皮膚組織の酸素化と血管機能のデュアルモードイメージング

1。マルチスペクトルイメージングによるマッピングの組織の酸素以後CWCシステムと呼ばれる包括的な創傷センター（CWC）デュアルモードのイメージングシステムは、、皮膚組織の酸素化と血管機能のサーモグラフィ画像のマルチスペクトルイメージングのためのオハイオ州立大学で開発されました。ワイドギャップ二次導関数分光技術は、マルチスペクトル画像の1に基づく組織の酸素化マップを再構築するために使用されていました。本研究では、健常者はカウンターで休んで左前腕に座っていた。 CWCシステムの視野内に前腕の部分が異なる肌の色を模倣するためにインドインク（エタノールに溶解した1％）で塗装した。マルチスペクトル画像を取得したと酸素化マップは、ワイドギャップ二次微分スペクトルに基づいて再建された。再構成された酸素化マップは商用Hypermed OxyVuハイパースペクトル組織の酸素測定システムにより取得されたそれと比較した。 血管閉塞の組織酸素応答は後の閉塞反応性充血（PORH）2のプロトコルに従って、同じテーマで研究した。 PORHテストする前に、被験者の収縮期および拡張期血圧は、左上腕に置かれた圧力のカフによって記録した。 PORHプロトコルは、2つ分、2分のsuprasystolic閉塞（収縮期血圧+ 50ミリメートル水銀）の期間、そして2分の反応性充血期間のプレ閉塞ベースライン期間で構成されていました。マルチスペクトル画像は、波長ごとに0.75秒のサンプリングレートでPORH試験中に4種類の波長（すなわち、530nmの、550nmで、570nm、および590nm）で買収された。深部組織の酸素飽和度と同じ腕に皮膚組織の酸素分圧を同時にOxiplexTS組織の分光光度計（ISS社、アーバナシャンペーン校、イリノイ州）とTCM経皮酸素モニター（放射計、デンマーク）によってそれぞれ記録した。 2。ダイナミックサーモグラフィ画像による血管機能のマッピングダイナミックサーモグラフィの画像は同じCWCシステムを用いて健常人で実証された。被験者は、快適にCWCシステムの赤外線カメラユニットに向かって上向きに左手のカウンターと背で休む左腕で、仰臥位でテーブルの上に嘘をついた。レーザードップラープローブは指の皮膚の血流の継続的な監視のための同じ手の指の先端に置かれた。カフは、閉塞の異なるレベルを生成するために左上腕上に配置された。実験前に、被験者は、圧力カフによって記録された収縮期および拡張期圧と、少なくとも10分間休息するように頼まれた。無閉塞、0.5 ×拡張期血圧、0.5 ×（拡張期血圧+収縮期血圧）、および1.5 ×収縮期血圧：ダイナミックサーモグラフィ画像は以下のカフ圧レベルで捕獲された。それぞれのカフ圧のレベルでは、熱刺激は30秒間左手に室温の水の袋（25 ° C）を配置することによって導入されました。すぐに熱刺激を除去した後、左手サーモグラフィー画像は2フレーム/秒の速度で取得したと指の皮膚の血流は10 Hzのサンプリングレートでレーザードップラープローブによって記録されました。テストの間隔は10分であった。その後の測定値が同じ位置にあったように、左手の位置が事前にマークされました。別の閉塞のレベルでの組織の血管の機能は、温度応答と血管機能のインデックスの両方を計算することにより評価した。血管機能のインデックスは、熱刺激と対応する温度変化後の時間の平方根の比として定義されました。 3。組織の酸素化と血管機能のマップ間の共同登録ダイナミックサーモグラフィ画像とマルチスペクトル画像が取得した皮膚組織の酸素化のマップで取得した皮膚組織の血管の機能のマップは、高度な画像処理アルゴリズムによって共同に登録されました。同時熱と光のコントラストを持つ4受託者のマーカーは、画像の共同登録を容易にするために生体組織に配置されました。現在、熱画像（と血管機能のマップ）での光学像を（と酸素のマップ）の共同登録するためのプロトコルは、以下の主要なステップが含まれています：1）グレースケールへのすべての画像を変換すると0との間のピクセルの輝度値を正規化と1、2）光の写真のは、経験的なグローバルしきい値（0.8倍画像全体の平均輝度値）よりも高画素の強度値を持つ前景（肌）の領域を識別し、前景領域に小さな穴があった形態学的に近い動作を使用して埋め、3）強度値gの両方の下にある手前の暗い領域として受託者のマーカ領域を識別する lobalしきい値と20 * 20のピクセル近傍の平均ピクセル値で定義されている適応型のローカルしきい値。適応ローカルしきい値は、私たちは照明変動に対応するために許可、4）ノイズやスパイクを除去するモルフォロジー演算を用いて受託者のマーカ領域を絞り込む、4つの領域の重心は、光学写真ではコントロールポイントとして選択した、5）と同様の手順を繰り返します。