секунд, а затем поверните переключатель лазерной клавиши DCS в положение «ВКЛ». Лазеры FD-DOS автоматически включаются при включении питания системы.
  4. Пока система готовится, получите согласие либо от участника, либо от законного представителя. После получения согласия принесите тележку в палату пациента.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Поскольку гибридная система имеет встроенный аккумулятор, которого хватает на 45 минут, ее не нужно выключать во время транспортировки.

2. Калибровка и настройки усиления системы DOS

  1. По прибытии в отделение интенсивной терапии выключите лазер DCS, переведя ключ в положение «ВЫКЛ».
  2. Начиная с твердотельного фантома с пометкой «Калибровка», запустите процесс калибровки в программном обеспечении FD-DOS (BOXY, ISS), выполнив следующие действия.
    1. В меню «Файл» загрузите соответствующий файл настроек для используемого зонда, нажав на опцию «Загрузить файл настроек».
    2. Поместите щуп на изогнутую сторону фантома, обеспечив хороший контакт с поверхностью, а затем оптимизируйте напряжение смещения ФЭУ, нажав кнопку «Оптимизировать все детекторы» в программном обеспечении FD-DOS.
    3. Запустите калибровку для разделения нескольких источников-детекторов, нажав на опцию «Calc. Форма сигнала Calib. Значения для оптического реквизита. и «Несколько расстояний» в меню «Калибровка».
    4. Откройте опцию «Пользовательские вычисления» в меню «Текст-Мон», чтобы убедиться, что измеренные оптические свойства соответствуют заранее заданным значениям (записанным в сплошном фантоме) и что подгонка R2 близка к единице.
  3. Повторите описанные выше шаги (кроме шага 2.2.3), чтобы измерить оптические свойства фантома, помеченного как «Проверка», чтобы убедиться, что калибровка была адекватной. Измеренные оптические свойства должны совпадать в пределах 10% со значениями, указанными в фантомах.
    ВНИМАНИЕ: Обязательно выключайте ФЭУ (нажимая кнопку «Все детекторы выключены») каждый раз при перемещении зонда, чтобы не повредить ФЭУ из-за прямого освещения окружающим светом.
  4. Если калибровка недостаточна, повторно запустите процесс калибровки (шаги 2.2 и 2.3). Обеспечение хорошей калибровки системы FD-DOS имеет важное значение для достоверности измерений FD-DOS.

3. Подготовка участника у постели больного

  1. Используйте дезинфицирующие салфетки для очистки зонда и лба пациента.
  2. Поместите двустороннюю ленту на зонд (рис. 1B), убедившись, что лента не находится в прямом контакте с наконечниками оптического волокна.
  3. Разместите лазерную безопасность в Google на эту тему.
  4. Поместите зонды на область интереса (ROI) и оберните эластичные ремни вокруг головы субъекта. Хотя это и не является строго необходимым для FD-DOS и DCS, рекомендуется накрывать оптический зонд черной тканью или черной повязкой, чтобы уменьшить шум из-за окружающего света.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Важно убедиться, что эластичный ремешок не слишком тугой и не слишком свободный. Если ремешок слишком тугой, это может вызвать значительный дискомфорт у пациента, а если ремешок слишком свободен, это может привести к ухудшению качества данных, поскольку двусторонняя лента недостаточно прочна, чтобы удерживать зонды на месте.
  5. После того, как зонд будет должным образом закреплен на лбу пациента, включите лазер DCS, переключив клавишу в положение «ON».
    ВНИМАНИЕ: В системе DCS используется лазер класса 3B, который опасен для воздействия на глаза. Очень важно включать лазеры только тогда, когда зонд правильно прикреплен ко лбу пациента.

