TD-NIRによる新生児脳血行動態の推定における光子拡散の均質モデルの精度

現実的なシナリオ（虚血、高酸素化、および低酸素化）における新生児脳の絶対血行動態パラメーターを推定する際の均質（半微細、球状の）光子拡散モデルの精度を評価しました。29週および44週間の月経後の年齢のヘッドメッシュにおけるタイムポイントスプレッドフィンスは、モンテカルロ法によってシミュレートされ、実際の機器応答関数を複雑にし、次に光子拡散モデルを装備しました。結果は、脳の酸素飽和度を回収する際の良好な精度と、総脳ヘモグロビンの重度の過小評価を示しており、すべての血行動態パラメーターを正確に監視するために、より複雑な分析モデルまたはより大きな繊維距離の必要性を示唆しています。

We assessed the accuracy of homogenous (semi-infinite, spherical) photon diffusion models in estimating absolute hemodynamic parameters of the neonatal brain in realistic scenarios (ischemia, hyperoxygenation, and hypoventilation) from 1.5 cm interfiber distance TD NIRS measurements. Time-point-spread-functions in 29- and 44-weeks postmenstrual age head meshes were simulated by the Monte Carlo method, convoluted with a real instrument response function, and then fitted with photon diffusion models. The results show good accuracy in retrieving brain oxygen saturation, and severe underestimation of total cerebral hemoglobin, suggesting the need for more complex models of analysis or of larger interfiber distances to precisely monitor all hemodynamic parameters.