Оценка пространственно-временной неоднородности двухмерных изображений на примере фотоплетизмографической визуализации гемодинамики

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В процессе обработки серии двухмерных изображений в пространственно-временной и частотно-временной областях возникает проблема отображения многомерных результатов на двухмерной плоскости. При реализации частотно-временного анализа каждую точку объекта характеризует функция двух аргументов, поэтому для визуализации результатов на двухмерной плоскости необходимо уменьшение размерности данных. В настоящей работе описан метод цветового картирования корреляции спектральных характеристик в каждой точке двухмерного динамического изображения. Новизна предложенного метода состоит в использовании функции вейвлет-корреляции сигнала опорной (референсной) зоны с сигналами во всех других зонах интереса объекта. При этом значение корреляции кодируется цветом и формирует корреляционную карту в каждом из анализируемых частотных диапазонов. Это позволяет выделить зоны, имеющие похожие частотно-временные спектры исследуемой характеристики объекта. Применение предложенного метода рассмотрено на примере анализа микрогемодинамики кисти здорового человека с помощью фотоплетизмографической визуализации. Анализ проведен в диапазоне частот (0.005–2 Гц), охватывающем как сердечные (пульсовые), так и более низкочастотные гемодинамические колебания дыхательного, миогенного, нейрогенного и эндотелиального диапазонов. В целом отмечается тенденция к уменьшению корреляции спектров при удалении от референсной зоны и при уменьшении анализируемой частоты сигнала. Показано, что фотоплетизмографические сигналы, регистрируемые в области дистальной фаланги пальца, репрезентативны преимущественно в отношении пульсовых колебаний микрогемодинамики других зон кисти (корреляция около 0.7) и в значительно меньшей степени в отношении эндотелиальных, нейрогенных, миогенных и дыхательных колебаний (корреляция около 0.4). Вследствие установленной высокой пространственной неоднородности спектральных характеристик рекомендуется при использовании контактных фотоплетизмографических измерений использовать несколько опорных зон. Рассмотренный способ визуализации пространственной корреляции спектральных характеристик может найти практическое применение также в области анализа гемодинамики методами лазерной допплеровской, лазерной спекл-контрастной, термографической или гиперспектральной визуализации.

Об авторах

Андрей Александрович Сагайдачный

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Иван Юрьевич Волков

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Мария Олеговна Цой

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Андрей Владимирович Фомин

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Дмитрий Игоревич Майсков

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Андрей Валерьевич Антонов

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Иван Сергеевич Залетов

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Анатолий Владимирович Скрипаль

