Summary

Cerebral blodstrøm-basert hviletilstand funksjonell tilkobling av den menneskelige hjerne ved hjelp av optisk diffus korrelasjon spektroskopi

Published: May 27, 2020
doi:

Summary

Denne protokollen demonstrerer hvordan man måler hviletilstandfunksjonell tilkobling i den menneskelige prefrontale cortex ved hjelp av et skreddersydd diffust korrelasjonspektroskopiinstrument. Rapporten diskuterer også praktiske aspekter ved eksperimentet samt detaljerte trinn for å analysere dataene.

Abstract

For å oppnå en omfattende forståelse av den menneskelige hjernen, er utnyttelse av cerebral blodstrøm (CBF) som kontrastkilde ønsket fordi det er en viktig hemodynamisk parameter relatert til cerebral oksygentilførsel. Hviletilstand lavfrekvente svingninger basert på oksygenering kontrast har vist seg å gi sammenhenger mellom funksjonelt tilkoblede regioner. Den presenterte protokollen bruker optisk diffus korrelasjonspektroskopi (DCS) for å vurdere blodstrømsbasert hviletilstand funksjonell tilkobling (RSFC) i den menneskelige hjernen. Resultatene av CBF-baserte RSFC i human frontal cortex indikerer at intra-regionale RSFC er betydelig høyere i venstre og høyre kortisaner sammenlignet med interregionale RSFC i begge kortiklene. Denne protokollen bør være av interesse for forskere som bruker multi-modal bildeteknikker for å studere menneskelig hjernefunksjon, spesielt i den pediatriske befolkningen.

Introduction

Når hjernen er i hviletilstand, viser den en høy synkronisering av spontan aktivitet i funksjonelt relaterte regioner, som kan ligge i nærheten eller på avstand. Disse synkroniserte områdene er kjent som funksjonelle nettverk1,,2,,3,,4,5,6,7,8,9. Dette fenomenet ble først avdekket av en funksjonell magnetisk resonansavbildningsstudie (fMRI) ved hjelp av blodoksygennivåavhengige (BOLD) signaler som indikerer oksygeneringsnivåer i hjerneblodet5,,10, også kjent som hviletilstandfunksjonell tilkobling (RSFC). Abnormiteter i RSFC har vært forbundet med hjernesykdommer som autisme11, Alzheimers12, og depresjon13. Dermed er RSFC et verdifullt verktøy for å studere pasienter med lidelser som har problemer med å utføre oppgavebaserte vurderinger. Men mange pasienter, som små autistiske barn, er dårlige kandidater til vurdering av fMRI, da det krever å forbli fortsatt inne i et begrenset rom i lengre,perioder,15. Optisk bildebehandling er rask og bærbar; Dermed er det egnet for et flertall av pasientene, spesielt den pediatriske befolkningen16,17,18,19,20,21,22,23,24. Ved hjelp av disse fordelene brukes funksjonelle nær-infrarødspektroskopi (fNIRS), som kan kvantifisere hemoglobinkonsentrasjon og oksygenmetningsparametere i hjernen, brukes til å måle RSFC hos mennesker (inkludert barnepopulasjonen4,,8,25 og pasienter med autisme11).

Optisk diffus korrelasjonspektroskopi (DCS), en relativt ny optisk teknikk, kan kvantifisere cerebral blodstrøm, som er en viktig parameter som forbinder oksygentilførsel med metabolisme6,,17,,26,,27,28,29. Optisk strømningskontrast kvantifisert av DCS har vist seg å ha høyere følsomhet i hjernen sammenlignet med oksygeneringskontrast30. Dermed er bruk av DCS-avledede CBF-parametere for vurdering av RSFC en fordel.

DCS er følsom for å flytte blodceller. Når du sprer fotoner sprer seg fra å bevege blodceller, fører dette til at intensiteten av detekterelys svinger over tid. DCS måler en tidsbasert intensitet autokorrelasjonsfunksjon og forfallsraten er avhengig av optiske parametere og blodstrøm. Disse verdiene brukes til slutt til å oppnå cerebral blodstrømindeks (CBFi). Med raskere bevegelige blodceller forfaller intensiteten autokorrelasjonsfunksjonen raskere. Derfor kan informasjon om bevegelse dypt under vevsoverflaten avledes (f.eks. i hjernen) fra målinger av diffuse lyssvingninger over tid27,31,32,33,34,35. DCS er en teknikk som komplementære til den allment kjente fNIRS som måler blod oksygenering17,36. Siden både fNIRS og DCS er optiske hjerneavbildningsteknikker med høy temporal oppløsning i området millisekunder, er de optiske bildeoppsettene langt mindre følsomme for bevegelsesartefakter enn fMRI. De har også blitt brukt til funksjonell hjerneavbildning i pediatriske populasjoner, inkludert svært små spedbarn16. Tidligere har overfladiske blodstrømsmålinger blitt brukt til å vurdere RSFC i prekliniske studier på mus37. Her brukes blodstrømsparametre til å kvantifisere RSFC hos ni friske voksne som en konseptbevisstudie38,39.

