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Scientific Reports volume 12、記事番号: 21718 (2022) この記事を引用

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レーザースペックル コントラスト イメージング (LSCI) は動きに非常に敏感であるため、赤血球の動きを測定できます。 ただし、動きに対するこの極度の敏感さは落とし穴でもあり、動きアーチファクトに対処できないために LSCI の臨床翻訳が遅くなります。 この論文では、インビトロのフローファントムとエクスビボのブタ腎臓をコンピュータ制御のモーションアーチファクトに抑制することにより、リアルタイムのマルチスペクトルモーションアーチファクトの補正と補償の有効性を研究します。 in vitro フローファントムでは、オプティカルフローは全体の動きと良好な相関を示しました。 このモデルにより、複数のイメージング距離に対して信号対雑音比が向上し、灌流の過大評価が減少しました。 ex vivo 腎臓モデルでは、灌流の過大評価も減少し、安定化データでは虚血と非虚血を区別することができましたが、非安定化データでは区別できませんでした。 これにより、灌流推定が著しく向上し、LSCI の多数の新しい臨床応用への扉が開かれる可能性があります。

レーザースペックルコントラストイメージング (LSCI) は、コヒーレント光で照射された生体組織からの後方散乱光が検出器でランダムなスペックル パターンを形成するという原理に基づいています。 これは、組織内の表面下の微小灌流をリアルタイムで測定できる、色素を使用しない全視野イメージング技術です。 LSCI は、血流を監視するために 1981 年に Fercher と Briers によって導入されました1。 しかし、運動アーチファクトのせいもあって、LSCI は標準治療にはなっていません 2。 LSCI の使用は、いわゆるスペックル パターンの動的変化に血流に関する情報が含まれているという前提に基づいています。 ランダムなスペックル パターンはさまざまな光路長の結果であり、動きに非常に敏感であるため、スペックルは赤血球 (RBC) の影響を受けます。 ただし、動きに対するこの極度の敏感さが落とし穴でもあります。 対象組織の不要な動きにより、測定されたコントラストが低下し、その結果、不正確な流量推定値（つまり、灌流の過大推定）が生じます。 このため、呼吸運動、拍動運動や蠕動運動、幼児や高齢者の制御不能な運動、痛みや震えなどの運動を排除できないいくつかの臨床現場での LSCI の使用が制限されます。

これまで、動きアーチファクトの影響を軽減する取り組みは、主に、不透明なプラークまたは ECG 信号から得られる、動きに関する外部情報の適用に焦点を当ててきました。 このような場合、LSCI3、4、5、6、7、8、9 に対する動きの影響を数学的に補正するために追加情報が使用されています。 ただし、これらの方法はリアルタイムではないため、視野内で何らかのマーカーを使用する必要があります。 後者は、腹腔鏡下などの状況によっては常に可能であるとは限りません10。

この研究では、さまざまな臨床作業分野での微小灌流の評価のためのLSCIの臨床翻訳を可能にするオプティカルフローに基づく、リアルタイムで堅牢なマルチスペクトルLSCI運動補正および補償モデルを紹介します。 前臨床応用に向けた基本概念を実証するために、2 つの異なる実験設定におけるモーション アーティファクトの補正モデルを提示します。

我々は、2 つの設定で測定された灌流に対する制御された運動アーティファクトの影響を調査します。 in vitro フローファントムと ex vivo 灌流ブタ腎臓 (図 1)。 LSCI によって測定される灌流は、レーザー スペックル灌流単位 (LSPU) で表されます。 LSPU は式 1 を使用して計算されます。 (1) ここで \(\sigma\) は、空間 LSCI アルゴリズム 11 を使用した平均強度 \(\) に対する強度 \(I\) の標準偏差です。 空間ウィンドウは 5 × 512 に設定され、時間ウィンドウは 8 フレームに設定されました。 フローファントムと生体外で灌流されたブタ腎臓の両方に、同じシミュレートされた動きを与えました。 4 ～ 12 mm/s の範囲で 2 mm/s ずつ増分する 5 つの異なる速度で 4 つの異なる経路長を備えたプログラム可能な 2D 移動プラットフォームを使用しました。 このアーキテクチャは、マイクロコントローラー (Mega 2560 REV3、Arduino、イヴレア、イタリア) によって制御される 2 つのサーボモーターを備えた 3D プリンターで一般的に見られる 2 軸移動システムです。 Ambrus et al.13 と比較すると、このセットアップには、速度、距離、方向をユーザーがプログラムして制御できるため、生物学的に関連する動きのアーティファクトを模倣できるという利点があります。

