结合医学影像先验信息的近红外漫射光血流血氧测量技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61771433
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    16.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0125.医学信息检测与处理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Measurements of cerebral blood flow and oxygenation are of importance for diagnosis and treatment of various brain diseases. The current methods of near-infrared diffuse optical spectroscopy (DOS) and diffuse correlation spectroscopy (DCS) for blood oxygenation and blood flow measurement are unable to utilize the geometrical and internal component information of tissue. This project will utilize the prior information from medical images as well as DCS/DOS technology to obtain accurate and robust measurements of cerebral blood flow and oxygenation. With aim to reduce the influence of signals from superficial tissues (e.g., scalp and skull) on those from deep tissue (e.g., brain), we plan to integrate the MRI images, as well as the technologies of image reconstruction and photon Monte Carlo simulation, to obtain the head volume characteristics. Furthermore, an Nth-order linear algorithm (NL) recently created by us, will be utilized to accurately extract the blood flow/oxygenation information through combination with head volume characteristics. Additionally, we plan to improve the NL algorithm via computer simulation and phantom experiments, so as to maintain the stability and accuracy of blood flow/oxygenation values under the influence of experimental noise. The outcomes derived from this study will assist in applications of DCS/DOS technologies in brain studies and clinical diagnosis.
人脑部血流和血氧的测量对于多种疾病的诊断和治疗非常重要。目前的近红外漫射光谱及相关光谱(DOS及DCS)测量血氧和血流的技术无法利用被测组织形态和内部成分信息。本项目拟利用医学影像的先验信息和DCS/DOS技术来精确和稳定地测量脑部组织的血流和血氧。为了减少表层组织(头皮和颅骨)的信号对脑皮层血流/血氧测量的影响,本项目拟结合头部的磁共振影像、图像三维重建技术与光子蒙特卡罗仿真技术,从而获得头部组织的空间特征;并利用此信息,使用最新创建的N阶线性算法(NL算法)来求解血流/血氧的信息。为了增加测量的精确性和稳定性,我们将用计算机仿真和仿体实验的方法来定量评测和优化NL算法,从而实现在数据噪声的影响下准确地提取血流和血氧信息。此项目的创新成果将推动DCS/DOS技术在脑科学研究和临床诊断的应用。

结项摘要

本项目为一年期研究项目,主要研究如何利用医学影像的先验信息来改善近红外漫射光谱和相关光谱的血流血氧测量。通过一年的努力,我们完成了研究计划中的内容:建立了可视化平台,并融合医学影像获得了组织的空间特征,在此基础上,我们针对N阶线性算法开发了提取血流和血氧信息的正则化方法和信号去噪算法,并构建了仿体实验系统验证了算法的有效性。本项目取得了多项研究成果,在一年的研究周期中,发表了3篇SCI检索论文,1篇EI检索论文和1篇科技核心论文,在国际和国内会议中做了5次大会特邀或分会场报告,技术成果也获得企业的资金支持,有重要医学转化的潜力。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Advances in Reconstructed Algorithms for Diffuse Correlation Spectroscopy and Tomography
漫相关光谱和断层扫描重建算法的进展
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Lecture Notes in Electrical Engineering
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹
Portable Near-Infrared Technologies and Devices for Noninvasive Assessment of Tissue Hemodynamics
用于组织血流动力学无创评估的便携式近红外技术和设备
  • DOI:
    10.1155/2019/3750495
  • 发表时间:
    2019-01-01
  • 期刊:
    JOURNAL OF HEALTHCARE ENGINEERING
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Hou, Lin;Liu, Yinqiu;Shang, Yu
  • 通讯作者:
    Shang, Yu
结合Tikhonov正则化方法的近红外漫射光血流成像技术
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国医疗设备
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张晓娟;徐金荣;桂志国;白馨;左佳;刘祎;尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹

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其他文献

骨小梁上的微裂纹对松质骨力学性
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    中国生物医学工程学报,2004,23(3),286-288
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱兴华;侯亚君;尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹
Experimental Validation of Microvasculature Blood Flow Modeling by Diffuse Correlation Spectroscopy
漫相关光谱法微血管血流模型的实验验证
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2966750
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    朱燕文;桂志国;薛冰;尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹
Nth-order linear algorithm for diffuse correlation tomography
漫相关断层扫描的 N 阶线性算法
  • DOI:
    10.1364/boe.9.002365
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Biomedical Optics Express
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    张晓娟;桂志国;乔志伟;刘祎;尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹
经皮肌肉电刺激对尾部悬吊大鼠骨
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    航天医学与医学工程.20(1):7-10,2007.(EI)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    彭亮;尚禹;粱颖 孙伯原 王广志
  • 通讯作者:
    粱颖 孙伯原 王广志
Impact of Reconstruction Algorithms on Diffuse Correlation Tomography Blood Flow Imaging
重建算法对弥散相关断层扫描血流成像的影响
  • DOI:
    10.1109/access.2020.2973209
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    左佳;张晓娟;陆建菊;桂志国;尚禹
  • 通讯作者:
    尚禹

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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