I denne studien brukes et kommersielt FD-fNIRS-system og tilpasset DCS-system(se Materialtabellen). DCS som ble bygget internt består av to 785 nm, 100 mW, lang sammenheng lengde kontinuerlig-bølge lasere som er koblet til en FC kontakt og åtte single-foton tellemaskiner (SPCM) koblet til en auto-korrelator. Et tilpasset programvare grafisk brukergrensesnitt (GUI) ble også laget spesielt for at dette systemet skulle vise og lagre fotontellingene, autokorrelasjonskurver og semikvantitativ blodstrøm av hver SPCM-kanal i sanntid. Delene i dette systemet brukes ofte for DCS16,17,31,32,40,42,43,44, og de oppnådde resultatene har også blitt verifisert internt og brukt i en nylig studie39.

Protocol

Protokollen ble godkjent av Institutional Review Board ved Wright State University, og informert samtykke ble innhentet fra hver deltaker før eksperimentet. 1. Forberedelse av Strøm opp FD-fNIRS- og DCS-systemet for å varme opp i minst 10 minutter (se avsnitt 2 og 3 for mer informasjon) før du starter noen målinger av motivet. Et eksempel på emnemåling med det kompakte DCS-instrumentet vises i figur 1. Bruk først et målebånd for å m?…

Representative Results

Muligheten for å bruke DCS til å måle funksjonell tilkobling ble vellykket demostert39. Hviletilstanden funksjonell tilkobling i prefrontal kortiser av ni ble målt. Resultatene (gjennomsnitt ± SD) indikerte en høyere korrelasjon i den intraregionale regionen til venstre (0,64 ± 0,25) og høyre (0,62 ± 0,23) kortices, sammenlignet med den interregionale regionen til venstre (0,32 ± 0,32), (0,34 ± 0,27) og høyre (0,34 ± 0,29), (0,34 ± 0,26) kortiices. (Figur 5</stro…

Discussion

For å finne ut om CBF målt ved DCS nøyaktig oppdaget RSFC, ble to områder av hjernen med kjente RSFC-egenskaper undersøkt. Funksjonell tilkobling mellom DLFC-regioner og mellom DLFC og IFC antas å eksistere57,58,59. Tilkobling mellom to områder i venstre og høyre DLFC ble valgt, fordi den intraregionale tilkoblingen vanligvis er høyere. Tilkobling mellom IFC og DLFC ble også valgt, da den interregionale tilkoblingen er…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Forfatterne ønsker å anerkjenne økonomisk støtte fra Ohio Third Frontier til Ohio Imaging Research and Innovation Network (OIRAIN, 667750), og National Natural Science Foundation of China (nr. 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)