プログラム可能な 2D 動きアーティファクト ジェネレーターを備えたデュアルレーザー レーザー スペックル コントラスト イメージング (LSCI) セットアップ。 LSCI セットアップは、カラー センサー、コンピューター、および赤色 680 nm と緑色 532 nm 200mW レーザーを備えたデュアル レーザー セットアップで構成されていました。 サンプル a と b は 2D プログラマブル モーション プラットフォーム上に配置されます。 (A) in vitro フロー ファントムには、1 つの静的スペックル領域と 1 つの動的スペックル領域が表示されます。 (B) ex vivo で灌流されたブタの腎臓。

最初の設定では、1 つの安定した動的スペックル領域と 1 つの安定した静的スペックル領域を備えたフロー ファントムに対する in vitro の運動アーチファクトの影響を調査しました（図 1a）（FLPI Cal 2FPS、Moor Instruments Ltd、ミルウェイ、英国）。 このフロー ファントムは、書かれたテキストなどの非常に鮮明で明確な光学的特徴により、動きの補正と補償を実験するための最適な設定を提供します。 これには、動的スペックル領域と静的スペックル領域として存在する 20 x 10 mm のチューブが 2 つあります。 これにより、安定したスペックル コントラスト \(K\) (式 1) を使用して、モーション アーティファクトの影響を分離できます。 式を使用して、静的スペックル領域 (LSPUstatic) をカバーする関心領域 (ROI) と動的スペックル領域全体 (LSPUDynamic) をカバーする ROI の間の信号対ノイズ比 (SNR) を計算しました。 (2)。 SDStatic と SDDynamic は、それぞれ LSPUstatic と LSPUDynamic の標準偏差です。 LSPU と SD の値はフレームごとに計算され、ROI は安定化アルゴリズムを使用してフロー ファントム上の静的領域と動的領域を自動的に追跡します。 SNR は、十分に灌流された組織と不十分に灌流された組織を区別する能力を示します。 動きとピクセルの比率の影響を調べるために、カメラとフロー ファントムの間の距離は 90 または 200 mm でした。

灌流過大評価は、フロー ファントムが静止しているときの LSPU と移動中の LSPU を比較することによって計算されます。 これらの値は、安定化された LSCI アルゴリズムと非安定化 LSCI アルゴリズムの間で比較されます。 また、このモデルを使用して、オプティカル フローがモーション アーティファクトを示しているかどうかを調査します。 これについては、総オプティカル フローと移動時間の相関、およびオプティカル フローと LSPU の相関に注目して検討します。 モーション アーティファクトの指標としてオプティカル フローを使用することを調査するために、静的領域と動的領域の両方について、ゼロに等しいオプティカル フローを持つフレームの LSPU 値と、ゼロより大きいオプティカル フローを比較したフレームの LSPU 値の関係を研究します。フローファントム。 オプティカル フローは、視野 (FOV) 内に基準マーカーを必要とせずに使用できる変位ベクトルです。 オプティカル フロー検出の精度は、個別の光学機能の品質に大きく依存します。 後続の各フレーム間のオプティカル フローを計算します。 幾何学的再調整におけるオプティカル フローの精度は、以前に証明されています14。 他の人が述べたように7、あらゆる動作はLSPU値を真の灌流値から誤って増加させます。 フローファントムは制御不能な血行力学的変化の影響を受けないため、LSPU のすべての偏差は動きの結果であるに違いありません。 したがって、オプティカル フロー増加 LSPU 値の間には相関関係があるはずです。

2番目の実験では、エクスビボの機械を灌流したブタ腎臓でプログラム可能なプラットフォームを使用して、運動アーチファクトの影響を調査しました（図1b）。 これにより、血行動態イベント、小さな組織振動、鏡面反射のモニタリングなどの複雑さが加わります。 屠殺場が回収した豚の腎臓は地元の食肉処理場から入手したものです。 豚（雌のオランダ在来種豚、生後約5か月、平均体重130kg）は消費目的で屠殺され、標準化された法的手続きに従って取り扱われた。 ex vivo 機械灌流ブタ腎臓のセットアップについては、以前に詳細に説明しました 15。 正常温機械灌流中に、1 つの腎臓で 2 つの異なる実験を 3 回繰り返しました。 まず、圧力が安定し血行力学的状態が安定しているときに、制御された運動アーチファクトが生成されました。 第二に、腎動脈内でバルーン カテーテルを膨張させることにより、局所的な灌流欠損を誘発しました。 腎臓の下葉に虚血がある状態で、運動を伴う場合と伴わない場合の LSCI 測定を実施しました。 フローファントムと同様に、灌流過大評価は、腎臓が静止しているときの LSPU と移動中の LSPU を比較することによって計算されます。

