从理论上讲,特定的血管结构可能是由长期血液动力学作用引起的。Shakur等。(7)和Chang等。(8)表明,进料器和正常动脉之间的壁剪应力(WSS)的变化与AVMS中的临床表现有关。然而,越来越多的最近的研究强调了排出静脉在AVM破裂机理中的重要性(9)。Al-Rodhan等人提出的闭塞性充血理论。(10)提供了令人信服的证据,证明静脉排水阻塞的贡献。静脉排水的损害已被证明与出血风险显着相关(11,12),这表明排水静脉的耐药性增加可能会通过向AVM系统加压来诱导出血。计算流体动力学(CFD)已被用来表征有助于脑血管疾病发病机理的局部血液动力学特征(13,14)。但是,当前的研究并未通过CFD分析彻底探索AVM破裂中排出静脉的血液动力学机制。挑战包括获得这些静脉的特定边界条件及其与动脉相比的不规则形状。
目前已认识到颅内动脉瘤主要发生在 Willis 环(COW)周围,COW 结构的多样性与颅内动脉瘤的发生相关(1)。由于前交通动脉经常在此位置发生动脉瘤并发生破裂,因此一些研究将重点放在该位置,假设双侧 A1 半径的不等长与前交通动脉瘤(AcomA)的发生有关(2-5)。利用 CT 血管造影或经颅彩色编码超声检查已证实双侧 A1 半径的不等长与动脉瘤的发生有关,以双侧 A1 半径的差异(称为 A1 优势)尤为显著(4-6)。然而,由于研究数量有限,对于由这种半径的不等长引起的血流动力学应力的测量标准和标准方法尚无共识。
它可以测量与任务相关的大脑活动模式相关的脑血液动力学变化。5 近年来,fNIRS 的应用开始从受控的研究实验室转向更自然的环境和现实世界的任务。6 – 8 fNIRS 的可穿戴和不受约束的使用为神经成像应用铺平了道路,例如,用于床边和家庭中监测大脑功能 9、10 或用于脑机接口 (BCI) 设置,以与机器人设备结合使用来协助神经障碍者在日常生活活动中。11 – 13 此类应用需要满足高技术要求的尖端 fNIRS 系统[例如,高信噪比 (SNR)、快速信号处理和消除运动伪影的功能]和可用性(例如,高舒适度和准确的传感器放置)以捕捉日常生活环境中大脑活动的细微变化。 7、14此外,家庭和临床脑活动监测对 fNIRS 测量的稳健性和可靠性/可重复性提出了很高的要求,因为这些因素直接影响灵敏地捕捉神经变化和准确控制 BCI 外部设备的能力。虽然在群体层面上已经发现了良好的可重复性,15-17这足以回答许多研究问题,但尚未提供个人在多天内可重复的 fNIRS 测量的证据。因为单级可重复性对大多数临床和日常应用都至关重要,所以彻底表征它是必不可少的。预计会影响 fNIRS 测量可重复性的主要因素是硬件的信号质量(即 SNR)、18、19 光极的放置和固定、18、20
功能性近红外光谱 (fNIRS) 通过监测血液中氧合血红蛋白 ( O 2 Hb ) 和脱氧血红蛋白 ( HHb ) 的浓度变化,能够无创地测量人类大脑活动。1 – 4 fNIRS 已经从一种基础研究工具发展成为一种广泛用于研究非约束环境中大脑活动的技术。5、6 尽管其用途广泛,但仍存在一些挑战,特别是连续波 fNIRS 对非神经元来源的血流动力学变化的敏感性。 2、7-10 这些通常被称为生理“噪音”或“干扰”,包括全身活动,例如心脏脉动(1 至 2 Hz)、呼吸(0.2 至 0.4 Hz)、低频振荡(约 0.1 Hz)和极低频振荡(0.01 至 0.05 Hz),11 以及通过交感神经活动导致的血流增加。12 这些伪影产生的信号变化可能会模仿或掩盖真实的任务诱发的血流动力学反应(HR),并可能导致假阳性或假阴性。8、10、13 近年来,fNIRS 社区已经承认了这一挑战,并认识到了其重要性。 8 尽管对非神经元信号的敏感性特定于 fNIRS 的测量原理,但所有通过血流动力学变化推断大脑活动的技术,即 fNIRS、功能性磁共振成像和正电子发射断层扫描,都会受到影响。作为低频振荡的主要贡献者,Mayer 波 (MW) 是动脉血压中的节律性血流动力学振荡,14 并且大概是某些受试者无法恢复功能性心率的主要原因。15 当针对特定测量协议和任务/刺激持续时间进行适当选择时,可以使用低通滤波器去除心脏和呼吸信号。16、17 其他系统信号的去除更加困难,并且需要应用更复杂的信号处理,因为它们的频率内容与功能性心率重叠。18 – 20 短通道回归方法已被提出作为将大脑活动与全身活动分离的一种方法。 21 , 22 通过短间隔 (SS) 通道(通常 < 15 毫米,理想长度为 8.4 毫米 23 , 24 )单独测量头皮血流动力学,可获得主要包含全身和最小脑活动的信号。为了从长间隔 (LS) fNIRS 测量(通常为 30 毫米)中提取大脑的贡献,需要从 LS 信号中减去 SS。短通道回归已被证明可以显著提高恢复的功能性脑活动的质量。18 , 21 , 22 , 25