4. Оценка качества данных

  1. Прежде чем приступить к сбору данных с помощью графического интерфейса, напишите разделение источника и детектора DCS на вкладке «Настройки» графического интерфейса.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Система DCS не требует этапа калибровки, но для анализа в реальном времени необходим надлежащий ввод разделения источника и детектора (подробности см. в разделе «Дополнительные материалы »).
  2. Запустите программное обеспечение для сбора данных, нажав кнопку «Пуск» в графическом интерфейсе, и проверьте сигнал DOS в программном обеспечении FD-DOS:
    1. Нажмите кнопку «Оптимизировать все детекторы» в программном обеспечении FD-DOS, чтобы оптимизировать напряжение смещения ФЭУ.
    2. Проверьте оптические свойства и R2 фитинга DOS в параметре «Определяемый пользователем расчет» в меню «Текст-Мон». Коэффициент R 2 должен быть близок к единице и, как правило, коэффициент поглощения пациентов должен быть в пределах 0,05 и 0,2 см-1, а коэффициент рассеяния должен быть в пределах 6 и 13 см-113.
  3. Проверьте сигнал DCS на вкладке «Кривые корреляции» графического интерфейса.
    1. Включите детекторы DCS, повернув переключатели в положение « ON».
    2. Убедитесь, что каждый детектор DCS измеряет достаточную интенсивность света. Как правило, требуется более 10 кГц.
    3. Если измеренная интенсивность превышает 800 кГц, используйте фильтр нейтральной плотности, чтобы уменьшить количество фотонов, чтобы не повредить детекторы. Как правило, это проблема для более коротких (< 1 см) разделений источник-детектор.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Помимо потенциального повреждения детекторов DCS, количество фотонов выше 800 кГц также может привести к ошибкам из-за нелинейных эффектов в детекторе.
    4. Проверьте автокорреляционные кривые, чтобы убедиться в хорошем сцеплении кожи (см. Репрезентативные результаты и рис. 2), и при необходимости измените положение оптического зонда.
    5. Если изменение положения зонда было необходимо на предыдущем шаге, повторите шаги 4.2 и 4.3. Эти шаги, возможно, придется повторить несколько раз.
      ПРИМЕЧАНИЕ: DCS и детекторы FD-DOS должны выключаться при каждом перемещении датчика. Чтобы выключить датчики DCS, вручную переведите переключатели в положение «ВЫКЛ». Детектор FD-DOS отключается нажатием кнопки «Все детекторы выключены» в программном обеспечении FD-DOS.
  4. Когда будет достигнут хороший контакт между зондом и кожей, остановите сбор данных, нажав кнопку «Стоп» в графическом интерфейсе. Затем установите идентификаторы эксперимента и пациента в текстовом поле «Папка» и напишите имя ROI в текстовом поле «Имя файла».
  5. Начните сбор данных, нажав кнопку «Пуск» в графическом интерфейсе.
  6. Собирайте данные в первом ROI столько, сколько требуется протоколом. При необходимости переместите зонд на другие ROI и повторите измерение.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Период мониторинга может варьироваться в зависимости от целей исследования.

5. Соображения для экспериментатора во время измерения

  1. После начала измерения введите на вкладке «Информация об эксперименте» графического интерфейса соответствующую информацию о пациенте (например, тип и место травмы, вводимые лекарства, возраст, пол и т. д.).
  2. Убедитесь, что любое соответствующее событие, произошедшее в течение периода мониторинга, помечено, нажав кнопку «Отметить» в графическом интерфейсе. После каждой отметки обязательно напишите описание события на вкладке «Информация об эксперименте» графического интерфейса.

6. Прекратите сбор данных

  1. Остановите сбор данных, нажав кнопку «Стоп» в графическом интерфейсе.
  2. Остановите программное обеспечение FD-DOS, нажав кнопку остановки сбора и записи данных, представленную в виде двух красных квадратов в программном обеспечении FD-DOS.
  3. Выключите детекторы DCS, переведя переключатели в положение «OFF», и выключите лазер DCS, повернув ключ в положение «OFF».
  4. Выключите ФЭУ модуля FD-DOS, нажав кнопку «Все детекторы выключены».
  5. Снимите зонд с головы пациента и снимите с него двусторонний скотч. Затем очистите зонд дезинфицирующими салфетками.
  6. Повторите измерение оптических свойств каждого твердого фантома как можно скорее, чтобы убедиться, что калибровка оставалась адекватной на протяжении всего сеанса мониторинга (см. этап 4.2.2).
    ПРИМЕЧАНИЕ: В идеале этап калибровки должен быть выполнен сразу после удаления оптических зондов из головы пациента (шаг 6.6). Однако из-за проблем со сроками в примерах, представленных в следующем разделе, это было сделано в хранилище.
  7. Очистите систему и ее аксессуары дезинфицирующими салфетками.
  8. Откатите тележку обратно в кладовую.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

