振動下半身陰圧と射影追跡回帰を経由して脳自己調節を評価する

1.振動下半身陰圧（OLBNP） 機器のセットアップ心電図リードII（ECG）：研究を通して心拍数を監視するための被験者の胴体に3つ（またはそれ以上）の電極を貼って。 ネオプレンスカート：腸骨稜までの下半身負圧室に件名をシールカスタムメイドネオプレンのスカートを使用してください。彼らはタンク内に仰臥置かれる前に、被験者の胸の周りにそれを入れて、ECG信号がまだ十分であることを確認してください。それがぴったりしかし呼吸を制限するようにタイトではないことを確認してください。 下半身負圧室：ベッドの上、対象嘘の仰臥位を持ち、それらの下にLBNP室を操縦。 LBNP室は調節可能な自転車のサドルを持っている場合、（吸引の効果を打ち消すことなく、動きのアーチファクトを最小限にするために）、被験者が心地よく、その上に座っていることを確認してください。被験者のWAにカスタムメイドプレキシグラススペーサーカットを使用して、イストのサイズは、チャンバをシールするのに役立ちます。ダクトテープでLBNP室の周りのネオプレンのスカートをシール。 LBNPチャンバ圧力：標準圧力変換器にLBNP室を接続します。 mmHgの圧力変換器を校正します。 機械弁に取り付けられているサイクルタイマーを繰り返します。カスタム構築された機械弁を取り付け、LBNP室にサイクルタイマーを繰り返します。 注：機械弁を制御する2つのモータに取り付けられた時間遅延リレーが負圧と周囲圧力との間で交互に使用される。時間遅延リレー交互に開き、真空チャンバとの間のバルブを閉じるように一定間隔でモータに電圧​​。これは、形状が概ね矩形波であるLBNP室の圧力波形を作成します。希望OLBNP周波数にサイクルタイムを調整します。 可変トランスと真空：機械弁に標準家庭用掃除機を取り付けます。に電圧を可能にする可変変圧器に真空を差し込み真空が制御される。掃除機の電源を入れ、ターゲットLBNP圧力（ 例えば、30 mmHgの）が達成されるまで、可変変圧器を調整します。 動脈血圧：片手の指（複数可）に（ 例えば 、Portapres、フィナプレス）非侵襲的光電脈動脈圧カフを取り付けます。反対の腕の上腕動脈からオシロメトリック圧力に圧力を比較することで精度を確保。 2 MHzの経頭蓋ドップラーおよびプローブ固定装置寺（ すなわち、transtemporalウィンドウ）での中大脳動脈のM1セグメントをinsonateする2 MHzのパルス波ドップラープローブを使用してください。 信号のスペクトル強度を最大にするために、プローブの角度、超音波照射深さ（〜55ミリメートル）、ゲイン、送信電力を変更する。 運動アーチファクトがボランティア移動などの信号に導入されないように（ つまり、ヘッドバンド）は背面を有していない固定装置を使用して所定の位置にドップラープローブを固定する負圧力振動との。 NOTE：脳血流が一方または両側性を測定することができるが、脳卒中または外傷性脳損傷のような局所的な損傷が存在しない限り、脳の自己調節における差異は半球間で期待されない20。 期限切れのCO 2：期限切れのCO 2を監視するために、赤外線CO 2分析装置に取り付けられた鼻カニューレを使用し、唯一の彼らの鼻で呼吸する対象を指示する。大きな影響を与え、動脈CO 2は、すべての試験を通して、脳血流、21モニタCO 2に与える。 データ集録動脈圧、脳血流、LBNP室圧力のアナログからデジタルへの変換を設定し、チャネルあたり50Hzの最低取得するCO 2の有効期限が切れ。 1 kHzで心電図を取得します。 注意：非常に低い周波数情報（≤0.07ヘルツ）とその後の分析情報が、それは、c信号の品質を監視するritical試験中に取得される。 50Hzのサンプリングレートは、血圧およびアーチファクトの検出のための脳血流の正確な可視化を可能にする。 振動LBNPプロトコール真空の電源を入れ、タンク圧力は-30 mmHgので安定していることを確認してください。 0.03 HzのOLBNPための33秒に設定し、繰り返し周期タイマ。 最適な信号を確実にするためにドップラープローブ（複数可）を調整します。 PPR推定値の十分な信頼性を確保するために、少なくとも15サイクル（0.03 Hzで500秒）のデータを取得する。時間が許す場合は、別の信号対雑音比を改善するように、これよりも多くのデータを収集する。 繰り返し周期タイマ継続時間を変更することにより、0.03 HZ-0.08 Hzの間の任意の周波数に対して上記の手順を繰り返します。 