熱画像におけるマーカ領域を識別する、6）近接（二つのカメラが密接に配置されたことを考えれば）に基づいて、コントロールポイントの2つのセットを一致させる、7）の基準として、熱画像との画像間のアフィン変換を計算し、変換光学写真とそれに応じて酸素のマップ（光学写真と同じカメラから得られる）、8）最終的に可視化するためのオーバーレイ画像を生成する。 4。代表的な結果： 酸素化プロトコル（すなわち、＃1）のための代表的な結果は、皮膚組織の酸素化マップは、ワイドギャップ二次導関数分光法に基づいて再構築さ​​れます。ワイドギャップ二次微分分光法の手法は効果的に皮膚の酸素の測定は以下の模擬皮膚の色の変化によって影響されたように、組織のバックグラウンド吸収による測定アーティファクトを減少させた。我々はまた、皮膚組織の酸素化マップ、深部組織の酸素化、および皮膚組織の酸素分圧を同時に記録されたPORHプロトコルを示した。 血管機能のプロトコル（すなわち、＃2）のための代表的な結果は、皮膚組織の温度分布、外部の熱刺激に反応して皮膚組織の温度変化、および動的サーモグラフィの画像から派生した皮膚組織の血管インデックスマップが含まれています。相関関係は、皮膚組織の血管のインデックスと皮膚組織の血流のレーザードップラー計測のサーモグラフィ画像の間に観察された。 コレジストレーションプロトコル（すなわち、＃3）のための代表的な結果は、組織の酸素化マップ、血管インデックスマップ、および写真、酸素間の画像融合、および血管インデックスの画像マルチコントラスト受託マーカーが共同で登録されています。 図1。組織の酸素化と血管機能の非接触イメージングのためのCWCのデュアルモードシステムのセットアップ。システムはモバイルカートにインストールされていた。それは赤外線熱カメラ、CCDカメラ、液晶チューナブルフィルタ、および広帯域光源から成っていた。コンピュータは、データ収集、分析、および表示のタスクを同期するために使用された。 図2。 CWCシステム用のソフトウェアインタフェース。ソフトウェアのインタフェースは、LabVIEW環境でプログラムされました。インターフェースの左上にハードウェア構成やシステムのキャリブレーション用のコントロールパネルです。インターフェイスの右側に赤外線カメラにより取得された組織の温度マップのリアルタイム表示です。インターフェースの最下部には皮膚組織の血流のレーザードップラー測定値です。 図3。 CWCシステム（続き）のためのソフトウェアインタフェース。これは、組織の酸素化のパラメータを表示するポップアップウィンドウです。左側のマルチスペクトル画像から再構築組織の酸素化マップです。インタフェースの右側は、トップダウンから、以下の組織の酸素化のパラメータが表示されます：（1）皮膚組織の酸素化は、組織の酸素化マップに関心の選択された領域（ROI）から平均値を、OxplexTS組織の酸素濃度計によって監視される（2）深部組織の酸素化（3）皮膚組織の酸素分圧は、TCM経皮酸素モニターで監視。 図4。 OxyVuイメージングシステムによる皮膚組織の酸素化のイメージングには、左の図は、皮膚組織の画像をグレースケールです。インクの層は皮膚の色をシミュレートするために皮膚に塗られました。 OxyVuシステムによって取得された皮膚組織の酸素の地図を右側に表示されます。関心のある2つの正方形の領域（ROI）は、それぞれの中で、インク塗装エリア外に選ばれた。インク塗装エリア内のROIの場合は、平均皮膚組織の酸素は62.8であった± 11.0パーセント。インク塗装領域外のROIは、平均皮膚組織の酸素は44.0であった± 11.0パーセント。 18.8％の違いは、インク塗装皮膚領域内と外の皮膚組織の酸素化の測定のために観察された。 グレ5"/> 図5。 CWCシステムによる皮膚組織の酸素化のイメージング。マルチスペクトル画像は、図4と同じテーマで同じ皮膚の場所でのCWCシステムによって捕獲された。左の図は、皮膚組織の単一波長の画像であり、右図は、再構成された皮膚組織の酸素化マップです。インクの層は、図4と同じインクの濃度で皮膚に塗られました。 。関心のある2つの正方形の領域（ROI）は、それぞれの中で、インク塗装エリア外に選ばれた。インク塗装エリア内のROIの場合は、平均皮膚組織の酸素は60.9でした± 6.9％。インク塗装領域外のROIは、平均皮膚組織の酸素は65.8でした± 5.5％。 4.9％の違いは、インク塗装皮膚領域内と外の皮膚組織の酸素化の測定のために観察された。 図6。皮膚組織の酸素化の測定値の信頼性に関する模擬皮膚の色の変化の影響。統計解析は、OxyVuとCWCイメージングシステムの両方の酸素の測定にシミュレートされた皮膚の色の変化の重要性を決定するために実施した。各イメージングシステムでは、平均皮膚組織のoxygenationsはランダムに各地域で関心の10領域（ROI）を選択することにより、インク塗装皮膚領域内と外を算出した。私たちの帰無仮説は、肌の色の変化が皮膚組織の酸素化の測定に影響を与えないことです。この帰無仮説はそれぞれ酸素の図4のマップ（すなわち、OxyVu測定）及び図5（すなわち、CWCの測定値）を用いて試験した。