将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率,并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流(CBF)变化之间的关系。9,10最近,我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号(PCBF I)来量化颅内压(ICP),临界关闭压力(CRCP),脉冲指数(PI)和脑抗血管抵抗指数(CVR I)的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰,并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz,速率太低,无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声,增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复,我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子,因此NIR的SNR比DCS的SNR(19,20)好得多,允许测量脉冲血容量波形,并在长SDSEP(≥3cm)处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是,我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源,可穿戴和无线NIRS设备,具有低噪声等效功率(NEP <70 fw∕P Hz),能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术(PPG)的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep(Nirs-Pppg)的速度吸收性(NIRS-PPG)与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度(PPG),从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究,通常包括PPG波轮廓的振幅,潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法,这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性,以获取有关心血管态的信息,并揭示了特定特征与皮肤血管衰老,刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析,以表征大脑血管,并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外,当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时,31 - 33,我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开,并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献,以及它的首次衍生物[D(NIRS-PPPG)[D(NIRS-PPPG)/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR,同时准确匹配DCS脉冲流,使我们能够在心脏频率下估计PI,CRCP和CVR I。为了验证该模型,我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者,并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型,该原型在1064 nm处运行,并采用了超导纳米型单杆探测器(SNSPD)。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加,而标准DCS技术,17,使我们能够在较大的分离处解决PCBF I,并使用较低的心脏门控平均。,我们对受试者进行了NIR和DCS测量,同时执行改变脑和系统生理的标准任务,并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。