注：オーダーの周波数を適用しますが、ランダムに被験者間始動周波数を変化させる。 2.射影追跡回帰（PPR） データ前処理デシメーションとローパスフィルタ MATLABを開きます。コマンド入力5 Hzの動脈圧および脳の血流を間引く（SRが元のサンプリングレートである） "データ=（データ1、SR / 5）をリサンプリング」。 注：必要に応じて、0.4ヘルツのカットオフを有する低域通過フィルタ（19 番目のチェビシェフII型）。フィルタリングは、後続の処理を考えると、冗長であるが、時々ノイズの動脈圧および脳の血流信号のピーク検出に依存しない、平均波形を生成する。 アーチファクト除去ガイドとして元の非間引き波形を使用して、成果物との間で信号のいずれかのセクションを削除し、直線的に補間する。これらのセクションは、記録期間の10％以上を占めている場合は、完全に記録を破棄。 注：この時点で、波形は、好適には、伝達関数解析などの従来の線形アプローチのために処理される。バンドパスフィルター MATLABでは、タイプ：[B、A] = cheby1では（1,1、[F – 0.005 F + 0.005] /（SRD / 2））のバンドにデータ= filtfilt（B、A、トレンド除去（データ、「リニア」） -pass圧力をフィルタFが支配OLBNP周波数でOLBNPの周波数（ 図2）を中心に±0.005 Hzの帯域（通過帯域リップルを1 dBの1次チェビシェフI型）に流れ、SRDは、デシメートサンプリングされレート（ステップ2.1.1の後5 Hz）であり、「データ」は、デシメート信号（動脈圧またはフロー）である。 注：これは、潜在的な干渉を最小限にし、その後のPPR分析における信号対雑音比を増加させる。支配的な動脈圧変動が下半身陰圧の振動周波数で発生するが、信号内のランダムノイズは、圧力 – 流量の関係の導出を妨害し得る。バンドパスフィルタ処理なしの結果は定性的に類似しているが、パーセント分散電子なりxplained（ すなわち、R 2）が低くなります。19 射影追跡回帰推定注：R言語と環境統計コンピューティングのための組み込み関数'PPR」を使用して、および/ ​​または動脈圧-脳フロー関係のための単一のリッジ機能（M = 1）を生成、他のプラットフォームでのカスタム書かれた関数を経由して。 MATLABで、コマンド「CVLabPPR（圧力、流量）」を入力してください。 XXXは3文字の勉強コードですXXXYYY、などの研究のIDを入力し、YYYは、被写体IDの3桁の数字である。 YYYY-MM-DD：次の形式で調査日を入力してください。 （1日目のために例えば、「1」）の数値測定＃を入力します。 APMを（アート線に対するfinapressまたはALのためにFPを入力してください）​​を入力します。船（MCA、ACA、またはPCA）を入力します。クエリに「Y」または「n」を入力して「あなたが右MCAの測定値を持っていますか？ "y"を入力してください＆＃8221;またはクエリに "N" "あなたはMCA測定を残しているか？" 注意： 出力（yはtの – -脳血流）線形回帰伝達関数（式1の括弧内の用語） -各入力（動脈血圧のx t）のためのノンパラメトリックカーネル関数（kはmを通過させ; 'リッジと呼ばれる平均二乗誤差を最小化することによって決定された関数 '）。射影追跡回帰（ すなわち、M> 1）複数のリッジ機能を含めることができます。しかし、平均二乗誤差を低減するが、それが原因それらの間の潜在的相互作用にリッジ機能の解釈を曖昧にすることができる。第一の目的では、caこと動脈圧と脳血流量との関係を得ることであるのでnは、生理学的に解釈されるべきで、PPRは、1つの尾根関数（M = 1）に制限されるべきである。 区分線形パラメータ化。その後の統計分析（ 図3）のために区分的線形関数としてのリッジ機能をパラメータ化。 Matlabのは、ブルーノ·ルオンのフリーノットスプライン近似を使用しています。コマンドを入力してください」BSFK（X、Y、K、nknots）「三つの領域のための線形フィット感とnknots = 3のK = 2。 注：これは、動脈圧、脳流関係が変化し、関係はほぼ線形であることを特徴とする請求の範囲、それらの点を識別し、図3の結果の概略図を示す。各領域内の圧力-流量関係のゲイン（ すなわち 、線形の傾き）は、その領域内の脳の自己調節の有効性の尺度を提供する。低い利得は、より高い利得はより受動フルオロを示すのに対し、圧力変動をより効果的にカウンタレギュレーションを示し圧力変化にOW応答。