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

410012, Россия, г. Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Allen J., Howell K. Microvascular imaging: Techniques and opportunities for clinical physiological measurements // Physiological Measurement. 2014. Vol. 35, № 7. P. R91–R141. https://doi.org/10.1088/0967-3334/35/7/R91
  2. Dremin V. V., Zherebtsov E. A., Popov A. P., Meglinski I. V., Bykov A. V. Hyperspectral imaging of diabetes mellitus skin complications // Biomedical Photonics for Diabetes Research. CRC Press, 2022. P. 177–195.
  3. Zherebtsov E., Dremin V., Popov A., Doronin A., Kurakina D., Kirillin M., Bykov A. Hyperspectral imaging of human skin aided by artificial neural networks // Biomedical Optics Express. 2019. Vol. 10, № 7. P. 3545–3559. https://doi.org/10.1364/BOE.10.003545
  4. Sagaidachnyi A., Mayskov D., Fomin A., Zaletov I., Skripal A. Separate extraction of human eccrine sweat gland activity and peripheral hemodynamics from high-and low-quality thermal imaging data // Journal of Thermal Biology. 2022. Vol. 110. Article number 103351. https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2022.103351
  5. Майсков Д. И., Сагайдачный А. А., Залетов И. С., Фомин А. В., Скрипаль А. В. Интегральное картирование активности потовых желез методом дифференциальной термографии // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2021. Т. 21, вып. 3. С. 222–232. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2021-21-3-222-232
  6. Сагайдачный А. А., Майсков Д. И., Залетов И. С., Фомин А. В., Скрипаль Ан. В. Детектирование активности единичных потовых желез методом макротермографии и ее взаимосвязь с температурой кожи и периферической гемодинамикой // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2020. Т. 20, вып. 2. С. 103–115. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2020-20-2-103-115
  7. Cardone D., Pinti P., Merla A. Thermal infrared imaging-based computational psychophysiology for psychometrics // Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2015. Vol. 2015. Article number 984353. https://doi.org/10.1155/2015/984353
  8. Taratorin A. M., Godik E. E., Guljaev Y. V. Functional mapping of dynamic biomedical images // Measurement. 1990. Vol. 8, № 3. P. 137–140. https://doi.org/10.1016/0263-2241(90)90055-B
  9. Фрик П. Г., Соколов Д. Д., Степанов Р. А. Вейвлет-анализ пространственно-временной структуры физических полей // Успехи физических наук. 2022. Т. 192, № 1. С. 69–99. https://doi.org/10.3367/UFNe.2020.10.038859
  10. Borik S., Lyra S., Perlitz V., Keller M., Leonhardt S., Blazek V. On the spatial phase distribution of cutaneous low-frequency perfusion oscillations // Scientific Reports. 2022. Vol. 12, № 1. P. 1–18. https://doi.org/10.1038/s41598-022-09762-0
  11. Tikhonova I. V., Grinevich A. A., Tankanag A. V. Analysis of phase interactions between heart rate variability, respiration and peripheral microhemodynamics oscillations of upper and lower extremities in human // Biomedical Signal Processing and Control. 2022. Vol. 71. P. 103091. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2021.103091
  12. Mizeva I., Potapova E., Dremin V., Kozlov I., Dunaev A. Spatial heterogeneity of cutaneous blood flow respiratory-related oscillations quantified via laser speckle contrast imaging. PLoS ONE. 2021. Vol. 16, № 5. Article number e0252296. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252296
  13. Mizeva I., Dremin V., Potapova E., Zherebtsov E., Kozlov I., Dunaev A. Wavelet analysis of the temporal dynamics of the laser speckle contrast in human skin. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2019. Vol 67, № 7. P. 1882–1889. https://doi.org/10.1109/TBME.2019.2950323
  14. Hultman M., Larsson M., Strömberg T., Henricson J., Iredahl F., Fredriksson I. Flowmotion imaging analysis of spatiotemporal variations in skin microcirculatory perfusion // Microvascular Research. 2022. Vol. 146. Article number 104456. https://doi.org/10.1016/j.mvr.2022.104456
  15. Волков И. Ю., Сагайдачный А. А., Фомин А. В. Фотоплетизмографическая визуализация гемодинамики и двухмерная оксиметрия // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2022. Т. 22, вып. 1. С. 15–45. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2022-22-1-15-45
