采用自适应滤波的时间门控扩散相关光谱技术，用于提升深层组织的血流动力学监测性能

《Optics and Lasers in Engineering》：Time-gated diffuse correlation spectroscopy with adaptive filtering for enhancing deep tissue hemodynamic monitoring

本研究提出基于LMS自适应滤波的优化晚期门控技术，通过利用早期门控结果作为参考信号抑制浅层组织干扰，显著提升深层脑血流动力学检测精度。实验采用多源探测器分离系统，结合phantom验证和健康志愿者体内外测试，证明该方法在呼吸和心血管干扰环境下仍能保持高信噪比与空间分辨率，其BFi测量误差较传统方法降低42%，为深层脑功能监测提供了新方案。

　　本文探讨了一种改进的非侵入式血流测量技术——时间门控扩散相关光谱（TG-DCS），旨在提高深部组织血流评估的准确性。通过引入最小均方（LMS）自适应滤波方法，该研究成功地将早期门控信号作为参考，优化了晚期门控信号，从而有效减少了浅层组织对深层信号的干扰。这一创新方法不仅提升了测量的精度，还为临床脑功能监测和深部组织血流评估提供了更可靠的工具。

在现代医学中，脑血流（CBF）的监测具有重要的临床意义。大脑对氧气和葡萄糖的供应高度依赖于CBF的正常运作，任何CBF的异常都可能引发神经功能障碍，如中风、癫痫、神经退行性疾病、脑外伤等。因此，准确评估脑血流对于疾病的早期诊断和治疗具有关键作用。然而，传统的非侵入式血流测量技术在深部组织的监测上存在一定的局限性。例如，超声技术虽然能够检测大血管，但在微血管血流的测量上效果有限。激光多普勒和彩色多普勒光学相干断层扫描等技术虽然能够监测表层血流，但其测量深度较浅，难以满足对深部组织的评估需求。

TG-DCS技术作为一种光学方法，能够非侵入地测量微血管血流。该技术通过分析散射光的时间强度波动和飞行时间（TOF）特性，实现了对不同深度组织血流的检测。然而，传统的TG-DCS方法在测量深层组织血流指数（BFi）时，仍面临浅层组织和系统生理干扰带来的挑战。为此，本文提出了一种基于LMS自适应滤波的优化方案，以解决这一问题。通过将早期门控信号作为参考，LMS算法能够有效地去除浅层组织对深层信号的干扰，从而提升深层血流测量的准确性。

此外，研究还考虑了浅层组织粒子动态变化相对于深层组织的更高频率，设计了一种新颖的实验协议，以验证在显著浅层变化条件下，深层扩散系数的可恢复性。这一实验协议结合了TG-DCS系统与软件自相关算法，使得系统具备更高的灵活性和适应性。通过在不同源-探测器间距（SDS）条件下进行测试，研究发现该优化方法在保持信号强度的同时，显著提高了深层组织测量的信噪比（SNR）和空间分辨率。

在实验验证方面，本文不仅进行了体模测试，还进行了人体实验，以进一步评估该方法在实际应用中的有效性。通过在健康志愿者的额头部位进行测量，研究发现优化后的晚期门控信号在面对浅层血流变化时，依然能够准确反映深层组织的血流状态。特别是通过控制呼吸暂停的实验，研究人员验证了该系统在全局血流变化下的稳定性与可靠性，进一步证明了优化方法的生理相关性。

TG-DCS技术的优化不仅依赖于硬件设备的改进，更在于算法层面的创新。传统的TD-DCS技术虽然能够通过时间相关单光子计数（TCSPC）方法提高测量深度，但其在实际应用中仍面临诸多挑战。例如，定制激光器的成本较高，且难以校准和稳定。而基于标准激光器的系统则存在全宽半高（FWHM）较大的问题，导致时间分辨率下降，并且早期到达的光子会对晚期信号造成干扰。因此，如何在不增加额外光学组件的情况下，通过软件算法优化信号处理，成为提升TG-DCS性能的关键。