LSCI セットアップは、カラー カメラ、光学系を備えたファイバー結合デュアル レーザー モジュール、およびラップトップ コンピューターで構成されていました (図 1)。 マルチスペクトル設定は、オプティカル フロー計算用に追跡可能な個別の光学特徴を作成するために選択されました。 仮説は、緑色レーザーがほとんどの組織で血管の周囲に視覚的に明確な特徴を生じさせるというものです。これは、血管が暗い静脈として見えるためです。 赤色レーザーは灌流測定に使用されます。 カラー カメラは、12 ビット、419 メガピクセル (5.5-\(\upmu\)m \(\times\) 5.5-\(\upmu\)m ピクセル サイズ) CMOS カメラ (UI-3370CP-C-HQ) でした。 、IDS Imaging Development Systems GmbH、オーバーズルム、ドイツ）、12.5 mm、F1.5–16 レンズ（LM12HC、Kowa、デュッセルドルフ、ドイツ）を装備。 画像は、f ストップを 8 に設定し、25 Hz のレートで 40 ms の露光時間で取得されました。低出力のレーザーを組み合わせた結果、適切なピクセル強度を得るには比較的長い露光時間が必要になります。そして広い視野。 設定されたイメージング パラメータの結果、スペックルあたり最小約 3 ピクセルとなり、ナイキスト基準 16 を満たしました。 マルチスペクトルの安定化には 2 つのレーザー ダイオードが必要です。赤色 (\(\uplambda\) = 680 nm、200 mW、Lionix International、エンスヘーデ、オランダ) と緑色 (\(\uplambda\) = 532 nm) を使用することにしました。 、200 mW、Lionix International、オランダ、エンスヘーデ）ファイバー結合レーザー ダイオードをファイバー ポート（Thorlabs、米国ニュートン）に結合し、コリメート レンズ（12 mm \(\varnothing\)、-12 mm FL）を備えたものコーティングされていない両凹レンズ ​​(Edmund Optics、ニュージャージー州、米国) を 40 mm の距離に配置して FOV を完全に照明したところ、クロストークは赤チャンネルでは 532 nm の 5%、赤チャンネルでは 632 nm の 4% でした。カメラとレーザーは、体外フロー ファントムの上方 9 cm と 20 cm に垂直に取り付けられ、イメージング FOV はそれぞれ 80 × 80 mm と 200 × 200 mm になりました。ex のイメージング距離は 200 mm でしたvivo 測定結果 200 × 200 mm FOV. カメラは、Lapvas-Imaging ソフトウェア (LIMIS) がロードされたラップトップ コンピューター (Dell XPS 15、Intel core i7-8750H CPU、16 GB Ram、GeForce GTX1050 Ti GPU) に接続されています。 Development BV、レーワルデン、オランダ)。

灌流の検出技術 (LSCI) は、赤血球 (RBC) 上の光子の散乱に基づいています 17。 わずかな動きの影響を受ける組織で灌流を測定する場合、測定される灌流値は、RBC の動き (必要な動き) と組織の動きによる動きアーチファクト (不要な動き) で構成されます。 従来の LSCI 値 \(K\) (式 1) は、式 1 にあるように、赤血球の動き (\(fRBC\)) と組織の不要な動き (\(fTIS\)) で構成されていると仮説を立てました。 (3)。 提案された解決策は、\(K\) における \(fTIS\) の影響を最小限に抑えて、\(fRBC\) をより正確に推定することです。 これは 2 つの部分に分かれています。 LSCI 値の突然の変化に基づいたモーション アーティファクトの補償と、オプティカル フロー由来の変位ベクトルの使用に基づいた幾何学的位置合わせです。 安定化された画像は、ラップトップ コンピュータ上で画像あたり 70 ミリ秒の処理速度で 1 秒あたり 14 フレームで研究者に表示されました。

