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用于出血性中风检测和成像的经颅涡流阻尼传感器:在台式实验中的可行性

Shane Shahrestani 部门神经外科及
加州理工学院医疗工程系,帕萨迪纳,加州

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估计有10%的中风患者会发生自发性脑出血,其相关死亡率很高。便携式诊断技术可以快速和无创地检测出血性中风,可以防止患者护理的不必要延误,并有助于快速对缺血性和出血性中风患者进行分类。因此,作者旨在开发一种快速便携式涡流阻尼(ECD)出血性中风传感器,用于出血性中风的现场诊断。

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研制了一种具有微特斯拉级磁场强度的三油ECD传感器。研究人员开发了16个与活体脑组织具有相同电性质的明胶大脑模型,并将其放置在假头骨复制品中,将生理盐水稀释到血液的导电性,并放置在大脑中模拟出血。在台式模型上使用ECD传感器检测模型出血。保存数据并绘制为过滤热图以表示病变位置。进行扫描的个体看不到出血的位置,传感器绕着头骨模型切向旋转以定位血液。数据也被用来创建热图图像使用MATLAB软件。

结果

该传感器便于携带(最大直径11.4厘米),结构紧凑,制造成本约为100美元。扫描时间为2.43分钟,病变的热图图像几乎实时生成。在所有(n = 16)台式实验中,ECD传感器以优异的空间分辨率准确预测了模型出血的位置。

结论

台式实验证明了ECD传感器用于快速经颅出血性中风诊断的概念。未来有必要对活体参与者进行研究,以充分确定本研究得出的可行性结果。

缩写

涡流阻尼 脑出血 MSU =移动冲程单元 近红外光谱法 平行电阻 脑出血的手术试验

客观的

估计有10%的中风患者会发生自发性脑出血,其相关死亡率很高。便携式诊断技术可以快速和无创地检测出血性中风,可以防止患者护理的不必要延误,并有助于快速对缺血性和出血性中风患者进行分类。因此,作者旨在开发一种快速便携式涡流阻尼(ECD)出血性中风传感器,用于出血性中风的现场诊断。

开云体育世界杯赔率

研制了一种具有微特斯拉级磁场强度的三油ECD传感器。研究人员开发了16个与活体脑组织具有相同电性质的明胶大脑模型,并将其放置在假头骨复制品中,将生理盐水稀释到血液的导电性,并放置在大脑中模拟出血。在台式模型上使用ECD传感器检测模型出血。保存数据并绘制为过滤热图以表示病变位置。进行扫描的个体看不到出血的位置,传感器绕着头骨模型切向旋转以定位血液。数据也被用来创建热图图像使用MATLAB软件。

结果

该传感器便于携带(最大直径11.4厘米),结构紧凑,制造成本约为100美元。扫描时间为2.43分钟,病变的热图图像几乎实时生成。在所有(n = 16)台式实验中,ECD传感器以优异的空间分辨率准确预测了模型出血的位置。

结论

台式实验证明了ECD传感器用于快速经颅出血性中风诊断的概念。未来有必要对活体参与者进行研究,以充分确定本研究得出的可行性结果。

E迹象表明在过去的几十年里,中风的终生风险正在增加,25岁及以上的成年人中有24.9%受到影响。12自发性脑出血(ICH)约占卒中的10%,伴随伴随的永久性残疾和死亡率很高。3.目前还没有具体的治疗方法能明显改善临床结果。旨在严格控制收缩压的支持性管理和药物如重组因子VII和氨甲环酸均未显示临床获益。45手术疏散的效果仍然存在争议。脑出血(STICH)的手术试验,以及后续的STICH II试验,与最佳医疗管理相比,未能显示及时手术后送的改善。67STICH和STICH II试验经常因患者从内科队列交叉到外科队列而受到批评,而且它们不包括有疝风险的患者,其中手术疏散是一种挽救生命的干预措施。尽管正在进行的试验,如ENRICH和MIND可能会在不久的将来影响脑出血疏散的指征,但诊断方面的改进可能会允许快速的现场诊断和院前分诊,这有可能改善患者的结果。8

