The collateral circulation is a protection mechanism of the human body that reduces the damage to the brain through spontaneously increasing the blood flow directed to the ischemia core. The establishment of the collateral circulation is of great potential for brain protection and therapy of ischemic stroke. The functional angiography technique of optical coherence tomography (OCT) has the ability to dynamically image the hemodynamics of the brain during ischemic stroke, and thus to help reveal the mechanism of collateral circulation. However, current functional OCT imaging methods suffer from certain limitations, including unable to directly quantify blood flow parameters such as absolute blood flow speed, blood flow flux and vessel morphological changes. Hereby, we propose to overcome these limitations by introducing new imaging and image analysis methods. Firstly, a novel Doppler-angle-independent imaging method is proposed to quantitatively image the blood flow speed of the entire field-of-view. Secondly, the image analysis method for the automatic extraction of vascular networks is researched, making possible for the effective quantification of blood flow flux and vessel morphology. Finally, we implement these new techniques to study the hemodynamic mechanism of collateral circulation based on rodent models. By innovating quantitative OCT imaging and image analysis methods, Our research will provide valuable scientific data to the clinical diagnoses and therapies of ischemic stroke, and can potentially reveal the pathogenesis of this deadly disease.
缺血性脑卒中的侧支循环是机体本身通过自发增加缺血中心区的血流供应来减缓神经损伤的一种保护机制,其建立对降低脑卒中伤害具有重大价值。利用光学相干层析成像(OCT)的功能性血流显像能力可对侧支循环的血流动力学特征进行动态成像,帮助揭示其形成机理。但是,目前的功能性OCT成像技术存在无法直接对血流速度、血流流量、血管形态等参数作直接定量成像的局限性。据此,本项目拟首先从成像方法上研究基于多普勒角度无关的OCT神经血管显像方法,实现全视场血流速度的绝对定量成像;其次,研究基于功能性OCT图像的血管网络自动提取与分割方法,以完成全分布式的血流流量测量和血管形态分析;最后,依托上述新方法,进行大鼠模型的侧支循环血流动力学机理研究,探索机体自我保护机制的原理。本研究的意义是通过在光学相干神经成像和图像分析方法上的创新,帮助揭示缺血性脑卒中侧支循环的机理,为其临床诊断和治疗提供科学资料。
缺血性脑卒中是全球致死率和致残率最高的疾病之一,利用功能性光学相干层析成像(Optical coherence tomography, OCT)的血流显像能力可对缺血性脑卒中动物模型的神经血流动力学特征进行动态成像,帮助揭示其发病机理。但是,目前功能性OCT的成像和图像分析技术均存在一定的局限性,主要是无法直接对血流速度、血流流量、血管形态等参数作直接定量成像。据此,本研究从成像方法、图像分析方法、卒中动物模型实验等三个方面开展了深入研究。首先,在成像方法上,本项目提出了基于相对标准差OCT的定量成像方法,实现多普勒角度无关的全视场血流速度定量成像;其次,从图像分析的角度出发,本项目提出了基于功能性OCT图像的血管网络自动提取与分割方法,完成了全分布式的血流流量测量和血管形态分析;最后,依托上述两个成像和分析新方法,开展了基于胡须体感刺激的卒中后血流再灌注机理的研究,为缺血性脑卒中的治疗方法做前瞻性探索。本研究的意义是通过功能性OCT成像方法和图像分析方法上的创新,揭示缺血性脑卒中这一重大疾病的致病机理,为该疾病的临床诊断和治疗提供科学资料。在本项目资助下,项目组在领域权威SCI期刊发表论文6篇,完成了国家发明专利申报5项。在人才培养方面,在本项目研究期间,项目负责人及参与者中共有4人晋升副高级职称,培养和协助培养了硕士研究生4人、博士研究生2名,获批省级人才项目一项,当前取得的研究成果已达到项目既定目标。
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数据更新时间:2023-05-31
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