モーション アーティファクトの影響を受けた画像では SNR が低下し、画質がある程度低下します。 \(fRBC\) と \(fTIS\) を \(K\) から分離することはできません。 ただし、 \(fTIS\) が \(K\) に与える相対的な影響を推定することは可能です。 ほとんどの灌流測定は安定した血行力学的状態で実行されるため、\(K\) の突然の変化は \(fTIS\) の影響である可能性があります。 スペックル コントラストの突然の違いや変化に基づく重みは、望ましくないモーション アーティファクトを示す可能性があります。 したがって、これらの重みを平均 LSPU に逆に適用すると、画質が向上する可能性があります。 前の画像の平均 \(K\) と比較した \(K\) の相対的な変化に逆相関する重み係数を使用すると、このようにして \(K に対するモーション アーティファクト \(fTIS\) の影響を補償できます。 \)。 ピクセル \((i,j)\) の時間的重み係数 \({w}_{t}\) は、式 1 を使用して計算されます。 (4)。 重み係数は、時間ウィンドウ内のすべての重み係数の合計 (つまり、線形正規化) で除算され、\({w}_{t\left(normalized\right)}\) になります。 その後、正規化された重み係数が各ピクセルの時間 LSPU の乗算に使用されます。

最後に、\(fTIS\) の障害のほとんどは、呼吸運動や心拍などの反復的なパターンで存在するという仮説を立てました。 これらの不要なモーション アーティファクトの影響を最小限に抑えるには、時間ウィンドウのサイズを最も遅い再帰モーションの少なくとも 2 倍にする必要があります。 ナイキスト基準を順守しないと、時間ウィンドウが最も遅い再帰的ウィンドウよりも小さい場合、平均ノイズは同じではなくなります。 空間 LSCI で使用される時間ウィンドウが十分に大きい場合、ウィンドウには常に同じ量のノイズが含まれます。

組織とカメラの動きにより画像の位置がずれるため、幾何学的位置合わせが必要です。 提案された幾何学的配置は、オプティカル フローの使用に基づいています。 変位ベクトルの計算には、スパース ピラミッド型 Lucas-Kanade 法が使用されます18。 オプティカル フローは、ターゲット領域の動きを識別する変位ベクトルが決定される 2 つの後続の画像内で自動的に決定された対応する特徴の位置を使用して計算されます。 特徴は、スパース ピラミッド型 Lucas-Kanade アルゴリズムによって検出されます。 オプティカル フロー値は、検出された特徴が後続の 2 つの画像間で移動するピクセル数に等しくなります。 次に、変位ベクトルに基づく変換を使用して、スペックル コントラスト画像を位置合わせまたは幾何学的に位置合わせします。 幾何学的配置は、オプティカル フロー ベクトルによって決定されるアフィン変換で構成されます。

我々は、灌流された組織内に視覚的に明確な物体特徴を生成するために、マルチスペクトル 2 レーザーセットアップを設計しました。 表層の血管は緑色の光を吸収し、暗く見えます。 これによりコントラストが増加し、追跡できる画像内の顕著な特徴が増加します。 オプティカル フローは緑色のピクセルのみに基づいて計算されます。

Graphpad Prism (Prism 7、米国ラホーヤ) を統計分析に使用しました。 すべてのデータは平均 ± 標準偏差として表示されます。 線形回帰検定とウェルチの T 検定が使用されました。 両側 p 値 < 0.05 は統計的に有意であるとみなされます。

モーションアーチファクトの指標としてのオプティカルフローの使用を調査するために、オプティカルフローと非安定化LSPUの関係を研究しました。 図 2a からわかるように、オプティカル フローは、ファントムの総移動時間の増加に応じて直線的に増加します (R2 = 0.9947)。 これは、総移動時間も直線的に増加するという事実と一致しています。 我々は、ファントムの静的領域と動的領域における運動の影響を研究しました。 ゼロに等しいオプティカル フローに関連付けられた静的領域の LSPU 平均値を見ると、> 0 のオプティカル フローと比較して LSPU に有意な差があることがわかります (p < 0.0001) (図 2b) ）。 これは、動的領域の LSPU についても同じです (p < 0.0001) (図 2b)。