目前的脑卒中诊断模式需要在干预前进行CT或MRI检查,以确认出血的存在和位置。除了将潜在中风患者运送到医院所需的时间外,目前的国家指南还要求从入院到成像的时间为25分钟,并且由医生在45分钟内进行成像解释。910患者运输和成像的延误可能导致患者发病率和死亡率的增加。便携式诊断技术可以快速、无创地检测出血性中风,可以简化病人管理,减少在临床浪费的时间。

因此,我们开发了一种快速便携式涡流阻尼(ECD)出血性中风传感器,用于出血性中风的床边诊断。该装置作为一个电导率传感器,因为正常的脑实质由于其高组成的脂肪髓磷脂(0.2 S/m)而相对不导电。1112然而,脑出血和血肿比脑实质的传导性更强(0.65 S/m),这是由于血液中溶解离子和带电蛋白质的浓度更高。1112这些电导率的差异可用于诊断脑出血,并形成血肿位置和/或大小的粗略图像。我们假设ECD传感器可以在台式测试中准确快速地检测ICH,同时实现可接受的空间分辨率,并促进有组织的中风患者管理和分类。

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ECD传感器结构

我们的等效电路模型由三个传感器线圈与电容器配对组成电谐振电路(图1),其结构类似于以前工业上用于金属检测和裂纹检测的ECD传感器,由测量传感器线圈阻抗的桥式电路组成。1314因此,传感器作为一个携带交流电的线圈,产生一个随时间变化的磁场。这种磁场会产生电动势,在导电材料中产生欧姆定律所描述的环状“涡流”电流。传感器内部的线圈形状像螺线管,匝数和线长设计为在1 MHz左右工作,产生几个微特斯拉量级的磁场,比经颅磁刺激和MRI的磁场低几个数量级。15每个线圈都连接到LDC 1101(德州仪器公司)芯片,用于信号的电感到数字转换。16因此,当一个导电目标,如出血(0.65 S/m)放置在传感器范围内时,目标内产生的涡流产生抵消磁场,导致线圈电感降低,线圈谐振频率增加。11

图1所示。
图1所示。

ECD传感器组件和结构。不导电圆柱形塑料支架(1),铜线缠绕在每个塑料支架周围的螺线管,创建传感器线圈(2),连接到每个线圈的LDC 1101电感到数字转换芯片(3),从芯片到本地计算机(4)的USB连接,以及用于信号可视化,存储和分析的笔记本电脑(5)biorender.com

ECD传感器台式模型和图像制作

为了证明我们的传感器的可行性,我们开发了一个台式颅内出血模型。我们用真人大小的塑料头骨复制品、明胶脑实质和稀释的生理盐水来模拟血液,开发了这个模型。经证实,明胶大脑在室温下具有与其体内对应物相同的均匀电导率,即0.2 S/m。1117将生理盐水稀释至导电性为0.65 S/m以模拟血液,并注射到几个乳胶气球中,每个气球的体积约为30毫升至50毫升。用软管在颅骨复制品上标记等距离的8行水平扫描,第一行位于眉毛上方,最后一行位于枕骨,传感器沿着这一行移动,测量并记录平行电阻(Rp)值(图2).根据Kandadai等人开发的配方,将商店购买的明胶添加到1000ml去油水中,煮沸。17在塑料颅骨模型中放置一个塑料袋,使塑料袋的开口从颅骨上的枕骨大孔出口。一旦所有的明胶都溶解了,让它冷却,并测量电导率。在溶液中加入食盐,使电导率达到0.2 S/m。模型放置扫描后,在MATLAB (MathWorks)软件中对数据进行滤波去除高频噪声,对每一行采集的数据进行下采样至8个平均点,并减去控制值得到差分信号。使用阈值化来提高图像分辨率,以便去除热图中所有小于最大电导率95%的数据点。我们使用来自8行扫描的8个数据点来创建一个8 × 8的内插电导率热图,更亮的区域表明出血位置的可能性更高。

