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EEG-fNIRS監測嬰兒痙攣時皮質活動、血容量和神經血管耦模態分析

瀏覽次數:771 發布日期:2023-7-17  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負

題目:使用EEG-fNIRS監測嬰兒痙攣時皮質活動、血容量和神經血管耦合的無創多模態分析

01

 研究背景

小兒癲癇痙攣構成最常見的癲癇性腦病,癲癇通常于出生后第一年發生,發生率約在千分之0.25至千分之0.42間。臨床上,痙攣表現為頸部、軀干和四肢屈肌和/或伸肌的收縮,持續1 - 2秒,通常在醒來或睡前成群發生。在腦電圖(EEG)上,痙攣通常與廣泛的高電壓慢波和持續一兩秒的背景活動衰減有關。
 

02

研究方法
 

2.1、被試

從Amiens University醫療中心的小兒神經系統科的兒童中篩選而出。年齡3個月至3年的,表現出小兒痙攣并符合國際抗癲癇聯盟分類的病人。
 

2.2、實驗材料


 

2.3、實驗流程

記錄每位受試者的個人信息、家族史、疾病進展、腦電圖和腦成像結果。痙攣的臨床特征(運動類型、對稱性、是否成簇)也要記錄。在床邊同時進行腦電圖和近紅外成像記錄。
 

2.4、數據采集和處理

視頻EEG:采用Deltamed-Coherence 3NT記錄視頻EEG,9導聯,512Hz。

光學成像:采用ISS-Imagent進行近紅外成像,激光通過光纖傳輸到頭皮表面的光電二極管。激光的兩種發射波長分別對應Hb與HbO的紅外吸收光譜(690nm和830nm)。由四對光纖與一個探測器組成的貼片位于前額正中,四個通道在發射器至探測器的距離不同,分別為15,20,25和30mm。

視頻EEG記錄由兩位經驗豐富的神經生理學家進行分析,EEG數據在0.5-70Hz做濾波,采用了陷波濾波器和雙極導聯。

利用修正的比爾-朗伯定律,將690和830 nm的信號強度轉化為[HbO]和[Hb]濃度的相對變化。光學數據由一個零相濾波器進行帶通濾波[0.03-0.5Hz],以消除生理噪聲。線性去趨勢和基線校正后,在參考時間T0前后對每個患者的節段進行平均。血液動力學響應函數(HRF)是通過簡單地平均所選時間序列來確定的。
 

03

研究結果

所有被試兒童的HbO與Hb近紅外成像顯示都在圖一中,第一個血流動力學相位包括[HbO]和[Hb]的平行變化,在三角肌活動開始后5秒內出現峰值,這表明痙攣與大腦血容量的初始變化有關。

圖片

圖一

04

實驗結論

雖然嬰兒痙攣可由多種疾病引起,但臨床和腦電圖表型是固定的,因此提示涉及特定的皮質下過程和結構。

結果支持了血液動力學變化的起源是皮層微血管動態變化的觀點。一系列痙攣中的每個痙攣都涉及皮層下-皮層回路中一些特定的、復雜的過程。

 

Non-invasive, multimodal analysis of cortical activity, blood volume and neurovascular coupling in infantile spasms using EEG-fNIRS monitoring.

DOI:10.1016/j.nicl.2017.05.004

發布者:上海心儀電子科技有限公司
聯系電話:021-52822108/021-52822105/021-52822106
E-mail:cairui@psytech.com.cn

標簽: EEG-fNIRS
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