Misurazione del flusso sanguigno cerebrale umano e della funzione cerebrale con fibre

Biologia delle comunicazioni volume 6, numero articolo: 844 (2023) Citare questo articolo

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Il flusso sanguigno cerebrale (CBF) è fondamentale per la salute del cervello. La spettroscopia ottica a contrasto maculato (SCOS) è una tecnica recentemente sviluppata per misurare il CBF, ma l'uso della SCOS per misurare la funzione del cervello umano a grandi separazioni sorgente-rivelatore con sensibilità paragonabile o maggiore al flusso sanguigno cerebrale piuttosto che extracerebrale non è stato utilizzato. dimostrato. Descriviamo un sistema SCOS basato su fibra in grado di misurare i cambiamenti CBF indotti dall'attivazione del cervello umano a separazioni del rilevatore di sorgente di 33 mm utilizzando rilevatori CMOS. Il sistema implementa una strategia a impulsi per migliorare il flusso di fotoni e utilizza una pipeline di elaborazione dati per migliorare la precisione della misurazione. Mostriamo che SCOS supera l'attuale modalità ottica leader per la misurazione del CBF, ovvero la spettroscopia a correlazione diffusa (DCS), ottenendo un miglioramento SNR di oltre 10 volte a un costo finanziario simile. SCOS a base di fibra fornisce un approccio alternativo al neuroimaging funzionale per applicazioni di neuroscienze cognitive e scienze della salute.

Il flusso sanguigno cerebrale (CBF) è un indicatore importante della salute del cervello poiché regola l’apporto di ossigeno al cervello e rimuove i rifiuti metabolici come l’anidride carbonica. Le alterazioni del CBF sono correlate a condizioni cliniche gravi come ictus ischemico1,2, lesioni cerebrali traumatiche3 e morbo di Alzheimer4,5. Il CBF fornisce anche informazioni sulla funzione cerebrale6,7,8,9 poiché l'attivazione neurale induce cambiamenti emodinamici tramite l'accoppiamento neurovascolare10. Pertanto, il monitoraggio del CBF è importante per gli studi di neuroscienza cognitiva e per le applicazioni cliniche. La spettroscopia di correlazione diffusa (DCS) è una tecnica ottica che misura il CBF umano dalla luce coerente riemessa dal tessuto11,12,13,14,15. L'indice del flusso sanguigno (BFi), una metrica correlata linearmente con il flusso sanguigno sottostante, viene calcolato dal tempo di decorrelazione della funzione di autocorrelazione dell'andamento temporale dell'intensità dello speckle. Offre un modo conveniente per monitorare in modo non invasivo e continuo il CBF al letto del paziente, cosa che non può essere ottenuta con altre tecniche come la tomografia a emissione di positroni e la risonanza magnetica con etichettatura dello spin arterioso. Tuttavia, i sistemi DCS tradizionali soffrono di un rapporto segnale-rumore (SNR) relativamente basso e i rilevatori a diodo a valanga a fotone singolo (SPAD) utilizzati in questi sistemi sono generalmente costosi, il che rende difficile la realizzazione di geometrie ad alta densità che coprono ampie regioni del cervello. o per calcolare la media su più macchie/canali per migliorare l'SNR. Recentemente, diversi gruppi hanno tentato di migliorare l'SNR del DCS immaginando più macchioline su un array SPAD o migliorando il rilevamento del flusso di fotoni per macchiolina. Ad esempio, un lavoro recentemente pubblicato su DCS multi-speckle con 1.024 canali di rilevamento paralleli9,16 ha mostrato miglioramenti promettenti nell'SNR e ha dimostrato variazioni CBF della fronte umana con una separazione del rilevatore di sorgente corta (SDS) di ρ = 15 mm. Ma a ρ = 15 mm, la sensibilità del cervello è bassa e non è possibile misurare la funzione cerebrale17. In un altro esempio, è stato dimostrato che l'implementazione dell'interferometria migliora il DCS SNR ottenendo prestazioni di rumore di sparo18,19, ma a scapito di una maggiore complessità del sistema che non è preferita per il futuro sviluppo di dispositivi indossabili. Infine, è stato anche dimostrato che l'utilizzo di una lunghezza d'onda maggiore di 1064 nm come sorgente luminosa in ingresso aumenta l'SNR DCS aumentando il flusso di fotoni, grazie all'esposizione massima consentita (MPE) più elevata e all'energia inferiore per fotone rispetto a quella delle lunghezze d'onda più corte, ma questo Il metodo richiede rilevatori a fotone singolo superconduttori superconduttori ancora più costosi20.