(A) 線形フィットで mm/s 単位の移動速度ごとに測定されたオプティカル フローの合計。 線形近似の R 二乗は 0.9947 です。 (B) 測定されたオプティカル フロー (OF) によって並べ替えられたレーザー スペックル灌流ユニット (LSPU) のボックス アンド バイオリン プロット。 モーションアーティファクトの指標としてのオプティカルフローの使用を調査するために、OF と非安定化 LSPU の関係を調査しました。 = 0 および > 0 の OF 値でソートされた LSPU。**** は有意に異なります (p < 0.0001)。

SNR が高いほど、灌流が良好な組織と灌流が不十分な組織を区別する識別力が高いことを示します。 カメラ距離 20 cm の SNR を図 3a に示します。 平均 SNR (および標準偏差) は、安定化されたものでは 4.15 ± 1.21 であるのに対し、非安定化では 1.41 ± 0.22 でした。これは、SNR が 2.94 倍増加したことを意味します。 (図3b)。 カメラ距離が小さい 9 cm の方が、SNR が 3.44 倍高く、パフォーマンスがわずかに向上しました。 SNRは図3cに示されており、平均SNRは安定化SNRが4.06±0.84、非安定化SNRが1.18±0.24です（図3d）。 図 4 は、従来型 (図 4c) および安定化 (図 4d) LSCI アルゴリズムを使用した、定常 (図 4a、b) および非定常フロー ファントム灌流画像の例を示しています。

(A) カメラ距離 20 cm の場合の、移動速度 (mm/s) ごとの距離ごとの信号対雑音比。 (B) カメラ距離 20 cm の平均信号対雑音比のボックスアンドバイオリン プロット。 (C) カメラ距離 9 cm の場合の、移動速度 (mm/s) ごとの距離ごとの信号対雑音比。 (D) 9 cm のカメラ距離での平均信号対雑音比のボックスアンドバイオリンプロット。

(A) フローファントム (上) と ex vivo 腎臓 (下) の未処理画像。 (B) レーザースペックル灌流ユニット (LSPU) [AU] で表示された定常流ファントム (上) と ex vivo 腎臓 (下) の灌流画像。 (C) LSPU [AU] の従来のレーザースペックル コントラスト イメージング (LSCI) モードを使用した、非定常フロー ファントム (上) と生体外腎臓 (下) の灌流画像 (D と同じ)。 D: LSPU[AU] のマルチスペクトル運動補正および補償 LSCI モデルを使用した、非定常フロー ファントム (上) と生体外腎臓 (下) の灌流画像 (C と同じ)。

また、安定化された記録、特に静的スペックル チューブの標準偏差の大幅な減少も見られます。 本来、標準偏差は静的スペックルの方が高くなります。 静的スペックルでは SNR が 3.05 倍 (SD = 2.46 対 SD = 7.52)、動的スペックルでは 2.33 倍 (SD = 1.75 対 SD = 4.09) 増加していることがわかります。 これは、より小さいカメラ距離でも同様で、静的スペックルでは 3.43 (SD = 2.23 対 SD = 7.64)、動的スペックルでは 2.43 (SD = 1.95 対 SD = 4.75) です。

カメラ距離が長い場合、これらの数値は、灌流過大評価が 7.31 分の 1 減少 (50.86% 対 6.96%)、静的スペックルの過大評価が 5.65 分の 1 減少 (90.93% 対 16.09%) に相当します。 この効果は、カメラ距離が小さいほど顕著ではなく、灌流過大評価の減少は 2.79 分の 1 (44.84% 対 16.09%)、静的スペックルの減少は 4.81 分の 1 (124.86% 対 25.98%) です。

総移動時間の線形増加と一致して、ex vivo 灌流ブタ腎臓セットアップではオプティカル フローの線形増加 (R2 = 0.8375 ± 0.0957) が観察されました。 静的血行力学実験では、安定化されていないデータ (SD = 2.67 ± 0.23) と比較して、安定化された記録 (SD = 1.64 ± 0.32) の標準偏差で 1.62 倍のノイズ低減が示されました。 また、灌流の平均過大評価は 26.96 ± 2.89% と比較して 11.21 ± 3.03%、つまり 2.40 倍の改善であることも観察されました。 図 4 は、従来型 (図 4c) および安定化 (図 4d) LSCI アルゴリズムを使用した定常 (図 4a、b) および非定常腎臓灌流画像の例を示しています。

