CN110215187A - 一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白浓度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白浓度的方法，包括下列步骤：1)近红外信号采集；2)构建大脑不同组织层的部分光子路径长度模型；3)含氧血红蛋白HbO的浓度变化的求解。

Description

一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白浓度的方法

技术领域

本发明属于功能近红外脑功能成像数据处理技术领域，具体涉及一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白(HbO)浓度的新方法。

背景技术

功能近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)是一种非侵入式的脑功能成像技术。由于生物组织对不同波长(650-950nm)的近红外光的吸收存在差异，因此可以通过不同组织对光吸收的差异来表征大脑的活动状态。但近红外脑功能成像系统采集到的光学数据并不能直接反映被试在任务期间的大脑活动情况。因此需要对采集到的光强度数据进行转换以获取到反映血液动力学参数(含氧血红蛋白浓度)变化。然后根据处理的得到的含氧血红蛋白浓度的变化，重建得到大脑的激活图像。在现阶段fNIRS的研究中，主要运用Delpy等人修正的Beer-Lambert定律(Modified Beer–Lambert Law，MBLL)来描述近红外光强度在生物组织等中传播时的衰减[1]。用I_in(t,λ)表示光源发射的光强度，I_out(t,λ)表示探测器接收的光强度，则两者之间的关系如下：

其中，λ为光的波长(单位；nm)；μ_a(t,λ)为吸收系数；DPF(λ)(无单位)为微分路径长度系数，其值为常数[2]；d为光源和探测器之间的距离(单位:mm)；G(λ)为与散射相关的未知的参数，通常假设G(λ)的值不随时间变化。则t时刻的光密度(optical density, OD，无单位)可表示为：

其中，i表示测量通道，由源和探测器间的配对形成。相对于初始时刻t₀，t₀时刻到t₁时刻i 通道光密度大小变化为：

ΔODⁱ(t,λ)＝ODⁱ(t₁,λ)-ODⁱ(t₀,λ)＝Δμ_a(t,λ)×DPF(λ)×dⁱ, (3)

其中，

ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)为含氧血红蛋白(HbO)和脱氧血红蛋白(HbR)在波长为λ时的消光系数 (单位：mM^-1cm^-1)，ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)的值可从文献中获得[3]。和表示t₀时刻到t₁时刻内含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR的浓度变化量。将方程(3)和 (4)扩展到两个波长λ₁，λ₂时，可得到含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR从t₀时刻到t₁时刻浓度变化为：

通过方程(5)可计算出含氧血红蛋白HbO浓度变化，进而重建大脑激活图像。

如上所述，在MBLL中，DPF(λ)为常数。但是，对于不同的光源与探测器距离，光穿过的组织层并不完全相同，如图1所示当光源与探测器距离d较小时，大部分光子可能只穿过头皮和头骨，当d较大时，光子可能会穿过头皮，头骨，脑脊液，灰质和白质。并且，由于不同的组织层(头皮，头骨，脑脊液，灰质，白质)间生理特性的差异性，不同组织层的 DPF(λ)的值也会存在差异。所以，恒定值的DPF(λ)可能引起误差或以其他方式降低计算含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR浓度变化的准确度，更严重的可能会导致相反的血红蛋白浓度变化。相应地会降低重建的脑激活图的空间分辨率，甚至呈现错误的图像信息 [4]。

参考文献：

1.Delpy,D.T.,et al.,Estimation of optical pathlength through tissuefrom direct time of flight measurement.Physics in medicine and biology,1988.33(12):p.1433-42.

2.Duncan,A.,et al.,Optical pathlength measurements on adult head,calfand forearm and the head of the newborn infant using phase resolved opticalspectroscopy.Physics in medicine and biology,1995.40(2):p.295-304.

3.Matcher,S.J.,et al.,Performance comparison of several publishedtissue near-infrared spectroscopy algorithms.Analytical biochemistry,1995.227(1):p.54-68.

4.Hoang-Dung,N.and K.-S.Hong,Bundled-optode implementation for 3Dimaging in functional near-infrared spectroscopy.Biomedical Optics Express,2016.7(9):p.3491-3507. 5.Okada,E.,et al.,Theoretical and experimentalinvestigation of near-infrared light propagation in a model ofthe adulthead.Applied optics,1997.36(1):p.21-31.