スチューデントのt検定は、OxyVu測定用のp値は帰無仮説が棄却されることを意味し、0.001よりもはるかに小さいことを示している。したがって、皮膚の色の変化は、OxyVuイメージングシステムにおける皮膚組織の酸素化の測定に影響を与えます。対照的に、CWCの測定値のp値は、肌の色の変化がCWCイメージングシステムにおける皮膚組織の酸素化の測定に影響しないという可能性を示唆し、0.728です。 図7。ポスト閉塞反応性充血（PORH）中にCWCシステムから取得した皮膚組織の酸素化の画像。PORH試験は健常人の次の＃1の前腕を実施した。 （）。画像の共同登録のために置かれたfour受託者のマーカーを持つ腕の単一波長グレースケール画像。 （B）血管閉塞する前に取得したベースラインの皮膚の組織の酸素化マップを。 （C）2分間の血管閉塞後の皮膚組織の酸素化マップ（収縮期血圧+ 50mmHg）。 （d）の反応性充血後の皮膚組織の酸素化マップを。皮膚組織の酸素化の有意な変化は中、および血管閉塞後に、前に観察された。 図8。継続的にPORHテスト中に監視組織の酸素のパラメータは。（）のテストプロトコルは、反応性充血の期間との事前閉塞のsuprasystolicの閉塞期間が続くベースライン、、そして最後の期間を示しています。皮膚組織の酸素化の期間PORH手順の歴史は、（b）にプロットされます。それはCWC皮膚の酸素化マップへの関心の選択された領域（ROI）を平均化することによって得られた。我々はまた、（c）にプロットされた、OxiplexTS組織のオキシメータによる深部組織の酸素化を監視。経皮組織の酸素分圧は、TCMのデバイスによって監視され、（d）でプロットした。皮膚組織の酸素化のCWCの測定値はPORH手順の実行中に他の酸素のパラメーターとよく一致する。 図9。熱刺激（すなわち、室温25℃における水の袋）が被験者の左手から削除された後に別の血 ​​管閉塞の圧力で皮膚組織の反応。サーモグラフィの画像がすぐに買収された。熱刺激が除去された後に、横軸は、異なる時間のスポットに対応しています。縦軸は、血管閉塞圧力の以下の4つのレベルに対応しています：0（無閉塞）、0.5DBP、0.5（DBP + SBP）、1.5SBP、DBPは拡張期血圧であるとSBPは収縮期血圧です。この特定の主題については、DBPが69mmHgされており、SBPが123mmHgている。テスト結果は、外部の熱刺激に対する組織の温度応答は血管閉塞のレベルと相関していることを示す。閉塞圧を大きくすると熱応答速度を低減。 fig10.jpg"ALT ="図10"/> 図10。異なる血管閉塞の圧力で再構築された血管インデックスマップは。サーモグラフィ画像の各画素における血管機能のインデックス（v）は、熱刺激後の時間の平方根（√tに対する皮膚組織の温度変化（ΔT）を回帰することによって導出された）：εはランダムエラーであり、Kは定数であるΔ√T + K +ε、。左から血管機能のインデックスマップは右、次の閉塞の条件に対応する：（a）の無閉塞、（B）0.5DBP、（C）0.5（DBP + SBP）、（D）1.5SBP。この特定の主題については、拡張期血圧（DBP）が69mmHgされており、収縮期血圧（SBP）が123mmHgている。 図11。血管機能のインデックスと皮膚組織の血流との相関関係。＃2の各閉塞圧で指先血管機能のインデックスは、組織血管インデックスマップに関心の5つの領域（ROIを）平均することにより算出した。皮膚組織の血流が指先の一つにレーザードップラー装置で測定した。指先血管指数は、組織血管機能の定量的評価のための動的サーモグラフィ法を使用しての可能性を示す、レーザードップラー計測と相関。 図12。画像の共同登録プロセスの最初の行では、我々は示して 、（a）正規化された写真、（b）にセグメント化された前景領域、および（c）写真の画像のセグメント化されたマーカーは。 （e）はセグメント化された前景領域、（d）は正規化された灌流マップを、そして血流マップの（F）セグメント化されたマーカー：2行目では、我々は示している。マーカーの位置の2つのセットの間のアフィン変換を計算した。共同登録画像は、（GとH）写真のイメージとこの回復したアフィン変換を用いて酸素マップを変換することで得られた。 図13。共同登録の結果。変換された写真と酸素のマップ、一緒に灌流マップとの共同登録とヒートマップとして表示されていた。 （）のヒートマップは、赤のチャンネルに変換された写真の画像の100％、緑のチャンネルに変換された酸素の画像の100％と青チャンネルの灌流マップの50％と発表された。より血管を可視化するために、我々は（b）のような共同登録の結果の別のバージョンを提示する。ヒートマップは、赤のチャンネルに変換された写真の画像の100％、緑のチャンネルに変換された酸素の画像の50％、および変更された灌流血管インデックスマップが反転した青チャネル、のマップと情報のみの50％で構成されていたフォアグラウンド内の領域が保持された。