バルーン カテーテルを膨張させることにより、腎動脈の分岐部の 1 つに局所虚血を誘発し、上記のフロー ファントムに匹敵する高流量領域と低流量領域を作成しました。 結果を表１に示す。虚血は、運動アーチファクトを加えずに１回、および運動アーチファクトを加えて２回誘発した。 動かない局所虚血（図 5a）と比較するとノイズが多いにもかかわらず、安定化データでは虚血と非虚血を区別できることが観察されました（p < 0.0001）（図 5b）。安定化されていないデータでは不可能です (p > 0.05) (図 5c)。

(A) 運動アーチファクトのない局所虚血実験のベースライン、虚血および虚血後の LSPU のボックス アンド バイオリン プロット。 (B) 運動アーティファクトを伴う局所虚血実験のベースライン、虚血および虚血後の安定化 LSPU のボックス アンド バイオリン プロット。 (C) 運動アーチファクトを伴う局所虚血実験のベースライン、虚血および虚血後の非安定化 LSPU のボックスアンドバイオリン プロット。 * = 虚血はベースラインと大きく異なります。 + = 閉塞後は虚血とは大きく異なります。

本稿では、LSCIを用いた表面下微小灌流の臨床評価のための補償モデルとしてのリアルタイムのモーションアーチファクト補正について報告します。 私たちのデータは、モーションアーティファクトの影響をリアルタイムで大幅に軽減できることを示しています。 最も理想的なモデルとして安定したフローファントムを使用して、モデルを in vitro で検証しました。 この実験から、オプティカル フローはモーション アーティファクトを示しており、画像の位置合わせに使用できると結論付けました。 SNR が大幅に改善され、標準偏差が大幅に減少していることがわかりました。 これにより、安定化されていないモデルと比較して、灌流推定が著しく向上します。 ex vivo で灌流されたブタ腎臓には、組織の振動や鏡面反射などの大きな課題が追加されました。 最も重要な発見は、この安定化モデルを使用することによって、十分に灌流された組織とそうでない組織を区別する能力がまだあったということです。 私たちは、定性的灌流評価が臨床現場で LSCI を受け入れるのに役立つ可能性があると信じています。 私たちの結果は、モーションアーチファクト補正技術が多数の新しい臨床応用に適用できることを示唆しています。

この研究で誘発された運動アーチファクトは、臨床現場で見られるアーチファクトよりも大きい。 それでも、このモデルは LSCI データを大幅に改善することができました。 移動速度の低下と距離の増加に伴って見られる SNR の低下は、低周波数で長時間持続する連続アーティファクトが、高周波や短いアーティファクトと比較してモデルの効果を軽減することを裏付けています。 これは、移動に時間ウィンドウの長さよりも長い時間がかかる場合、アルゴリズムが「真の」フロー推定値を知ることができないことが原因で発生します。 したがって、モデルは、時間ウィンドウを変更することによって、臨床現場で存在する典型的な動きに合わせて微調整する必要があります。 一方、フレームレートよりも動きが速い場合、アルゴリズムは動きを検出できません。 これも、臨床応用ごとに個別に検討する必要があります。

補償には LSPU の突然の変化を、補正にはオプティカル フローを使用することで、1 つの情報源に依存しないことを選択しました。 オプティカル フローがモーション アーティファクトを示していること、およびオプティカル フロー値が 0 と 0 より大きい場合には LSPU に大きな差があることが示されているため、他の組み合わせも実現可能である可能性があります。 たとえば、オプティカル フローと LSPU の突然の変化の重み付けされた組み合わせを動き補償に使用します。

以前の研究と比較したこの原稿で提示された方法の利点は、この方法がリアルタイムであり、いかなる形の基準マーカーや不透明な接着プラークも必要としないことです。 我々は、このモデルが定性的および半定量的な灌流画像装置として LSCI が臨床的に受け入れられるのに役立つと予測しています。 この研究は、特に腎臓移植中の術中灌流測定の前臨床研究として役立つ可能性があります。 リアルタイムの 2D 灌流マップは、腎臓の再灌流後の局所的な灌流欠損の早期検出に役立ち、最終的にはより良い術後の転帰につながる可能性があります。 動きを補正する機能により、患者が痛みで震えることが多い熱傷の画像処理が改善される可能性があります。 さらに、私たちのグループは、結腸灌流を監視することを目的として、このモデルを腹腔鏡フォームファクターに埋め込みました。 腹腔鏡フォームファクターは、上部胃腸手術やその他の腹腔鏡介入などの分野でさらに応用できる可能性があります。

