基于NIRS-ICG的无创脑血流参数检测系统研究

发布时间：2020-04-26 06:52

【摘要】：脑血管病是一类因脑血管破裂或产生血栓引发颅内出血或缺血而造成脑部血液循环障碍的神经系统疾病。脑血流的稳定调节对大脑功能的正常工作有着重要的意义,从病理生理学的角度出发,脑血流参数发生异常以及脑血流自主调节功能障碍都是导致脑损伤从而引发脑血管病的征兆,因此脑血流参数的准确检测对评估患者疾病状况、预防病情发展以及确定治疗方式有着实际的临床意义。正电子发射断层扫描和数字减影血管造影虽然是当前临床上最为准确的脑血流参数检测方法,但分别存在检测设备价格昂贵和有创易感染的缺点。鉴于此,本文提出了一种基于NIRS-ICG的无创脑血流参数检测方法。该方法以近红外光谱技术和菲克原理为理论依据,通过硬件检测平台采集脑动脉和脑组织的三波长光电信号,基于朗伯-比尔定律和修正朗伯-比尔定律建立脑动脉和脑组织中的吲哚菁绿色素浓度曲线,从而实现脑血流参数的无创检测。外源指示剂吲哚菁绿色素经静脉注射后随血液循环系统到达脑部,通过760nm、810nm和840nm的三波长透射式和反射式光电探头分别获取耳垂动脉和前额组织的光电信号,经硬件电路调理后上传到计算机,软件处理系统对其分析处理得到动脉血氧饱和度、耳垂动脉和前额组织的吲哚菁绿色素浓度曲线,根据参数计算模型得到脑血流量、脑血容量和平均通过时间三项脑血流参数。本论文以相关理论为基础研究了脑血流参数的检测方法,完成了包括光电信号硬件检测平台和软件处理系统的脑血流参数检测系统设计。最后,进行了兔脑血流参数的动物模型实验,并将NIRS-ICG脑血流参数检测系统的测量结果与CT扫描仪和血气分析仪的检测结果进行相关性和一致性分析。结果表明本文研究的基于NIRS-ICG的无创脑血流参数检测系统对脑血流参数的检测有着较高的准确性和一致性,可为脑血流参数的测量提供一种新方法。
【图文】：

29图 3.11 系统显示界面3.3 本章小结本章基于脑组织和脑动脉中 ICG 色素浓度计算模型，，设计了 NIRS-ICG 的脑血流参数检测系统，包括硬件检测平台和软件处理系统。硬件平台包含三波长耳垂动脉透射光电探头和前额组织反射光电探头、光源的驱动电路、三波长信号的

图 5.3 基于 NIRS-ICG 的脑血流参数检测实验显示界面5.2 实验结果分析相关分析是研究两个随机变量之间相互关系、相关程度和相关方向的一种统计学分析方法。实际中常用相关图（散点图）和相关系数（Correlation coefficient，用r 表示）反映变量间的相关方向和相关程度[58]。 的计算可用式 5.1 表示，其取值介于[-1，1]范围内，表 5.1 反映了 不同取值下变量间的相关性。表 5.1 不同 取值下变量间的相关性取值 相关性-1 或 1 完全线性负或正相关(-1,-0.7] 或 [0.7,1) 高度线性负或正相关(-0.7,-0.4] 或 [0.7,1) 显著性负或正相关
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TH776

【参考文献】

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本文编号：2641224