References

  1. Cohen, A. L., et al. Defining functional areas in individual human brains using resting functional connectivity MRI. NeuroImage. 41 (1), 45-57 (2008).
  2. Pizoli, C. E., et al. Resting state activity in development and maintenance of normal brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 108 (28), 11638-11643 (2011).
  3. Duan, L., Zhang, Y. J., Zhu, C. Z. Quantitative comparison of resting state functional connectivity derived from fNIRS and fMRI: A simultaneous recording study. NeuroImage. 60 (4), 2008-2018 (2012).
  4. White, B. R., et al. Resting state functional connectivity in the human brain revealed with diffuse optical tomography. NeuroImage. 47 (1), 148-156 (2009).
  5. Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI. Magnetic resonance in medicine official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine/Society of Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).
  6. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering. , (2011).
  7. Zhang, H., et al. Test-retest assessment of independent component analysis-derived resting state functional connectivity based on functional near-infrared spectroscopy. NeuroImage. 55 (2), 607-615 (2011).
  8. Lu, C. M., et al. Use of fNIRS to assess resting state functional connectivity. Journal of Neuroscience Methods. 186 (2), 242-249 (2010).
  9. Zhang, Y. -. J., et al. Detecting Resting state Functional Connectivity in the Language System using Functional Near-Infrared Spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 15 (4), 047003 (2010).
  10. Fransson, P. Spontaneous low-frequency BOLD signal fluctuations: An fMRI investigation of the resting state default mode of brain function hypothesis. Human Brain Mapping. , (2005).
  11. Li, J., et al. Characterization of autism spectrum disorder with spontaneous hemodynamic activity. Biomedical Optics Express. , (2016).
  12. Sheline, Y. I., Raichle, M. E. Resting state functional connectivity in preclinical Alzheimer’s disease. Biological Psychiatry. , (2013).
  13. Mulders, P. C., van Eijndhoven, P. F., Schene, A. H., Beckmann, C. F., Tendolkar, I. Resting state functional connectivity in major depressive disorder: A review. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. , (2015).
  14. Kiviniemi, V., et al. Slow vasomotor fluctuation in fMRI of anesthetized child brain. Magnetic Resonance in Medicine. , (2000).
  15. Fransson, P., et al. Resting state networks in the infant brain. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. , (2007).
  16. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. Neuroimage. 85, 51-63 (2014).
  17. Buckley, E. M., Parthasarathy, A. B., Grant, P. E., Yodh, A. G., Franceschini, M. A. Diffuse correlation spectroscopy for measurement of cerebral blood flow: future prospects. Neurophotonics. 1 (1), 011009 (2014).
  18. Buckley, E. M., et al. Cerebral hemodynamics in preterm infants during positional intervention measured with diffuse correlation spectroscopy and transcranial Doppler ultrasound. Optics Express. , (2009).
  19. Dehaes, M., et al. Cerebral oxygen metabolism in neonatal hypoxic ischemic encephalopathy during and after therapeutic hypothermia. Journal of Cerebral Blood Flow. , (2014).
  20. Lin, P. Y., et al. Non-invasive optical measurement of cerebral metabolism and hemodynamics in infants. Journal of Visualized Experiments. , (2013).
  21. Lin, P. Y., et al. Regional and hemispheric asymmetries of cerebral hemodynamic and oxygen metabolism in newborns. Cerebral Cortex. 23 (2), (2013).
  22. Busch, D. R., et al. Cerebral Blood Flow Response to Hypercapnia in Children with Obstructive Sleep Apnea Syndrome. Sleep. , (2016).
  23. Durduran, T., et al. Cerebral oxygen metabolism (CMRO2) reactivity to hypercapnia in neonates with severe congenital heart defects measured with diffuse optics. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. , (2009).
  24. Durduran, T., et al. Optical measurement of cerebral hemodynamics and oxygen metabolism in neonates with congenital heart defects. Journal of Biomedical Optics. , (2010).
  25. Mesquita, R. C., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Resting state functional connectivity of the whole head with near-infrared spectroscopy. Biomedical optics express. 1 (1), 324-336 (2010).
  26. Boas, D. A., Franceschini, M. A. Haemoglobin oxygen saturation as a biomarker: The problem and a solution. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering. , (2011).
  27. Durduran, T., Yodh, A. G. Diffuse correlation spectroscopy for non-invasive, micro-vascular cerebral blood flow measurement. NeuroImage. , (2014).
  28. Yu, G. Diffuse Correlation Spectroscopy (DCS): A Diagnostic Tool for Assessing Tissue Blood Flow in Vascular-Related Diseases and Therapies. Current Medical Imaging Reviews. (8), 194-210 (2012).
  29. Yu, G., Durduran, T., Zhou, C., Cheng, R., Yodh, A. G. Near-Infrared Diffuse Correlation Spectroscopy for Assessment of Tissue Blood Flow. Handbook of Biomedical Optics. , 195-216 (2011).
  30. Selb, J., et al. Sensitivity of near-infrared spectroscopy and diffuse correlation spectroscopy to brain hemodynamics: simulations and experimental findings during hypercapnia. Neurophotonics. 1 (1), (2014).
  31. Cheung, C., et al. In vivo cerebrovascular measurement combining diffuse near-infrared absorption and correlation spectroscopies. Physics in Medicine and Biology. 46 (8), 2053-2065 (2001).
  32. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369 (1955), 4390-4406 (2011).
  33. Maret, G., Wolf, P. E. Multiple Light Scattering from Disordered Media. The Effect of Brownian Motion of Scatterers. Z. Phys. B – Condensed Matter. 65, 409-413 (1987).