本文提出的LMS自适应滤波方法正是针对这一问题的创新解决方案。通过将早期门控信号作为参考，该方法能够在不依赖复杂硬件的前提下，有效去除浅层组织的干扰。这种算法的引入，使得TG-DCS技术在保持原有优势的同时，实现了更高的测量精度和更广的应用范围。实验结果表明，优化后的晚期门控信号在表层血流波动较大的情况下，仍能准确反映深层组织的血流动态，为临床应用提供了坚实的理论基础和技术支持。

为了验证该方法的有效性，研究人员构建了一个包含两层结构的体模，分别模拟表层和深层组织。通过调整表层体模的扩散系数，研究人员评估了不同门控策略对深层扩散系数测量的影响。实验结果显示，与仅使用晚期门控信号相比，优化后的信号在表层变化的情况下依然能够保持较高的测量精度。这表明，该方法在实际应用中具有良好的鲁棒性和适应性，能够应对复杂的生理环境。

在人体实验中，研究人员选择了健康志愿者的额头作为测量部位，这是脑组织较为表浅的区域，能够较好地模拟实际的脑血流监测场景。通过对比不同门控策略下的信号变化，研究发现优化后的晚期门控信号在呼吸暂停等生理变化条件下，能够更准确地反映深层组织的血流变化。这不仅验证了该方法的生理相关性，还表明其在临床应用中的潜力。

TG-DCS技术的优化还涉及对系统参数的深入研究。例如，源-探测器间距（SDS）对测量深度和精度的影响，以及不同光子检测器对信号质量的贡献。通过系统地分析这些参数，研究人员能够更好地理解TG-DCS技术的性能边界，并为未来的设备改进提供理论依据。此外，研究还探讨了不同光子检测器对信号处理的影响，特别是在提高信号采集效率和减少噪声干扰方面的应用。

从整体来看，本文的研究成果不仅推动了TG-DCS技术的发展，也为非侵入式脑血流监测提供了新的思路和方法。通过引入LMS自适应滤波，该研究在不依赖复杂硬件的前提下，显著提升了深层组织血流测量的精度和可靠性。这种技术的优化，有助于实现更精确的脑功能监测和更有效的神经疾病诊断，为临床医学和生物医学工程领域带来了新的机遇。

本文的研究还强调了在非侵入式测量中，如何通过算法创新来克服传统技术的局限。例如，通过软件自相关算法，研究人员能够灵活处理光子数据，提高系统的适应性和灵活性。这种软硬件结合的方式，不仅降低了设备成本，还提高了系统的可扩展性，使得TG-DCS技术能够更广泛地应用于临床和科研领域。

在实际应用中，TG-DCS技术的优化方法具有重要的临床价值。例如，在中风、癫痫等疾病的早期诊断中，准确的脑血流监测能够帮助医生及时发现异常，并采取相应的治疗措施。此外，在神经退行性疾病和脑外伤的监测中，该技术能够提供连续、实时的血流数据，有助于评估疾病的进展和治疗效果。因此，本文提出的优化方法不仅具有理论意义，更在实际应用中展现出广阔的前景。

研究团队在本工作中还注重了多学科交叉的融合，结合了光学、生物医学工程和信号处理等多个领域的知识。这种跨学科的研究方法，使得TG-DCS技术能够更好地适应复杂的生理环境，并提高其在实际应用中的可靠性。通过理论分析、实验验证和临床应用的结合，研究人员全面评估了该技术的性能，并为未来的进一步研究奠定了基础。

综上所述，本文的研究成果表明，通过引入LMS自适应滤波方法，TG-DCS技术能够在不增加额外硬件的情况下，有效提高深层组织血流测量的精度和可靠性。这种优化方法不仅提升了系统的性能，还为临床脑功能监测和神经疾病诊断提供了新的工具。随着相关技术的不断发展，TG-DCS有望成为一种更加精准和实用的非侵入式血流监测手段，为医学研究和临床实践带来深远的影响。