В идеале нормализованные автокорреляционные кривые, полученные с помощью модуля DCS, должны быть приблизительно 1,5 при нулевой экстраполяции времени задержки (при использовании одномодовых волокон14), а кривые должны затухать до 1 при более длительном времени задержки. Кривая должна быть гладкой, и она должна иметь более быстрое затухание для более длительного разделения источника и детектора. Пример хорошей автокорреляции показан на рисунке 2А. На рисунке 2B показан пример плохой кривой автокорреляции; В этом примере невозможно различить кривые для различных разделений источник-детектор. На рисунке 2C показан еще один пример плохой автокорреляционной кривой, в которой хвост кривой не соответствовал используемой модели. Проблема на обеих кривых (рис. 2B, C) связана либо с плохим присоединением зонда к коже, либо с утечкой света от источника непосредственно в более короткие разделы источник-детектор.

В качестве примера важности отображения нейрофизиологии в разных временных окнах для правильной интерпретации изменений, наблюдаемых в режиме реального времени, прежде чем связывать изменения с клиническим поведением, на рисунке 3 показан временной ряд сеанса мониторинга у пациента с седативным инсультом, как видно на графическом интерфейсе персонала интенсивной терапии. Во время части сеанса мониторинга клиницисты отсасывали бронхиальный и ротовой секрет пациента (представленный заштрихованной областью на рисунке 3). Движение пациента, вызванное вмешательством, явно нарушает оптический сигнал, что приводит к нефизиологическим скачкам оптических параметров; Поэтому трудно приписать какой-либо физиологический смысл этим изменениям. Вскоре после вмешательства гемодинамические показатели вернулись примерно к тем же значениям, что и до вмешательства, как и ожидалось для стабильного пациента. Этот пример иллюстрирует стабильность системы реального времени в нейро-ОИТ, а также важность анализа гемодинамики пациента в разных временных окнах.

Чтобы проиллюстрировать осуществимость гибридного диффузного оптического устройства для предоставления значимой информации в нейро-ОИТ, мы представляем случай 50-летней женщины с диабетом, гипертонией и застойной сердечной недостаточностью в анамнезе, которая была госпитализирована с левосторонним гемипарезом и у которой был обнаружен ишемический инсульт из-за окклюзии правой MCA (шкала инсульта NIH = 11). На рисунке 4 показаны средние оптические параметры и компьютерная томография на тринадцатый день после госпитализации, когда пациент был интубирован и находился под седацией. Во время этого сеанса мониторинга CBF и CMRO2 в ипсилезионном лбу были значительно ниже, чем их контрализионные параметры в симметричной области. Этот результат согласуется с дефицитом перфузии и последующим некрозом тканей, вызванным ишемией крупного сосуда. Примечательно, что, хотя CBF был ниже в ипсилесиональном полушарии, высокий OEF был обнаружен в обоих полушариях. Это может согласовываться с идеей несчастья перфузии, состояния, в котором наблюдается высокое потребление кислорода (высокий OEF), несмотря на низкий (но не нулевой) CBF, поскольку ткань пытается способствовать восстановлению 8,51,52. В настоящее время перфузию страданий трудно диагностировать в нейро-ОИТ. Несмотря на то, что для оценки чувствительности диффузной оптической спектроскопии для обнаружения нездоровой перфузии необходимы более масштабные исследования с пациентами с острым ишемическим инсультом, этот пример демонстрирует потенциал диффузной оптической системы для оценки клинически важной информации в режиме реального времени.

Наконец, мы представляем продольные результаты, полученные от 62-летней женщины, которая была госпитализирована в нейро-ОИТ из-за тяжелого аневризматического субарахноидального кровоизлияния в правую среднюю мозговую артерию (MCA), с V степенью по шкале Ханта и Гесса (т.е. прогнозирующей плохой исход и низкую вероятность выживания)53 и III степенью по шкале Фишера (т.е. риск вазоспазма от низкого до высокого)54. Этот пациент находился под наблюдением на протяжении всей госпитализации, и все показатели церебральной гемодинамики соответствовали клинической эволюции состояния пациента. Мы отсылаем заинтересованного читателя к недавно опубликованному клиническому случаю, который содержит полное описание этого случая9. Чтобы проиллюстрировать возможность проведения измерений в разные дни, на рисунке 5 показан автономный анализ данных, собранных с помощью системы на нескольких сеансах во время госпитализации пациента, описанного выше и подробно представленного в ссылке 9. Здесь индекс латеральности (LI) был рассчитан для каждого физиологического параметра как:

Equation 1

где X представляет собой измеренную переменную (например, CBF, OEF, CMRO2), а нижний индекс обозначает полушарие мозга. С помощью LI можно напрямую сравнить различия в каждом полушарии на протяжении всей госпитализации. Было показано, что индекс латеральности очень полезен для различных клинических сценариев52,55,56,57, и его можно легко оценить с помощью представленного здесь протокола путем последовательного измерения симметричных областей в обоих полушариях. Среднее артериальное давление (MAP) было собрано с помощью независимого инструмента, доступного в нейро-ОИТ, и оно также показано на рисунке 5 для справки.