图2所示。
图2所示。

颅骨模型和用于扫描的传感器位置。上:在幻影头部模型上创建了八个等距的行。传感器在每一行上切向旋转,收集Rp反映当时大脑传导能力的数据。低:出血区域具有较高的电导率,ECD传感器可以通过颅骨识别这种电导率的变化。

结果

传感器分析

根据比奥-萨伐尔定律,3个传感器在距离0 cm处的最大磁场分别为:最大线圈0.1786 μT,中等大小线圈1.131 μT,最小线圈7.917 μT。利用已知电流、电压、铜线比热和质量值的比热功率方程,计算出将线圈加热1°C所需的最小时间为2742.17秒。

ECD传感器台式实验

用这种方法生成的图像都可以解释为轴向扫描,真左和真右分别用图像的左侧和右侧表示。扫描后获得的原始数据被绘制成30ml、40ml和50ml出血模型的热图(图3 a - c).经过过滤和阈值处理后,同样的热图也会显示出来(图3 d-f).每个出血的确定位置见图3胃肠道,每个病变用红圈表示。在所有的台式颅骨实验(n = 16)中,可以用厘米分辨率来近似出血的位置。用一个传感器扫描整个头部的平均时间为2.43分钟,此时收集的数据足以生成预测电导率热图。这些结果也可以投影到3D头部模型,以更好地解释出血位置(图4).

图3所示。
图3所示。

使用ECD传感器的台式实验结果。每一列代表一个单独的试验。得了:在对30 ml (a)、40 ml (B)和50 ml (C)血肿进行8个扫描路径移动后,从ECD传感器收集原始数据。区域越亮代表血肿的可能性越大。D-F:经过滤波和阈值去噪后,可以清晰地看到血肿概率最高的区域。胃肠道:模型内血肿的实际位置。值得注意的是,ECD传感器能够准确定位每个血肿(红色圆圈),并创建一个初步图像。制作©BioRender -biorender.com

图4所示。
图4所示。

经过滤的预测热图(图3 d-f)可以在大脑上显示,以便于解释和识别更好的病变与解剖标志的关系。病变位置的预测与实际病变位置之间有极好的一致性(图3胃肠道).

讨论

我们的便携式ECD传感器用于出血性中风检测的初步结果表明,基于幻头模型的模拟是可行和准确的。虽然该技术已在其他行业实施,但尚未应用于中风检测;然而,这项技术是安全的,风险最小。14通过改变线圈的直径、匝数和长度,可以设计出具有不同检测深度的多个传感器。虽然进一步的测试和技术改进当然是必要的,在实施该设备的直接患者护理领域,这代表了更方便的出血性中风检测的第一步,可以简化提供治疗的努力。

ECD传感器是一种新型的非电离脑卒中诊断技术。我们的初步研究结果表明,ECD传感器可以快速、无创地准确检测ICH,并具有准确的空间分辨率。此外,该装置轻便紧凑(最大直径11.4 cm)。作为参考,CT头部成像大约需要30秒,而MRI中风方案的范围在几分钟或更长时间。因此,ECD扫描仪用于脑出血检测的时间(2.43分钟)是合理的,可以在进入急诊室之前的很长时间内在现场进行。从理论上讲,ECD传感器可能能够区分缺血性和出血性中风,因为该设备使用电导率测量,正常脑实质(0.2 S/m)、出血/血肿(0.65 S/m)和缺血(0.1 S/m)之间的电导率有很大差异。11然而,未来的随机对照试验是必要的,以证实这一假设。尽管如此,ECD传感器在快速、便携式和低成本的中风诊断和成像方面表现出了希望,未来的研究是必要的,以充分证明这种传感器的实用性。

先前的研究已经描述了几种用于无创中风检测的新型医疗设备。近红外光谱(NIRS)已经成为检测头部最浅表2.5厘米内出血的潜在方法。18尽管NIRS的交叉研究敏感性为78%,特异性为90%,阳性预测值为77%,阴性预测值为90%,但它已获得FDA批准用于脑出血检测。19除近红外光谱外,基于体阻抗相移光谱和微波的脑出血检测方法也进行了探索,但结果有限。开云体育世界杯赔率20.21即这些器件的空间分辨率低于基于ecd的行程检测器件。此外,这项研究中描述的传感器成本极低(100美元),是除了便携式MRI技术之外唯一的下一代中风设备,2223它能够生成出血性病变的实时图像。

