基于ICG色素谱分析的光电肝储备功能检测方法研究及系统实现

发布时间：2017-12-01 20:31

  本文关键词：基于ICG色素谱分析的光电肝储备功能检测方法研究及系统实现

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【摘要】：肝脏作为人体重要的内脏器官和最大腺体,其广泛的生理功能主要表现在,参与体内各种代谢产物的排毒、蛋白质的合成,以及消化系统的生化物质分泌等。肝脏组织的最小单位是肝脏实质细胞,其功能总和代表肝脏功能潜力的大小,也就是临床上定义的肝脏储备功能。在肝脏实施部分切除手术或肝脏受到各种致病因子侵害的情况下,肝细胞被破坏,造成有效肝细胞数量、肝细胞线粒体功能和肝脏血流灌注状态发生改变,导致代表有效肝细胞代偿能力的肝储备功能下降。从以上分析看到,肝储备功能的准确评估是肝切术前确定肝组织切除大小、选择合理的治疗方法和判断预后的重要依据。有研究证明,对于肝脏储备功能进行有规律的定期监测,有助于发现肝脏灌注的早期限制和肝脏病变等状况。此外,对于急重症病人的肝储备功能进行连续和实时监测,也可以有效避免肝衰竭和猝死等医疗事故发生。长期以来,将吲哚菁绿ICG(Indocyanine Green)色素作为指示剂,通过分时采血测量其浓度变化的分光光度比色法,一直是作为肝脏储备功能检查的临床检测“金标准”。单纯从理论上分析,该方法可以实现ICG血浆消失率ICG-PDR(ICG Plasma Disappearance Rate)和15分钟滞留率ICG-R15(ICG 15min Retention Rate)等肝储备功能评估参数的准确测量,但作为有创伤和非实时的测量方法,由于手工操作导致的工作效率低和测量误差大等原因,并不适合实际的床边连续动态监测。当前,根据色素稀释和排泄试验的分光光度比色分析的基本原理,研发无创伤和实时测量的肝储备功能自动化分析系统,已经成为医学科研和临床应用的迫切需要。论文针对基于ICG色素谱分析的光电肝储备功能检测方法及系统开展研究,从ICG浓度-时间信号的检测理论与技术手段、试验方法和色素谱分析算法等关键问题入手,根据指示剂的药代动力学机理以及ICG色素谱的量化分析结果,对肝脏储备功能进行定量评估,目的是在实现ICG色素谱准确测量分析并取得预期实验测试结果的前提下,完成光电肝储备功能检测系统的设计与实现。具体研究内容包括:1、ICG色素谱的多波长脉搏光密度检测方法研究:基于Lambert-Beer定律,对人体末梢组织的动脉血吸收光谱进行定量分析,构建多波长脉搏指示剂光密度检测的数学模型,排除血液色散和其它组织成分的吸光作用,建立ICG色素谱的无创伤和连续测量的基本方法;2、脉搏指示剂光密度信号的消噪及特征分量提取:采用基于稀疏重构的经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)优化算法,对脉搏指示剂光密度信号进行分解与重构,提高信噪比,并通过自适应算法识别、提取特征分量,用于ICG色素谱的测量;3、抗血氧波动干扰的ICG色素谱检测方法研究:研究血氧光谱和ICG色素谱的相互干扰规律,采用血氧饱和度标定公式及三波长的脉搏指示剂光密度检测方法,构建抗血氧波动干扰的ICG色素谱数学分析模型,从而实现ICG色素谱的准确测量;4、肝储备功能评估参数的计算方法研究:根据ICG指示剂药代动力学机理,采用房室模型理论构建基于ICG色素谱分析的肝储备功能参数评估数学模型,对于指示剂稀释排泄的第一循环浓度曲线和第二循环浓度曲线,采用最小二乘算法得到ICG浓度-时间回归直线方程,并计算出ICG-PDR、ICG-R15和有效肝血流量EHBF(Effective Hepatic Blood Flow)等参数;5、肝储备功能检测系统的设计与实现:系统主要是由三波长脉搏指示剂光密度测量平台和基于Lab VIEW的肝储备功能动态分析系统这两部分组成,在脉搏指示剂光密度测量平台上,对透射式光电传感器所采集的三波长光电信号进行交/直流信号分离、多级放大和滤波处理,再由肝储备功能动态分析系统完成串行数据接收读取、实现数据存储与管理的SQL Server数据库实时调用、信号消噪、抗血氧波动处理和用户界面操作,以及肝储备功能评估参数的计算和结果输出等。根据开展的与定时采血的分光光度比色法这一“金标准”相比较的多组受试者的测试试验,利用Medcalc专用医学数据分析软件进行相关性和一致性分析,结果表明ICG-PDR、ICG-R15和EHBF的测量结果与“金标准”的测量结果密切相关,有较高的一致性,证明研发的基于ICG色素谱分析的光电肝储备功能检测系统的测量精度符合应用要求(≤5%)。综合以上分析,论文通过研究多波长的脉搏指示剂光密度检测理论及方法,研发了三波长的脉搏指示剂光密度测量平台和肝储备功能动态分析系统,在无需分时、多次采血进行光谱比色分析的情况下,实现了经皮、在体、无创、连续的ICG色素谱及多项肝脏储备功能参数的检测。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R575

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本文编号：1242383