Тщательный анализ рисунка 5 выявляет два значительных периода нарушения в масштабах полушария. Первый период пришелся на период между первым и третьим сутками после госпитализации, при котором все нейрофизиологические параметры в ипсилесиональной РОИ увеличились больше, чем в симметричной контрализиональной РИ. Это увеличение ЛИ на третьи сутки после госпитализации может свидетельствовать о возможной гомеостатической попытке восстановить метаболический баланс пораженной ткани. В течение второго периода, начиная с третьего дня госпитализации, ЛИ непрерывно снижался, что соответствовало ухудшению состояния больного. При этом пациент скончался после 9 дней госпитализации.

Figure 1
Рисунок 1: Оптическая среда, разработанная для наблюдения за пациентами в отделении интенсивной терапии. А) Гибридная диффузная оптическая система сочетает в себе модуль диффузной оптической спектроскопии (DOS) в частотной области и модуль диффузной корреляционной спектроскопии (DCS). (B) Настраиваемый зонд, предложенный в настоящем исследовании, по умолчанию имеет 4 разделения источник-детектор (0,7, 1,5, 2,5 и 3,0 см) для DCS и 4 разделения источник-детектор для DOS (1,5, 2,0, 2,5 и 3,0 см). Для простоты в приведенных здесь примерах использовалось только 2,5-сантиметровое разделение источника и детектора для DCS. (C) Графический пользовательский интерфейс (GUI) в режиме реального времени управляет диффузной оптической системой и отображает измеренный мозговой кровоток (CBF), фракцию экстракции кислорода (OEF) и скорость метаболизма кислорода в мозге (CMRO 2) в режиме реального времени, как в течение 5-минутного временного окна (левые панели), так и в течение2-часового временного окна (правые панели). В нижней части графического интерфейса исследователь может нажимать кнопки, чтобы начать и остановить сбор данных, получить базовый период для сравнения и отметить любые соответствующие вмешательства. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 2
Рисунок 2: Репрезентативные автокорреляционные кривые для модуля DCS. (A) Пример хорошей автокорреляции, которая составляла приблизительно 1,5 при экстраполяции времени задержки и уменьшалась до 1 при более длительных временах задержки. Как и ожидалось, кривые автокорреляции затухали быстрее при более длительном разделении источник-детектор. (B) Пример плохой автокорреляционной кривой, когда невозможно различить кривые для различных разделений источник-детектор. (C) Еще один пример плохой кривой автокорреляции, в которой хвост кривой не совпадает с используемой моделью. Проблемы, описанные в пунктах (B) и (C), связаны либо с плохим присоединением зонда к коже, либо с утечкой света от источника непосредственно к более коротким разделениям между источником и детектором. Исследователь может посмотреть на кривые на вкладке «Кривые корреляции» в графическом интерфейсе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 3
Рисунок 3: Церебральная физиология сеанса мониторинга у пациента с седативным инсультом, как видно на графическом интерфейсе персоналом интенсивной терапии. Графический интерфейс отображает мозговой кровоток (CBF, красным цветом), фракцию экстракции кислорода (OEF, синий) и скорость метаболизма кислорода в мозге (CMRO 2, зеленым цветом) в режиме реального времени как для (A) короткого (т.е. 5 мин), так и (B) длинного (т.е.2 ч) временных окон, а также (C) среднее значение за последние 5 минут. Во время части этого сеанса мониторинга клиницисты отсасывали бронхиальный и оральный секрет пациента (представленный заштрихованной областью в B). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 4
Рисунок 4: Нейрофизиологическая информация пациента с диагнозом тяжелый ишемический инсульт в правой средней мозговой артерии на тринадцатые сутки после госпитализации. (A) Мозговой кровоток (CBF), фракция экстракции кислорода (OEF), скорость метаболизма кислорода в мозге (CMRO2) и общая концентрация гемоглобина (HbT), измеренные с помощью диффузной оптической системы в контрализионном и ипсилесиональном полушариях. (B) Компьютерная томография (КТ) на основе однодневного измерения пациента. Красные области на изображениях КТ представляют предполагаемую область оптической чувствительности, а фиолетовый эллипс показывает приблизительное местоположение повреждения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 5
Рисунок 5: Временная эволюция индекса латеральности для оптически полученных физиологических параметров у 62-летней пациентки после аневризматического субарахноидального кровоизлияния высокой степени злокачественности (аСАК). Изменения в искусной области интереса (ROI) по сравнению с изменениями контрализиональной ROI показаны на левой оси мозгового кровотока (CBF, красные круги), фракции экстракции кислорода (OEF, синий ромб) и скорости метаболизма кислорода в мозге (CMRO2, зеленые треугольники). Эволюция среднего артериального давления (MAP, серые квадраты) была собрана независимо и показана на правой оси для сравнения. Полосы погрешностей каждой точки представляют собой стандартное отклонение каждого параметра в сеансе мониторинга. В течение нескольких дней стандартное отклонение было слишком малым, чтобы его можно было показать. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Дополнительные материалы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