发明内容

本发明的目的是针对上述方法存在的不足，根据提出一种基于部分光学路径长度(partial optical pathlength,PL)计算含氧血红蛋白浓度的方法。首先构建头部不同组织层的部分光子路径长度PL模型，该模型是光源与探测器距离d的函数，用L表示光经过的总路径长度，即L为所有组织层部分路径长度PL的和，然后，将L代入MBLL计算得到含氧血红蛋白HbO浓度变化，进而重建大脑的激活图像。为实现上述目的，本发明技术方案如下：

1.一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白浓度的方法，包括下列步骤：

1)近红外信号采集。

2)构建大脑不同组织层的部分光子路径长度模型

PL^S,PL^CSF,PL^GM,PL^WM分别表示光在头皮和头骨，脑脊液，灰质，白质经过的部分路径长度；其与光源与探测器距离d的函数式如下：

PL^WM＝0,0≤d≤30, (9)

可得，

L＝PL^S+PL^CSF+PL^GM+PL^WM (10)

3)含氧血红蛋白HbO的浓度变化的求解

光源发射的光强度I_in(t,λ)与探测器接收的光强度I_out(t,λ)之间的关系为：

式中，λ为光的波长；μ_a(t,λ)为吸收系数；G(λ)为与散射相关的未知的参数，设G(λ)的值不随时间变化，进而，则t时刻的光密度表示为：

i表示测量通道，Lⁱ表示在i测量通道光子经过的总路径长度，则相对于初始时刻t₀，t₀时刻到t₁时刻i通道光密度大小变化为：

ΔODⁱ(t,λ)＝ODⁱ(t₁,λ)-ODⁱ(t₀,λ)＝Δμ_a(t,λ)×Lⁱ, (13)

其中，

ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)为含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR在波长为λ时的消光系数，和表示t₀时刻到t₁时刻内含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR的浓度变化量，将方程(13)和(14)扩展到两个波长λ₁，λ₂时，得到含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR从t₀时刻到t₁时刻浓度变化为：

求得含氧血红蛋白HbO浓度变化。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

(1)将头部分成头皮，头骨，脑脊液，灰质和白质五个组织层，并在不同的组织层内计算光经过的路径长度，可以保证数据的准确性。

(2)数据的准确性进一步保证了重建图像的正确性，而且可以提高图像的空间分辨率。

附图说明

以下附图描述了本发明所选择的实施例，均为示例性附图而非穷举或限制性，其中：

图1光子路径示意图。

图2光源与探测器间的几何布局及实验范式示意图，其中(a)为几何布局。(b)为国际10-20 系统电极导联。(c)为本次实验采用的实验范式示意图。

图3为图2中几何布局下PL与d之间的函数关系图，即PL^S,PL^CSF,PL^GM,PL^WM与d之间的线性函数关系图像。

图4利用MBLL和本发明提出的方法计算出的含氧血红蛋白HbO浓度重建的二维脑激活图像，其中图4 (a)为利用MBLL重建得到的二维脑激活图，图4(b)为使用本发明提出的方法重建得到的二维脑激活图像。

具体实施方式

下面对本发明基于部分光子路径长度的MBLL来计算含氧血红蛋白浓度的进而重建二维脑激活图的新方法加以说明，本发明提出的用部分光子路径长度PL的朗伯比尔定律方法，包括下列步骤：

1)近红外信号采集。

在所设计的光源和探测器的几何布局及实验范式下进行实验，采集相应的近红外光强度信号。

2)构建大脑不同组织层的部分光子路径长度模型。

PL^S,PL^CSF,PL^GM,PL^WM分别表示光在头皮和头骨，脑脊液，灰质，白质经过的部分路径长度。其与光源与探测器距离d的函数式如下：

PL^WM＝0,0≤d≤30, (9)

明显可得，

L＝PL^S+PL^CSF+PL^GM+PL^WM (10)

3)含氧血红蛋白HbO的浓度变化的求解。

在使用所提出的方法计算含氧血红蛋白浓度时，光源发射的光强度I_in(t,λ)与探测器接收的光强度I_out(t,λ)之间的关系为：

λ为光的波长(单位；nm)；μ_a(t,λ)为吸收系数；G(λ)为与散射相关的未知的参数，通常假设G(λ)的值不随时间变化。进而，则t时刻的光密度(optical density,OD，无单位)可表示为：

i表示测量通道，Lⁱ表示在i测量通道光子经过的总路径长度。则相对于初始时刻t₀，t₀时刻到t₁时刻i通道光密度大小变化为：

ΔODⁱ(t,λ)＝ODⁱ(t₁,λ)-ODⁱ(t₀,λ)＝Δμ_a(t,λ)×Lⁱ, (13)