慢性血栓栓塞性肺动脉高压 (CTEPH) 是急性肺栓塞的一种罕见并发症,其特征是肺大动脉的纤维血栓性阻塞无法解决。肺动脉内膜切除术 (PEA) 是该疾病的首选治疗方法,可显著提高生存率。血流动力学状况较差的患者手术后预后较差,这引发了一个问题:手术前使用药物治疗来优化血流动力学是否可以改善预后。本研究的目的是根据诊断时的血流动力学状况评估 PEA 前药物治疗的作用。我们回顾性分析了 2013 年 1 月至 2017 年 12 月接受 PEA 的所有患者。收集功能、临床和血流动力学数据以评估主要的预后决定因素。根据血流动力学严重程度和手术前使用靶向疗法对患者进行分层。共纳入 108 名患者。 35 名患者 (32.4%) 在 PEA 前使用了靶向治疗。药物治疗将手术时间推迟了约 7 个月。接受靶向治疗的患者和仅接受支持治疗的患者的总生存率没有差异(分别为 87.8% 和 80.3%,p = 0.426)。尽管如此,在分析严重血流动力学障碍(定义为基线时心输出量低 (< 3.7L/min))的患者组时,接受靶向治疗的患者的一年生存率明显更高。对于心输出量低的高危 CTEPH 患者,在 PEA 前使用靶向治疗与更好的结果相关,这表明在这一特定亚组中术前使用药物治疗可能发挥重要作用。
摘要。心脏左心室(LV)内部的涡流血流结构在从心脏到器官的有效血液供应中起着至关重要的作用。最近的医学成像和计算技术进步为超声心动图和心脏MRI中的血流可视化工具带来了。但是,由于流动非常不稳定和动荡,因此仍然很少有工具可以精确捕获涡流结构。由于涡流流量力对心脏病中心脏功能的预后的重要性,因此在医学科学中识别涡流流结构而没有歧义的情况。在本文中,我们提出了一种数学方法来描述带有符号图表达式的二维(2D)流的拓扑特征,称为COT表示。由于心脏收缩并在短时间内反复放松,因此沿该运动边界的瞬时血流模式将作为源/水槽结构出现。这意味着该流量无法满足2D流的前面拓扑分类理论中假定的滑移条件[T. Sakajo和T. Yokoyama,Ima J. Appl。数学。,83(2018),pp。380--411],[T。 Sakajo和Y. Yokoyama,离散数学。 算法应用,15(2023),2250143]。 因此,我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点,建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。380--411],[T。 Sakajo和Y. Yokoyama,离散数学。算法应用,15(2023),2250143]。因此,我们通过引入一个名为n-划合的SS addle的简化奇异点,建立了一种新的拓扑分类理论和一种适用于具有运动边界条件的血流的算法。将理论应用于可视化工具获得的2D血流模式,我们成功地将涡流结构识别为拓扑涡流结构。这实现了一种新的进化处理,表征了健康的血流模式以及患病心脏中效率低下的模式。
弥漫性相关光谱(DC)是一种光学成像方法,可无创,连续地测量血流。它通过测量从组织中恢复的扩散光的斑点强度波动的时间自相关功能来量化血流指数。1 - 4组织动力学的变化导致时间自相关函数的衰减时间的变化。因此,DC可用于检测由神经活动引起的组织动力学。衰减时间的变化通常仅归因于脑血流的变化(CBF)。5,6 CBF的峰通常在神经元激活的开始时通常在几秒钟的时间延迟时发生,这是缓慢且不可行的,对于在诸如大脑 - 计算机接口等应用中的大脑激活中实时概念。
另一种策略是使用时间分辨 NIRS (trNIRS) 来增强测量的深度灵敏度,该方法使用皮秒光脉冲和快速探测器来记录漫反射光子的飞行时间 (DTOF) 分布。9 由于 DTOF 包含时间和强度信息,因此可以分辨不同深度的吸收变化,因为光子到达时间与路径长度成正比。最流行的深度增强方法基于计算 DTOF 的统计矩 10、11 或在时间窗口/门内积分光子计数。12、13 在这两种情况下,目标都是关注晚到达的光子,因为它们最有可能探测到大脑。先前使用分层组织模拟幻影、动物模型和人类受试者的研究表明,与传统的 CW NIRS 相比,trNIRS 对脑血流动力学具有更高的灵敏度。13 – 17
目前,研究人员正在通过血流模型研究磁力效应和不同形状的纳米粒子在狭窄的分叉锥形动脉中的应用。目前还没有研究使用不同形状的金属纳米粒子和水作为基液。我们使用径向对称但轴向不对称的狭窄来描述血流。我们研究的另一个重要方面是研究与电阻阻抗相关的壁面剪切应力的对称分布,以及这些量随着狭窄程度的进展而上升的情况。根据对动脉血流的理解来塑造纳米粒子,为改善药物输送、靶向治疗和心血管和其他血管相关疾病的诊断成像提供了许多可能性。已经评估了不同流量的精确解,即速度、温度、电阻阻抗、边界剪切应力和狭窄喉部的剪切应力。对于与 Cu-water 相关的各种参数,已经探索了几种锥形动脉(即分叉锥形)的图形结果。