新生儿床边功能性成像技术用于早期神经发育监测：采用功能性超声（fUS）连接成像技术，以及将fUS与扩散光学断层扫描（fUS-DOT）相结合的方法——一项可行性研究

《Developmental Cognitive Neuroscience》：Cot-side functional imaging in neonates for early neurodevelopment monitoring using functional ultrasound (fUS) connectivity imaging and the combination of fUS with diffuse optical tomography (fUS-DOT): a feasibility study.

功能性超声成像（fUS）在新生儿脑功能连接评估中的应用及与HD-DOT的融合研究。通过fUS的便携性、高灵敏度和亚毫米级时空分辨率，成功监测到早产儿与足月儿脑功能连接动态差异，并开发3D fUS系统以提升覆盖范围。结合高密度DOT技术，验证了两者在浅表和深部脑区的协同成像潜力，为新生儿神经发育评估提供新工具。

　　
功能性超声成像（fUS）在新生儿脑功能连接评估中的创新应用研究

摘要
本研究首次系统性地验证了功能性超声成像（fUS）在新生儿脑功能连接评估中的技术可行性，并提出了结合高密度扩散光学断层成像（HD-DOT）的多模态解决方案。通过分析6例早产儿和4例足月儿的fUS数据，发现早产儿脑功能连接状态与足月儿存在显著差异，特别是在前额叶-丘脑连接模式方面。研究团队成功开发了首个专为新生儿设计的3D fUS成像系统，该系统具备符合医疗设备安全标准的微型化探头，实现了对基底核、丘脑等深层结构的毫米级空间分辨率。通过将fUS与HD-DOT结合，成功覆盖了从深部脑核到浅层皮质的广域脑区，为新生儿全脑功能评估提供了新范式。

引言
全球每年约100万新生儿面临早产相关脑损伤风险，现有结构影像学难以有效监测早期神经发育动态。功能性连接成像（FC）作为评估神经发育的重要指标，在新生儿群体中尚未实现临床应用。传统功能成像技术存在三大瓶颈：1）fMRI设备昂贵且难以移动；2）近红外光谱（fNIRS）对深层组织穿透不足；3）脑电图（EEG）缺乏空间特异性。本研究创新性地采用fUS技术，并构建了新型三维成像系统，为解决上述问题提供了可行性方案。

fUS技术特性与临床优势
功能性超声成像基于超高速多普勒技术，每秒可采集数千幅图像。相较于传统超声，其敏感度提升50倍，能检测1毫米/秒的血流变化，空间分辨率达200微米（相当于脑灰质纤维束直径）。临床测试显示，fUS可在保持新生儿侧卧位的前提下，持续监测脑血容量（CBV）变化，为评估神经血管耦合提供直接指标。

动态连接分析创新
研究团队开发了动态连接评估方法，通过k-means聚类算法将脑活动划分为四种状态：
1. 全局同步状态（所有脑区功能同步）
2. 前额叶-丘脑分离状态
3. 顶叶-基底节解耦状态
4. 前扣带回对称分离状态

临床前试验显示，早产儿在24小时内处于状态2的比例达60%，而足月儿主要维持状态1。这种动态状态转换模式与早产儿神经发育延迟密切相关，为早期干预提供了生物标志物。

三维成像系统突破
自主研发的3D fUS系统具备三大创新：
1. 微型化探针（直径8mm，重量<200g）
2. 转动机构（360°扫描，每秒采集120帧）
3. 主动降噪技术（信噪比提升40dB）
临床测试表明，该系统可实现：
- 冠状面扫描深度达4cm（基底核区）
- 矢状面覆盖范围扩展至30°
- 每分钟成像速度达60帧

多模态融合方案
针对fUS的表面局限性（无法覆盖后颞叶及顶叶），团队开发了fUS-HD-DOT融合系统：
1. fUS负责深层结构（丘脑、基底节、前额叶）
2. HD-DOT（128通道）覆盖浅层皮质（前额叶、颞叶、顶叶）
3. 3D配准误差<0.5mm（通过双目摄影测量校准）

技术验证显示：
- 在共同覆盖区域（前额叶皮质），CBV与tHb信号相关性达0.77（p<0.001）
- 深层结构（丘脑）fUS信号与表层对应脑区HD-DOT信号延迟<20ms
- 系统整体成像时间<15分钟（含数据采集与处理）

临床应用前景
2025年启动的对照试验（n=30）已初步验证该系统的临床适用性：
1. 对早产儿脑氧合异常的敏感性达92%
2. 连接状态分类准确率（AUC=0.89）
3. 每日监测成本较fMRI降低80%

技术局限与改进方向
当前系统存在三方面限制：
1. 深度成像受限于超声能量（ISPTA=33.8mW/cm2）
2. 后颞叶覆盖不足（扫描盲区约15%）
3. 数据处理延迟（平均8.2秒）

改进方案包括：
- 开发相控阵式微探头（0.05mm单元）
- 增加聚焦超声波束（焦点深度调节技术）
- 构建AI辅助分析平台（处理速度提升至200ms/帧）

该研究为建立新生儿脑发育数字孪生系统奠定了基础，未来计划整合：
1. 多模态数据融合算法（fUS-CBV + DOT-tHb）
2. 神经血管耦合指数（NVCI）计算模型
3. 动态连接状态预警系统（基于马尔可夫链预测）

研究结论表明，fUS技术通过其独特的深度穿透能力和动态监测特性，配合HD-DOT的浅层覆盖优势，能够实现新生儿全脑功能连接的连续性评估。这种非侵入性、便携式解决方案可显著改善早产儿脑损伤的早期诊断率（预期筛查覆盖率提升至85%），为神经发育障碍的预防性干预提供关键时间窗口（黄金干预期从出生后72小时提前至24小时）。