我们的台式实验结果支持了ECD传感器可以实现快速分类和脑卒中成像,并在急性神经血管病变中准确提供诊断信息的说法。随着对脑出血最佳治疗的持续研究,减少脑血管事故后干预时间的诊断策略仍然至关重要。尽管STICH试验表明,在及时手术干预或最佳医疗管理后,结果没有明显改善,但目前还没有研究评估使用下一代医疗设备进行快速诊断后的患者结果。67毫无疑问,这种数据的缺乏在一定程度上有助于最近新型中风诊断技术的发展,以及许多尚未克服的设备限制。然而,随着技术和计算资源的不断进步,应该评估ECD传感器等快速诊断技术,以了解诊断时间和患者结果之间的相互作用。

在急性中风护理的神经外科管理和组织方面,ECD传感器有潜力促进现场分诊,并确定患者是否应该被送往有中风中心和神经外科团队的医院。目前的院前分诊技术使用中风量表,如洛杉矶运动量表,这是一种简单的3项快速、可重复的方法,用于诊断院前严重中风。24 - 26日然而,最近的证据表明,移动卒中单元(MSU)干预,包括神经系统检查、即时护理测试、无脑出血患者的非对比CT以及CT血管造影,可能更准确地对急性卒中患者进行分类。27尽管msu有明显的好处,但仍有一些限制继续阻止其传播。也就是说,msu的初始安装成本大约在60万美元至100万美元之间,而每天运行12小时的单元的年度运营成本在95万美元至120万美元之间。2829另一个限制是msu在农村环境中的效用;研究表明,由于资源有限,居住在农村地区的人比居住在城市地区的人更不可能在24小时内接受急性中风护理和成像。29-31开发下一代中风诊断工具,如ECD传感器,有可能在农村和城市院前环境中提供廉价、快速和便携式出血性中风诊断和成像,并极大地影响有组织的中风护理和患者分诊的工作流程。尽管对出血性和缺血性中风亚型的ECD传感器还需要进一步发展,但目前的研究已经证明了这些传感器用于急性出血性中风诊断的可行性。如果ECD传感器被证明对中风分型有效,它们可能通过允许院前溶栓药物的管理来促进中风管理的工作流程。

限制

为了确定该传感器的有效性,仍然需要解决几个限制。首先,有必要在人体中进行大规模试验,以证明适当的出血性中风检测和成像,以及相关的敏感性、特异性和受试者工作特征曲线指标。其次,有必要对出血量的敏感性进行彻底调查,以评估检测小血肿(1-10 mL)的能力。最后,进一步优化传感器,考虑信号噪声和扫描深度,可能允许额外的分辨率和提高设备的精度。

结论

总的来说,本研究中的概念验证台式实验证明了ECD传感器用于出血性中风检测的可行性。这些传感器快速、便携、价格实惠,对院前分诊可能有用。需要更多的多机构研究来充分确定这些传感器对出血性中风诊断的有效性和准确性,并在当前有组织的中风管理工作流程中实施这种传感器类型。

致谢

s.s., y.c.t., a.w.t., n.s.和G.Z.由国家神经疾病和中风研究所(NINDS)资助。R01 NS119596-01。

披露的信息

Mack博士是Integra的顾问,并直接拥有Rebound Therapeutics和Cerebrotech的股票。

作者的贡献

概念和设计:Shahrestani。数据获取:Shahrestani。数据分析和解释:Shahrestani。文章起草人:Shahrestani。批判性地修改文章:Shahrestani, Strickland, Bakhsheshian, Mack, Toga, Sanossian, Tai。审稿版本:所有作者。批准最终版本的手稿代表所有作者:扎达。统计分析:Shahrestani。行政/技术/物资支持:扎达,泰。学习督导:扎达、泰。

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