JoVE Journal > Bioengineering
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Risultati
Discussion
Divulgazioni
Acknowledgements
Materials
Riferimenti
Traduzione automatica
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Bioingegneria

Церебральный поток крови на основе отдыха государства функциональная связь человеческого мозга с помощью оптической диффузной корреляции спектроскопии

Published: May 27, 2020
doi:
10.3791/60765
, , ,
1Department of Biomedical, Industrial and Human Factors Engineering,Wright State University, 2South China Academy of Advanced Optoelectronics,South China Normal University

Summary

Этот протокол демонстрирует, как измерить функциональное соединение состояния покоя в префронтальной коре человека с помощью специально госдиффузного инструмента спектроскопии корреляции. В докладе также обсуждаются практические аспекты эксперимента, а также подробные шаги по анализу данных.

Abstract

Для получения всестороннего понимания человеческого мозга, использование мозгового кровотока (CBF) в качестве источника контрастности желательно, потому что это ключевой гемодинамический параметр, связанный с церебральным кислородом. Показано, что низкочастотные колебания состояния покоя, основанные на контрасте оксигенации, обеспечивают корреляцию между функционально связанными регионами. Представленный протокол использует оптическую диффузную корреляционную спектроскопию (DCS) для оценки функциональной связи состояния покоя на основе крови (RSFC) в человеческом мозге. Результаты РСФК на основе CBF в лобной коре человека показывают, что внутрирегиональный RSFC значительно выше в левой и правой кортиксах по сравнению с межрегиональным RSFC в обоих кортиках. Этот протокол должен представлять интерес для исследователей, которые используют мультимодальные методы визуализации для изучения функции человеческого мозга, особенно в педиатрической популяции.

Introduction

Когда мозг находится в состоянии покоя, он демонстрирует высокую синхронизацию спонтанной активности в функционально связанных регионах, которые могут быть расположены близко в непосредственной близости или на расстоянии. Эти зоны синхронизации известны как функциональные сети1,,2,,3,,4,,5,,6,,7,,8,9. Это явление было впервые обнаружено функциональной магнитно-резонансной томографии (ФМРТ) исследование с использованием кислорода в крови зависит (BOLD) сигналы, которые указывают на уровень оксигенации мозговой крови5,10, также известный как состояние отдыха функциональной связи (RSFC). Аномалии в RSFC были связаны с расстройствами мозга, такими как аутизм11, болезнь Альцгеймера12, и депрессия13. Таким образом, RSFC является ценным инструментом для изучения пациентов с расстройствами, которые имеют проблемы с выполнением задач на основе оценок. Тем не менее, многие пациенты, такие как молодые дети-аутисты, являются плохими кандидатами для оценки МРТ, так как это требует оставаться еще внутри ограниченного пространства в течение длительных периодов времени14,15. Оптическая визуализация быстра и носима; таким образом, он подходит для большинства пациентов, особенно педиатрического населения16,,17,,18,,19,,20,,21,,22,,23,24. Используя эти преимущества, функциональная ближнеинфракрасная спектроскопия (fNIRS), которая может количественно йемоглобина концентрации и параметров насыщения кислородом в головном мозге, используется для измерения RSFC у людей (в том числе педиатрической населения4,8,25 и пациентов с аутизмом11).

Оптическая диффузная корреляционная спектроскопия (DCS), относительно новая оптическая техника, может количественно цоструктивить мозговой кровоток, который является важным параметром, который связывает подачу кислорода с метаболизмом6,17,,26,27,29.29 Оптический контраст потока количественно DCS было показано, что более высокая чувствительность в головном мозге по сравнению с оксигенации контраст30. Таким образом, использование cbF-параметров, полученных по цРбФ, является выгодным.

DCS чувствителен к движущимся кровяным клеткам. При распространении фотонов рассеиваются от движущихся кровяных клеток, это приводит к тому, что интенсивность обнаруженного света колеблется с течением времени. DCS измеряет функцию автокорреляции на основе времени, и скорость ее распада зависит от оптических параметров и кровотока. Эти значения в конечном счете используются для получения индекса мозгового кровотока (CBFi). С более быстрыми движущимися клетками крови функция аутокорреляции интенсивности распадается быстрее. Таким образом, информация о движении глубоко под поверхностью ткани может быть получена (например, в головном мозге) из измерений диффузионных колебаний света с течением времени27,,31,,32,,33,,34,35. DCS является методом, дополняет широко известный fNIRS, который измеряет оксигенацию крови17,36. Поскольку fNIRS и DCS являются оптическими методами визуализации мозга с высоким временным разрешением в диапазоне миллисекунд, оптические настройки изображений гораздо менее чувствительны к артефактам движения, чем МРТ. Они также успешно используются для функциональной визуализации мозга в педиатрических популяциях, в том числе очень маленьких младенцев16. Ранее, поверхностные измерения кровотока были использованы для оценки RSFC в доклинических исследованиях у мышей37. Здесь параметры кровотока используются для количественной оценки RSFC у девяти здоровых взрослых в качестве доказательства концепции исследования38,39.

В этом исследовании используется коммерческая система FD-fNIRS и пользовательская система DCS(см. Таблица материалов). DCS, который был построен в доме состоит из двух 785 нм, 100 мВт, длинная когеренция длина непрерывной волны лазеров, которые соединены с разъемом FC и восемь однофотонных счетных машин (SPCM) подключен к автокоррелатор. Специально для этой системы был разработан графический пользовательский интерфейс (GUI) специально для отображения и сохранения фотонных отсчетов, кривых автокорреляции и полуколичественного кровотока каждого канала SPCM в режиме реального времени. Части в этой системе обычно используются для DCS16,17,,31,32,40,42,43,44, и полученные результаты также были проверены в доме и используется в недавнем исследовании39.

Protocol

Протокол был одобрен Советом по институциональному обзору при Университете штата Райт, и до начала эксперимента от каждого участника было получено информированное согласие. 1. Подготовка предмета Включите систему FD-fNIRS и DCS, чтобы прогреться в течение по крайней мер…

Representative Results

Осуществимость использования DCS для измерения функциональной связи была успешно demostrated39. Измерено состояние отдыха в префронтальных кортиках девяти испытуемых. Результаты (средние и SD) показали более высокую корреляцию во внутрирегиональном регионе левого (0,64 и 0,25) и прав…

Discussion

Чтобы определить, были ли CBF, измеряемые DCS точно обнаружены RSFC, две области мозга с известными свойствами RSFC были рассмотрены. Функциональная связь между регионами DLFC и между DLFC и IFC предполагается существовать57,58,59. Была выбрана связь м…

Divulgazioni

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Авторы хотели бы отметить финансовую поддержку со стороны третьего рубежа Огайо в Огайо Imaging исследований и инноваций сети (OIRAIN, 667750), и Национальный фонд естественных наук Китая (No 81771876).

Materials

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

Riferimenti

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

Tags

Keywords: Cerebral Blood FlowResting State Functional ConnectivityOptical Diffuse Correlation SpectroscopyWearable Optical Probes3D-printed ProbeMulti-mode FibersSingle-mode Fibers785 Nanometer LaserSingle-photon Counting MachinesFD-fNIRS SystemCalibration Phantom
check_url/it/60765?article_type=t

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Citazione di questo articolo
Poon, C., Rinehart, B., Li, J., Sunar, U. Cerebral Blood Flow-Based Resting State Functional Connectivity of the Human Brain using Optical Diffuse Correlation Spectroscopy. J. Vis. Exp. (159), e60765, doi:10.3791/60765 (2020).
Scarica citazione
Ristampe e autorizzazioni

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image