В этой статье представлена гибридная оптическая система, которая может предоставлять информацию в режиме реального времени о мозговом кровотоке, церебральной оксигенации и церебральном метаболизме кислорода у нейрокритических пациентов. Использование диффузных оптических методов ранее рассматривалось в качестве потенциального маркера для неинвазивного прикроватного мониторинга в клинических сценариях. Предыдущее исследование было сосредоточено на клинических аспектах и возможности оптического мониторинга во время госпитализации в нейро-ОИТ с помощью клинического случая9. Основное внимание в этой работе уделяется детализации актуальных и инновационных аспектов, связанных с мониторингом в реальном времени с помощью диффузной оптики. В частности, в этой статье был предложен графический интерфейс реального времени, который предоставляет четкую и полезную информацию для клиницистов. Графический интерфейс позволяет легко сравнивать различные периоды времени, что важно для интерпретации клинически значимых данных. Представленная здесь реализация графического интерфейса может быть легко переведена для системы DCS на основе программного коррелятора с оговоркой, что частота отображения в реальном времени должна быть ограничена ~20 Гц. Усреднение автокорреляционных кривых в реальном времени может быть использовано для снижения скорости сбора выборки. В будущем информация в режиме реального времени, предоставляемая предлагаемым протоколом, может быть использована для руководства терапией, потенциально улучшая клинический исход нейрокритических пациентов.

В этой работе также предлагается использовать настраиваемый оптический зонд, который может работать с различными настройками и, следовательно, соответствовать различным целям и потребностям клиницистов. Правильный выбор разделения источник-детектор является критическим шагом для максимизации церебральной чувствительности диффузной оптики. В большинстве случаев оптимальный зонд для измерений DCS у взрослых должен иметь, по крайней мере, короткое (< 1 см) и длинное (> 2,5 см) разделение источник-детектор. Было показано, что длительное разделение источник-детектор обеспечивает наилучший компромисс между отношением сигнал/шум (SNR) и церебральной чувствительностью 12,14,16, в то время как короткое разделение в основном чувствительно к внецеребральным тканям и полезно для дифференциации внецеребральных изменений от церебральных изменений12,16 . Для FD-DOS простой зонд, обеспечивающий разумный компромисс между SNR и церебральной чувствительностью у взрослых, содержит 4 разделения источник-детектор (1,5, 2,0, 2,5 и 3,0 см)58. Наиболее важным шагом для измерения FD-DOS является процедура калибровки, которая необходима для сравнения переменного тока и фазовых переходов от разных волокон (раздел 2 протокола). Плохая калибровка системы FD-DOS может привести к большим ошибкам в полученных значениях оптических свойств ткани, что повлияет на точность как церебральной оксигенации, так и значений мозгового кровотока. Важно отметить, что протокол, предложенный в этом исследовании, фокусируется на оптическом зонде для FD-DOS, который содержит один ФЭУ и несколько источников света. Описанная здесь процедура калибровки должна быть модифицирована для экспериментов с использованием нескольких детекторов. Для исследований с использованием нескольких детекторов напряжение смещения ФЭУ не должно изменяться во время процедуры калибровки, поэтому необходим тщательный выбор оптических свойств калибровочных фантомов.