  16. Procka P., Celovska D., Smondrk M., Borik S. Correlation Mapping of Perfusion Patterns in Cutaneous Tissue // Applied Sciences. 2022. Vol. 12, № 15. Article number 7658. https://doi.org/10.3390/app12157658
  17. Кубланов В. С., Пуртов К. С. Дистанционная фотоплетизмография в задаче исследования вариабельности сердечного ритма // Биомедицинская радиоэлектроника. 2015. № 8. С. 3–9.
  18. Кульминский Д. Д., Курбако А. В., Сказкина В. В., Прохоров М. Д., Пономаренко В. И., Киселев А. Р., Безручко Б. П., Караваев А. С. Разработка цифрового датчика пальцевой фотоплетизмограммы // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Физика. 2021. Т. 21, вып. 1. С. 58–68. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2021-21-1-58-68
  19. Симонян М. А., Сказкина В. В., Посненкова О. М., Ишбулатов Ю. М., Шварц В. А., Боровкова Е. И., Киселев А. Р. Анализ спектральных показателей сигнала фотоплетизмограммы и их динамики в зависимости от возраста пациента для задач скрининга сердечно-сосудистых заболеваний // Профилактическая медицина. 2021. Т. 24, № 8. С. 73–79. https://doi.org/10.17116/profmed20212408173
  20. Karavaev A. S., Borovik A. S., Borovkova E. I., Orlova E. A., Simonyan M. A., Ponomarenko V. I., Kiselev A. R. Low-frequency component of photoplethysmogram reflects the autonomic control of blood pressure // Biophysical Journal. 2021. Vol. 120, № 13. P. 2657–2664. https://doi.org/10.1016/j.bpj.2021.05.020
  21. Kiselev A. R., Borovkova E. I., Shvartz V. A., Skazkina V. V., Karavaev A. S., Prokhorov M. D., Bockeria O. L. Low-frequency variability in photoplethysmographic waveform and heart rate during on-pump cardiac surgery with or without cardioplegia // Scientific Reports. 2020. Vol. 10, № 1. P. 1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-020-58196-z
  22. Tankanag A. V., Grinevich A. A., Tikhonova I. V., Chemeris N. K. An analysis of phase relationships between oscillatory processes in the human cardiovascular system // Biophysics. 2020. Vol. 65, № 1. P. 159–164. https://doi.org/10.1134/s0006350920010194
  23. Tankanag A., Krasnikov G., Mizeva I. A pilot study: Wavelet cross-correlation of cardiovascular oscillations under controlled respiration in humans // Microvascular Research. 2020. Vol. 130. Article number 103993. https://doi.org/10.1016/j.mvr.2020.103993
  24. Tankanag A. V., Krasnikov G. V., Chemeris N. K. Phase Coherence of Finger Skin Blood Flow Oscillations Induced by Controlled Breathing in Humans // Physics of Biological Oscillators: New Insights into Non-Equilibrium and Non-Autonomous Systems / Aneta Stefanovska, Peter V. E. McClintock. Cham, Switzerland, Springer, 2021. P. 281–289. https://doi.org/10.1007/978-3-030-59805-1_18
  25. Короновский А. А., Храмов А. Е. Непрерывный вейвлетный анализ и его приложения. М. : Физматлит, 2003. 176 с.
  26. Nesme-Ribes E., Frick P., Sokoloff D., Zakharov V., Ribes J. C., Vigouroux A., Laclare F. Wavelet analysis of Maunder minimum as recorded in Solar diameter data // Comptes Rendus de Academie des Sciences, Paris, Serie II. 1995. Vol. 321, № 2 B. P. 525–532.
  27. Мизева И. А., Степанов Р. А., Фрик П. Г. Вейвлетные кросскорреляции двумерных полей // Вычислительные методы и программирование. 2006. Т. 7, № 2. С. 172–179.
  28. Федорович А. А. Функциональное состояние регуляторных механизмов микроциркуляторного кровотока в норме и при артериальной гипертензии по данным лазерной допплеровской флоуметрии // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2010. Т. 9, № 1. С. 49–60.
  29. Крупаткин А. И. Пульсовые и дыхательные осцилляции кровотока в микроциркуляторном русле кожи человека // Физиология человека. 2008. Т. 34, № 3. С. 70–76.
  30. Kvandal P., Landsverk S. A., Bernjak A., Stefanovska A., Kvernmo H. D., Kirkebøen K. A. Low-frequency oscillations of the laser Doppler perfusion signal in human skin // Microvascular Research. 2006. Vol. 72, № 3. P. 120–127. https://doi.org/10.1016/j.mvr.2006.05.006
  31. Bernjak A., Stefanovska A., McClintock P. V., OwenLynch P. J., Clarkson P. B. Coherence between fluctuations in blood flow and oxygen saturation // Fluctuation and Noise Letters. 2012. Vol. 11, № 1. Article number 1240013. https://doi.org/10.1142/S0219477512400135

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах