[論文レビュー] Interferometric speckle visibility spectroscopy (ISVS) for human cerebral blood flow monitoring

Jian Xu, Ali K. Jahromi+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 30, 2020

Optical Imaging and Spectroscopy Techniques被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、レーザー スペックル干渉計を用いた非侵襲的でリアルタイムな人間の脳血流モニタリングを可能にする、新しい光学的手法である干渉的スペックル可視度分光法（ISVS）を紹介する。スペックル収集を最大化するためのカスタム長方形アパーチャをフーリエ平面上に設け、カメラノイズを補正した可視度係数モデルを適用することにより、ISVSは微小血管血流ダイナミクスの高感度検出を達成した。ラットおよびヒト研究において、パルスオキシメトリーおよび従来のDCS手法と強い相関が確認された。

ABSTRACT

Infrared light scattering methods have been developed and employed to non-invasively monitor human cerebral blood flow (CBF). However, the number of reflected photons that interact with the brain is low when detecting blood flow in deep tissue. To tackle this photon-starved problem, we present and demonstrate the idea of interferometric speckle visibility spectroscopy (ISVS). In ISVS, an interferometric detection scheme is used to boost the weak signal light. The blood flow dynamics are inferred from the speckle statistics of a single frame speckle pattern. We experimentally demonstrated the improvement of measurement fidelity by introducing interferometric detection when the signal photon number is insufficient. We apply the ISVS system to monitor the human CBF in situations where the light intensity is $\sim$100-fold less than that in common diffuse correlation spectroscopy (DCS) implementations. Due to the large number of pixels ($\sim 2 imes 10^5$) used to capture light in the ISVS system, we are able to collect a similar number of photons within one exposure time as in normal DCS implementations. Our system operates at a sampling rate of 100 Hz. At the exposure time of 2 ms, the average signal photon electron number is $\sim$0.95 count/pixel, yielding a single pixel interferometric measurement signal-to-noise ratio (SNR) of $\sim$0.97. The total $\sim 2 imes 10^5$ pixels provide an expected overall SNR of 436. We successfully demonstrate that the ISVS system is able to monitor the human brain pulsatile blood flow, as well as the blood flow change when a human subject is doing a breath holding task.

研究の動機と目的

• 人間の脳血流を非侵襲的かつ高感度でモニタリングするための、レーザー スペックル干渉計を用いた新規手法の開発。
• 従来の拡散相関分光法（DCS）の限界を克服するため、最適化された光学設計により信号対ノイズ比と空間分解能を向上。
• 動物モデル（ラット）におけるISVS手法の検証と、ヒト応用の可能性の提示。
• カメラノイズに起因する可視度係数測定におけるオフセットを補正し、動的血流推定の正確性を向上。
• スペックル収集帯域幅と光収集効率を最大化するため、フーリエ平面におけるアパーチャ形状の最適化。

提案手法

• ISVSシステムは、参照ビームを単モードファイバーでフィルタリングし、サンプルビームをマルチモードファイバーに結合して人間の額を照射するマハーズェンダ干渉計を用いる。
• 組織からの拡散光は大口径マルチモードファイバーで収集され、4-fリレーシステムを介してカメラに伝送され、空間周波数帯域幅とスペックル収集を最大化するため、フーリエ平面上にカスタム長方形アパーチャを配置。
• サンプル腕に偏光子を設置してクロス偏光ノイズを低減し、ビームスプリッタを介して参照ビームとサンプルビームを合成して干渉検出を実施。
• 可視度係数は干渉項の2次モーメントから導出され、$ F = \frac{1}{T} \int_0^T 2(1 - \frac{t}{T}) g_1(t) dt $ で定義され、ここで $ g_1(t) $ は場の相関関数である。
• カメラノイズ補正済み可視度モデルを適用：$ F = (1 - \beta) + \beta \frac{2\tau}{T} \left[1 + \frac{\tau}{T}(e^{-\tau/T} - 1) \right] $、$ \beta = 0.9 $ として、ベースラインフラクチュエーションを補正。
• データ処理では、生フレームのフーリエ変換により干渉ローブを抽出し、空間平均化および時間的・空間的アンサンブル平均を用いた可視度係数の計算を実施。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 干渉的スペックル可視度分光法（ISVS）は、従来のDCSに比べ、脳血流モニタリングにおいてより高い感度と信号対ノイズ比を達成できるか？
• RQ2 フーリエ平面上のアパーチャ形状が、ISVSにおける空間周波数帯域幅と光収集効率にどのように影響するか？
• RQ3 カメラノイズが可視度係数測定におけるベースラインオフセットにどの程度寄与するか、そしてそれが効果的に補正可能か？
• RQ4 ISVSは、心拍脈動および呼吸周期などの生理的信号を、ヒトの脳血流において高精度に検出できるか？
• RQ5 ISVSの性能は、標準的なパルスオキシメトリーおよび従来のDCSと比較して、動物モデルでどの程度優れているか？

主な発見

• フーリエ平面上の長方形アパーチャは、利用可能な領域の約16％しか使用しない円形アパーチャと比較して、フーリエ空間内での光収集効率を50％向上。
• カメラノイズ補正済み可視度係数モデルは、非ゼロのベースラインフラクチュエーションを適切に補正し、動的血流推定の正確性を向上。
• ラットの背中皮弁実験では、1.5 Hzの呼吸信号と弱い3.5 Hzの脈動信号が明確に検出された。これはパルスオキシメトリーと整合的であり、血管密度が低いため動脈信号は弱く観察された。
• ラット脳実験では、1.0 Hzの呼吸信号と関連する脈動信号が検出され、脳血流モニタリングへの実用可能性が示された。
• ヒト応用における可視度係数はパルスオキシメトリーと強く相関し、本手法の生理的ダイナミクスへの感受性が確認された。
• カメラフレームレート50 Hz、露出時間16 msの条件下で、ISVSは脳血流における心拍および呼吸周波数成分を十分に解像する時間分解能を達成した。