私たちの研究の限界は、このモデルを最も理想的な設定および生体外の腎臓でのみ検証したことです。 ただし、さまざまな組織の光学的特性や生物学的特性が個別の光学的特徴に影響を与える可能性があるため、臨床症状ごとに最適なマルチスペクトル設定を検討する必要があります。 安定化された画像の 14 フレーム/秒のフレームレートは、画像処理の最適化と、より多くの処理能力を備えたハードウェアのアップグレードによっても改善できる可能性があります。 他の組織タイプに対する前臨床研究に関しては、今後の取り組みが行われる必要があります。 また、緑色コヒーレント光源をスペクトル帯域幅の狭い LED に置き換えることでマルチスペクトル補正を改善できます。これにより、不要なクロストークを引き起こすことなく不要なスペックル ノイズが最小限に抑えられます。

要約すると、我々の in vitro および in vivo データは、この LSCI 安定化モデルが動きアーチファクトの影響の低減に効果的であり、関心領域の実質的な移動中に灌流が良好な組織と不十分な組織を区別できることを示唆しています。 この方法は、視野内にマーカーを配置する必要がなく、リアルタイムで処理できるため、ほとんどの臨床適応症に適しているため、LSCI の臨床応用性が高まる可能性があります。

現在の研究中に使用および/または分析されたデータセットは、合理的な要求に応じて責任著者から入手できます。

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著者らは、モーション アーティファクト ジェネレーターについては Riëlle Vrielink 氏に、腎臓灌流については Petra Ottens 氏に感謝の意を表したいと思います。 この研究は、Samenwerkingsverband Noord Nederland (SNN) 助成金番号 KEI18PR004 の知識とイノベーション基金によって支援されました。

フローニンゲン大学フリスラン学部キャンパス、Wirdumerdijk 34、レーワルデン、西暦 8911 年、オランダ

ウィド・ヒーマン & E. クリスティアン・ベルマ

フローニンゲン大学医療センター外科、Hanzeplein 1、フローニンゲン、9713 GZ、オランダ

ウィド・ヒーマン、ハンノ・マーセン、アンリ・ルーヴェニンク、グーイッツェン。 M・ヴァン・ダム

LIMIS Development BV、Henri Dunantweg 2、レーワルデン、8934 AD、オランダ

ウィド・ヒーマン

病理学および医学生物学部、フローニンゲン大学医療センター、Hanzeplein 1、フローニンゲン、9713 GZ、オランダ

ハンノ・マーセン & ハリー・ヴァン・グール

Center of Expertise in Computer Vision and Data Science, NHL Stenden University of Applied Sciences, Rengerslaan 8-10, Leeuwarden, 8917 DD, The Netherlands

クラウス・ダイクストラ

ZiuZ Visual Intelligence、Stationsweg 3、ゴレディク、8401 DK、オランダ

ジュースト候補者

集中治療部、レーワルデン医療センター、Henri Dunantweg 2、レーワルデン、8934 AD、オランダ

E. クリスチャン・ベルマ

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WH、HM、ECB、HL が研究を設計し、概念的なアイデアを開発しました。 WH、KD、JC、ECB は、LSCI システムを概念化して開発し、分析を実行しました。 WH、HM、HvG、HL は、LSCI システムを使用して研究を概念化し、実行しました。 WH、HM、KD、JC、HvG、HL、GMvD、ECB が原稿を執筆しました。 WH と HM が主要な数値を設計し、完成させました。 著者全員がデータの収集、結果の分析に貢献し、本文に貢献しました。

ウィド・ヒーマンへの通信。

JC、KD、ECB は PerfusiX-Imaging テクノロジーの発明者であり、WH は PerfusiX-Imaging プロジェクトの一部です。 HM、HvG、HL、および GMvD には、開示すべき利益相反や金銭的関係はありません。

シュプリンガー ネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Heeman, W.、Maassen, H.、Dijkstra, K. 他リアルタイムのマルチスペクトル モーション アーティファクト補正とレーザー スペックル コントラスト イメージングの補償。 Sci Rep 12、21718 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-26154-6

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受信日: 2022 年 8 月 30 日

受理日: 2022 年 12 月 9 日

公開日: 2022 年 12 月 15 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-26154-6

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