全自动化和人工智能辅助的光纤传感系统,用于多重连接和连续的大脑监测

科学领域:

• 生物医学工程 生物医学工程
• 神经科学是一个神经科学.
• 光学传感技术的技术.

背景情况:

• 持续的脑部监测对于检测功能变化和及时干预至关重要.
• 目前的系统缺乏对多个脑脊液 (CSF) 生物标志物的同时准确监测的能力.
• 需要先进的传感技术来进行实时生理评估.

研究的目的:

• 开发一个多重光纤传感系统,用于连续,同时监测六个CSF生物标志物.
• 整合机器学习进行实时光谱分析和生物标志物度读出.
• 在创伤性脑损伤模型和临床CSF样本中评估系统的性能.

主要方法:

• 使用尖端功能化的光纤来检测多个CSF生物标志物.
• 开发并优化了用于实时光谱分析的机器学习模型.
• 使用ex vivo创伤性脑损伤模型和临床CSF样本测试了系统.

主要成果:

• 开发的系统对6个直径<2.5毫米的生物标志物 (温度,溶氧,葡萄糖,pH,Na+,Ca2+) 显示出高灵敏度和选择性.
• 在创伤性脑损伤模型中准确识别了大脑生理学的恶化和恢复.
• 在临床CSF样本中追踪生物标志物波动方面取得了高准确性 (R2>0.93).

结论:

• 机器学习辅助的光纤传感系统提供了对多个CSF生物标志物的精确,持续的监测.
• 该系统显示了实时手术内和手术后大脑监测的巨大潜力.
• 强调了自动化,多重光学传感对于推进神经临床护理的实用性.