重视脑脊液的等效光学特性,以提高大脑中基于扩散的建模准确性

科学领域:

• 生物医学光学 生物医学光学
• 神经成像技术的神经成像技术
• 计算建模 计算建模

背景情况:

• 扩散近似 (DA) 在功能近红外光谱学 (fNIRS) 中被广泛使用,尽管存在已知的局限性,特别是关于脑脊液 (CSF) 的光学特性.
• 现有研究经常使用经验性的CSF光学特性,这些光学特性没有被优化以最大限度地减少DA建模错误,可能导致不准确.

研究的目的:

• 在大脑模型中直接量化DA解决方案的准确性,通过将它们与黄金标准基于网格的蒙特卡罗 (MMC) 解决方案进行比较.
• 在DA模拟中对CSF光学属性的更新推,以最大限度地减少建模错误.

主要方法:

• 针对五层头部和Colin27 atlas模型生成了DA解决方案,可独立扫描CSF吸收和降低散射系数.
• 在表面流动,总脑敏感度和脑能量沉积的错误通过将DA解决方案与MMC解决方案进行比较,使用文献CSF光学特性来计算.
• 通过最小化这些错误来确定优化的CSF光学特性.

主要成果:

• 以前推的CSF属性在多个测试指标中导致了显著的错误 (8.7%52%).
• 通过扫描CSF吸收和散射系数,发现了无限的解决方案来匹配单个指标的DA和MMC结果.
• 在各种源/探测器分离之间同时最小化多个指标,导致对CSF光学特性进行更新的建议.

结论:

• 更新的CSF光学特性建议减少了DA和MMC解决方案之间的模型不匹配,而不会影响计算速度.
• 通过在DA模拟中调整CSF光学属性,可以消除对特定感兴趣指标的不匹配.