其中，

ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)为含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR在波长为λ时的消光系数(单位：mM^-1cm^-1)，ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)的值可从文献中获得[3]。和表示t₀时刻到t₁时刻内含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR的浓度变化量。将方程(13)和(14) 扩展到两个波长λ₁，λ₂时，可得到含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR从t₀时刻到t₁时刻浓度变化为：

经过上述步骤可求得含氧血红蛋白HbO浓度变化。

4)根据3)中求得的含氧血红蛋白HbO的浓度变化重建大脑的激活图像。

下面结合实施例进行说明

本发明大概可以分为以下四个步骤

(1)近红外信号采集。

图2为本次实验所采用的光源与探测器间的几何布局和实验范式。图2(a)中的几何布局中共有9个光源和14个探测器，总共配对产生了40个测量通道。不同的源和探测器之间有15mm和30mm两种距离，如图2(a)中的箭头所示。在将光源和探测器固定到弹性脑电帽上时，S₅被放置在图2(b)中的国际10-20系统中的C₄位置。图2(c)为本次实验的实验范式的示意图。开始试验后受试者先保持20s的静息状态，然后进入4s任务态，紧接着休息10s，并以此循环20次。试验任务为无间断地左手握拳放开动作。

(2)构建大脑不同组织层的部分光子路径长度模型。

由方程(6)-(10)可得PL^S,PL^CSF,PL^GM,PL^WM与d之间的线性函数关系图像，如图 3所示。

结合(1)采用的几何布局，由图3可以直观的得出，当光源和探测器之间的距离d为15mm 时，

L(15)＝PL^S(15)＝120mm (16)

当光源和探测器之间的距离d为30mm时，

L(30)＝PL^S(30)+PL^CSF(30)+PL^GM(30)＝178.3445mm (17)

(3)含氧血红蛋白HbO的浓度变化的求解。

将(2)中的L(15),L(30)代入方程(11)-(17)求得含氧血红蛋白HbO的浓度变化。

(4)根据(3)中求得的含氧血红蛋白HbO的浓度变化重建大脑的激活图像。

图4利用MBLL和本发明提出的方法计算出的含氧血红蛋白HbO浓度重建的二维脑激活图像。在成像时将成像的数据进行了归一化。图4(a)为利用MBLL重建得到的大脑激活图，图4(b)为使用本发明提出的方法重建得到的脑激活图像。由图可以看出图4(b) 白色区域面积明显小于图4(a)中白色区域面积。则本发明提出的方法能够更精确的计算含氧血红蛋白HbO浓度变化，进而重建的大脑激活图具有更高的空间分辨率，可以呈现更精细的大脑活跃区域。

以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方案之一，如有本领域的普通技术人员在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造形的设计出与本发明相类似的结构形式或实施例，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于部分光子路径长度计算含氧血红蛋白浓度的方法，包括下列步骤：

1)近红外信号采集。

2)构建大脑不同组织层的部分光子路径长度模型

PL^S,PL^CSF,PL^GM,PL^WM分别表示光在头皮和头骨，脑脊液，灰质，白质经过的部分路径长度；其与光源与探测器距离d的函数式如下：

PL^WM＝0,0≤d≤30, (9)

可得，

L＝PL^S+PL^CSF+PL^GM+PL^WM (10)

3)含氧血红蛋白HbO的浓度变化的求解

光源发射的光强度I_in(t,λ)与探测器接收的光强度I_out(t,λ)之间的关系为：

式中，λ为光的波长；μ_a(t,λ)为吸收系数；G(λ)为与散射相关的未知的参数，设G(λ)的

值不随时间变化，进而，则t时刻的光密度表示为：

i表示测量通道，Lⁱ表示在i测量通道光子经过的总路径长度，则相对于初始时刻t₀，t₀时刻到t₁时刻i通道光密度大小变化为：

ΔODⁱ(t,λ)＝ODⁱ(t₁,λ)-ODⁱ(t₀,λ)＝Δμ_a(t,λ)×Lⁱ, (13)

其中，

ε_HbO(λ)和ε_HbR(λ)为含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR在波长为λ时的消光系数，和表示t₀时刻到t₁时刻内含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR的浓度变化量，将方程(13)和(14)扩展到两个波长λ₁，λ₂时，得到含氧血红蛋白HbO和脱氧血红蛋白HbR从t₀时刻到t₁时刻浓度变化为：

求得含氧血红蛋白HbO浓度变化。