  34. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. Journal of Biomedical Optics. 17 (1), (2012).
  35. Carp, S. A., Dai, G. P., Boas, D. A., Franceschini, M. A., Kim, Y. R. Validation of diffuse correlation spectroscopy measurements of rodent cerebral blood flow with simultaneous arterial spin labeling MRI; towards MRI-optical continuous cerebral metabolic monitoring. Biomedical Optics Express. 1 (2), 553-565 (2010).
  36. Roche-Labarbe, N., et al. Near-infrared spectroscopy assessment of cerebral oxygen metabolism in the developing premature brain. Journal of Cerebral Blood Flow. , (2012).
  37. Bergonzi, K. M., Bauer, A. Q., Wright, P. W., Culver, J. P. Mapping functional connectivity using cerebral blood flow in the mouse brain. J Cereb Blood Flow Metab. 35 (3), 367-370 (2015).
  38. Poon, C. S., Li, J., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state Functional Connectivity measured by Diffuse Correlation Spectroscopy. Optics InfoBase Conference Papers. , (2018).
  39. Li, J., Poon, C. -. S., Kress, J., Rohrbach, D. J., Sunar, U. Resting state functional connectivity measured by diffuse correlation spectroscopy. Journal of Biophotonics. 11 (2), (2018).
  40. Yu, G. Q. Near-infrared diffuse correlation spectroscopy in cancer diagnosis and therapy monitoring. J Biomed Opt. 17 (1), (2012).
  41. Li, J., et al. Measurements of human motor and visual activities with diffusing-wave spectroscopy. Novel Optical Instrumentation for Biomedical Applications II. 5864, 58640 (2005).
  42. Wang, D., et al. Fast blood flow monitoring in deep tissues with real-time software correlators. Biomedical Optics Express. 7 (3), 776 (2016).
  43. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America a-Optics Image Science and Vision. 14 (1), 192-215 (1997).
  44. Diop, M., Lee, T. -. Y., St. Lawrence, K. Continuous monitoring of absolute cerebral blood flow by combining diffuse correlation spectroscopy and time-resolved near-infrared technology. Spie. 7896, 78960 (2011).
  45. Medical, I. . ISS Oxiplex Manual. , (2008).
  46. Fantini, S., et al. Quantitative optical monitoring of the hemoglobin concentration and saturation in the piglet brain. Biomedical Optical Spectroscopy and Diagnostics. , (2000).
  47. Hueber, D. M., et al. Non-invasive and quantitative near-infrared haemoglobin spectrometry in the piglet brain during hypoxic stress, using a frequency-domain multidistance instrument. Physics in Medicine and Biology. , (2001).
  48. Zhang, J., et al. Application of I&Q detection system in scouting the curative effect of neck squamous cell carcinoma. Optical Tomography and Spectroscopy of Tissue V. , (2003).
  49. Zhao, J., Ding, H. S., Hou, X. L., Le Zhou, C., Chance, B. In vivo determination of the optical properties of infant brain using frequency-domain near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. , (2005).
  50. Tu, T., Chen, Y., Zhang, J., Intes, X., Chance, B. Analysis on performance and optimization of frequency-domain near-infrared instruments. Journal of Biomedical Optics. , (2002).
  51. Choe, R., et al. Transabdominal near infrared oximetry of hypoxic stress in fetal sheep brain in utero. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. , (2003).
  52. Sunar, U., et al. Noninvasive diffuse optical measurement of blood flow and blood oxygenation for monitoring radiation therapy in patients with head and neck tumors: a pilot study. Journal of Biomedical Optics. 11 (6), (2006).
  53. Sunar, U., et al. Hemodynamic responses to antivascular therapy and ionizing radiation assessed by diffuse optical spectroscopies. Optics Express. , (2007).
  54. Durduran, T., Choe, R., Baker, W. B., Yodh, A. G. Diffuse Optics for Tissue Monitoring and Tomography T. Rep Prog Phys. 73 (7), (2010).
  55. Boas, D. A., Campbell, L. E., Yodh, A. G. Scattering and imaging with diffusing temporal field correlations. Physical Review Letters. , (1995).
  56. Boas, D. A., Yodh, A. G. Spatially varying dynamical properties of turbid media probed with diffusing temporal light correlation. Journal of the Optical Society of America A. , (1997).
  57. Chuang, C. -. C., Sun, C. -. W. Gender-related effects of prefrontal cortex connectivity: a resting state functional optical tomography study. Biomedical Optics Express. 5 (8), 2503 (2014).
  58. Okamoto, M., et al. Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI. NeuroImage. , (2004).
  59. Koessler, L., et al. Automated cortical projection of EEG sensors: Anatomical correlation via the international 10-10 system. NeuroImage. , (2009).
  60. Farzam, P., et al. Shedding light on the neonatal brain: Probing cerebral hemodynamics by diffuse optical spectroscopic methods. Scientific Reports. , (2017).
  61. Shang, Y., Li, T., Yu, G. Clinical applications of near-infrared diffuse correlation spectroscopy and tomography for tissue blood flow monitoring and imaging. Physiological Measurement. , (2017).
  62. Mesquita, R. C., et al. Direct measurement of tissue blood flow and metabolism with diffuse optics. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. 369 (1955), 4390-4406 (2011).
  63. Durduran, T., et al. Diffuse optical measurement of blood flow, blood oxygenation, and metabolism in a human brain during sensorimotor cortex activation. Optics Letters. , (2004).
  64. Kim, M. N., et al. Noninvasive measurement of cerebral blood flow and blood oxygenation using near-infrared and diffuse correlation spectroscopies in critically brain-injured adults. Neurocritical Care. , (2010).
  65. Irwin, D., et al. Influences of tissue absorption and scattering on diffuse correlation spectroscopy blood flow measurements. Biomedical Optics Express. , (2011).
check_url/60765?article_type=t

Play Video

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

View Video