В дополнение к измерениям оксигенации головного мозга, модуль DOS также улучшает расчет CBF, поскольку модель DCS также зависит от оптических свойств ткани. В этом исследовании использовалась коммерческая система FD-DOS с одной частотой модуляции для восстановления оптических свойств и оксигенации головного мозга. Однако существуют и другие альтернативы, которые могли бы предоставить более точную информацию, такие как DOS во временной области или многочастотные системы FD-DOS 59,60,61,62,63,64. Эти системы могут снизить сложность эксперимента, поскольку они требуют разделения одного источника и детектора для восстановления физиологии головного мозга, тогда как традиционный FD-DOS, используемый здесь, требует разделения нескольких источников и детекторов и, следовательно, нескольких волокон, прикрепленных к голове. Кроме того, поскольку основным интересом этого протокола были долгосрочные тенденции в физиологии головного мозга, в этом исследовании было решено провести измерения DOS и DCS с чередованием. В будущем, чтобы избежать перекрестного загрязнения и увеличить частоту дискретизации, можно получать одновременные измерения DOS и DCS, включая режекторные фильтры на детекторах DOS и DCS.

Одним из ограничений текущего протокола является ограничение размещения зонда лбом. На данный момент трудно получить измерения DCS через волосы. Это не проблема для инсультов, охватывающих большую часть мозга, как это чаще всего бывает в нейро-ОИТ. Тем не менее, измерения на лбу могут быть не чувствительны, например, к небольшим штрихам MCA или PCA. С дальнейшими улучшениями оптических зондов можно будет измерять волосы, и, объединив систему с нейронавигационным устройством, можно будет проводить измерения по небольшому локальному ROI. Собирая подробную пространственную информацию на оптическую информацию, мы ожидаем заметного улучшения чувствительности диффузной оптики к гемодинамическим нарушениям, вызванным очаговыми цереброваскулярными нарушениями.

Наконец, важно упомянуть о нескольких ограничениях диффузных оптических методов. Во-первых, диффузная оптика по своей природе чувствительна к внецеребральной ткани, и может потребоваться лучшее моделирование данных, чтобы правильно учесть разницу в внецеребральной и церебральной физиологии 65,66,67,68,69,70. Кроме того, измерение CBF DCS чувствительно к внешнему давлению оптического зонда на ткань. Например, увеличивая давление зонда, мы уменьшаем кровоток во внешних тканях, что также снижает CBF, измеренный DCS71,72,73. Обратите внимание, однако, что, хотя CBF снижается из-за увеличения давления зонда, пульсация частоты сердечных сокращений CBF остается неизменной72. Интересно, что эти изменения в CBF можно использовать из-за давления внешнего зонда для разделения внецеребральной и церебральной физиологии73. Наконец, оптический CBF имеет физические единицы (т.е. см2 / с), а не более обычные клинические единицы (т.е. мл / 100 г ткани / мин). Некоторые авторы предложили использовать индоцианин-зеленый (ICG) для восстановления абсолютного CBF из DOS и калибровки индекса CBF от DCS до абсолютных клинических единиц 74,75,76,77,78. Однако точность калибровочного коэффициента от ICG не может быть напрямую переведена в различные ситуации из-за нарушений макро- и микроциркуляции после травмы головного мозга.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Автор(ы) заявили о следующих потенциальных конфликтах интересов в отношении исследования, авторства и/или публикации этой статьи: RC Mesquita имеет одну находящуюся на рассмотрении патентную заявку и два других патента, относящихся к этой работе (патенты США 10,342,488 и 10,064,554). В настоящее время ни один автор не получает гонорары или платежи по этим патентам.

   

Acknowledgments

Мы выражаем признательность за поддержку со стороны Исследовательского фонда Сан-Паулу (FAPESP) в соответствии с Proc. 2012/02500-8 (RM), 2014/25486-6 (RF) и 2013/07559-3. Спонсоры не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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

Медицина выпуск 165 диффузная оптическая спектроскопия диффузная корреляционная спектроскопия мозговой кровоток цереброваскулярные нарушения нейрокритический мониторинг инсульт отделение интенсивной терапии

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

Мониторинг нейрокритических пациентов в режиме реального времени с помощью диффузной оптической спектроскопии
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

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).

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