Un'altra categoria di tecniche ottiche per misurare il CBF è l'imaging con contrasto laser speckle (LSCI)21,22,23,24. Invece di analizzare le statistiche temporali, ovvero la funzione di autocorrelazione delle intensità delle macchie, come fatto in DCS, LSCI sfrutta le statistiche spaziali calcolando il contrasto spaziale dei modelli di intensità delle macchie misurate entro un determinato tempo di esposizione della fotocamera. I modelli di intensità delle macchioline sono ottenuti utilizzando fotocamere CMOS (metallo-ossido-semiconduttore complementare) a costo relativamente basso che possono catturare milioni di macchioline con milioni di pixel per migliorare l'SNR rispetto agli SPAD utilizzati nei DCS tradizionali che utilizzano poche macchioline. Tuttavia, l'LSCI tradizionale è stato utilizzato principalmente per ottenere immagini bidimensionali di CBF superficiale con illuminazione ad ampio campo, principalmente per piccoli animali come topi con finestre craniche o crani assottigliati. Recentemente, una tecnica derivata da LSCI denominata spettroscopia ottica con contrasto maculato (SCOS) e la sua tomografia ottica con contrasto maculato a espansione tomografica (SCOT) sono state dimostrate per l'imaging dello spazio libero con SDS più grandi, consentendo misurazioni non invasive del flusso sanguigno nelle regioni più profonde in fantasmi, braccia e fronte umane e cervelli di piccoli animali25,26,27,28,29,30. Tuttavia, generalizzare le tecniche dello spazio libero alle misurazioni delle funzioni del cervello umano su una vasta area è difficile a causa della presenza di capelli, della suscettibilità al movimento dovuta alla gamma limitata di messa a fuoco e al campo visivo limitato della fotocamera. Sono stati proposti e utilizzati sistemi basati su fibre per condurre misurazioni delle forme d'onda del polso cardiaco31,32,33, ma la misurazione della funzione del cervello umano a un'ampia separazione sorgente-rivelatore (>30 mm) con sensibilità paragonabile o maggiore alla sensibilità cerebrale piuttosto che extracerebrale il flusso sanguigno non è stato ancora raggiunto. Inoltre, varie fonti di rumore indurranno distorsioni nel contrasto spaziale misurato in SCOS, il che presenta sfide per quantificare i cambiamenti del flusso sanguigno al regime di basso flusso di fotoni tipicamente riscontrato per le misurazioni CBF umane34. Il lavoro pionieristico sulla correzione del rumore dell'inquadratura e del buio è stato modellato e utilizzato sperimentalmente28,34, ma ci sono più fonti di rumore come la disomogeneità nell'illuminazione e il rumore di quantizzazione che devono essere corretti. Inoltre, lo schema di correzione del rumore per le misurazioni del cervello umano non è stato convalidato sperimentalmente.

$3k while the cost of a sCMOS camera is >$10k. For applications with less stringent SNR requirements, there are options for even lower cost CMOS cameras at the expense of higher read noise, lower bit depth, and potentially non-linear and non-uniform camera gain across pixels. For example, we carried out a preliminary measurement of the cardiac signal on the human forehead at ρ = 33 mm using a low-cost CMOS camera (Basler acA1920-160umPRO), which shows a promising high signal quality (Supplementary Fig. 4). While this is beyond the scope of the current manuscript, we believe it is important in the future to characterize different camera options that could be suitable and cost-effective for different applications of SCOS systems. Apart from the cost consideration, we found that the photon flux per speckle in our SCOS system is about 9 times smaller than that of the DCS. Some contributing factors include the energy loss in the lens system and the lower coupling efficiency of higher-order modes in multi-mode fibers. Future work could look into improving the optical design to narrow this gap to achieve even better performance from SCOS systems./p> 10 and hot pixels of the camera are ignored. This correction process is also done for each 7 × 7 pixels. We then perform a weighted average of ${K}_{f}^{2}$ by I2 for all the windows within the ROI to obtain a single value of ${K}_{f}^{2}$ for a camera frame. We calculate ${K}_{f}^{2}$ for all the camera frames to obtain the time course of ${K}_{f}^{2}\left(t\right).$ The average intensity ${I}_{{all}}\left(t\right)$, simplified as $I\left(t\right)$, is also obtained for all the camera frames. ${K}_{f}^{2}$ is related to the decorrelation time of τc and exposure time of Texp via21,22/p>