Tai nghe Kernel Flow: Một thiết bị đeo được để chụp ảnh não quang học không xâm lấn

Một thiết bị hình mũ bảo hiểm có thể đeo được mới giám sát hoạt động của não bộ.

Những tiến bộ gần đây trong kỹ thuật chụp ảnh não tạo điều kiện quan sát chính xác, độ phân giải cao về não và các chức năng của nó. Ví dụ, quang phổ cận hồng ngoại chức năng (fNIRS) là một kỹ thuật hình ảnh không xâm lấn được sử dụng rộng rãi sử dụng ánh sáng cận hồng ngoại (bước sóng> 700 nm) để xác định nồng độ tương đối của hemoglobin trong não, thông qua sự khác biệt trong các kiểu hấp thụ ánh sáng của hemoglobin. .

Hầu hết các hệ thống quét não không xâm lấn sử dụng fNIRS sóng liên tục, nơi mô được chiếu xạ bởi một dòng photon liên tục. Tuy nhiên, các hệ thống này không thể phân biệt giữa các photon tán xạ và hấp thụ. Một tiến bộ gần đây của kỹ thuật này là miền thời gian (TD) -fNIRS, sử dụng xung picosecond của ánh sáng và máy dò nhanh để ước tính sự tán xạ và hấp thụ photon trong các mô. Tuy nhiên, những hệ thống như vậy rất tốn kém, phức tạp và có hệ số hình thức lớn, hạn chế việc áp dụng rộng rãi của chúng.

Để vượt qua những thách thức này, các nhà nghiên cứu từ Kernel, một công ty công nghệ thần kinh, đã phát triển một loại tai nghe đeo được dựa trên công nghệ TD-fNIRS. Thiết bị này, được gọi là “Kernel Flow”, nặng 2,05 kg và chứa 52 mô-đun được sắp xếp trong bốn tấm vừa với hai bên của đầu. Các thông số kỹ thuật và hiệu suất của hệ thống Kernel Flow được báo cáo trên Tạp chí Quang học Y sinh (JBO).

Các mô-đun tai nghe có hai nguồn laser tạo ra xung laser rộng dưới 150 pico giây. Các photon sau đó được phản xạ khỏi lăng kính và kết hợp trong một ống ánh sáng nguồn hướng chùm tia tới da đầu. Sau khi đi qua da đầu, các xung laser được thu lại bởi sáu ống dẫn ánh sáng dò lò xo có đường kính 2 mm và sau đó được truyền đến sáu đầu báo hình lục giác cách nguồn laser 10 mm. Các máy dò ghi lại thời gian đến của photon thành biểu đồ và có khả năng xử lý tốc độ đếm photon cao (vượt quá 1 × 10 ⁹ số đếm mỗi giây).

Để chứng minh hiệu suất của nó, hệ thống Kernel Flow đã được sử dụng để ghi lại các tín hiệu não của hai người tham gia thực hiện nhiệm vụ gõ ngón tay. Trong buổi thử nghiệm, biểu đồ từ hơn 2.000 kênh được thu thập từ khắp não bộ để đo sự thay đổi nồng độ oxyhemoglobin và deoxyhemoglobin.

Hệ thống này phù hợp với các hệ thống TD-fNIRS thông thường. Ryan Field, Giám đốc Công nghệ tại Kernel và là tác giả tương ứng của nghiên cứu, giải thích: “Chúng tôi đã chứng minh một hiệu suất tương tự như các hệ thống để bàn với thiết bị thu nhỏ của chúng tôi được đặc trưng bởi các giao thức ảo và mô quang học được tiêu chuẩn hóa cho TD-fNIRS và kết quả khoa học thần kinh của con người.

Mặc dù kết quả đầy hứa hẹn, Field thừa nhận cần phải thử nghiệm nhiều hơn vì ánh sáng hồng ngoại gần được một số loại tóc và da hấp thụ khác nhau. “Chúng tôi hiện đang thu thập dữ liệu với Kernel Flow để chứng minh các ứng dụng khoa học thần kinh bổ sung của con người. Chúng tôi cũng đang trong quá trình đánh giá hiệu suất của hệ thống với các loại tóc và da khác nhau, ”ông nói.

Kernel Flow đóng gói các hệ thống TD-fNIRS quy mô lớn thành dạng có thể đeo được, cung cấp thế hệ thiết bị chụp ảnh não quang học không xâm lấn tiếp theo. Các hệ thống như Kernel Flow sẽ giúp hình ảnh thần kinh dễ tiếp cận hơn nhiều, để mang lại lợi ích rộng rãi trong y tế và khoa học. Ví dụ, FDA gần đây đã cho phép một nghiên cứu sử dụng hệ thống Kernel Flow để đo tác động ảo giác của ketamine lên não.

Biên tập viên khách mời JBO Dimitris Gorpas của Helmholtz Zentrum Munich, một trung tâm nghiên cứu của Đức về sức khỏe môi trường, nhận xét: “Đây là hệ thống TD-fNIRS bao phủ cả đầu có thể đeo đầu tiên trên thế giới duy trì hoặc cải thiện hiệu suất của các hệ thống để bàn hiện có và có tiềm năng để đạt được sứ mệnh làm cho các phép đo thần kinh trở nên chủ đạo. Tôi thực sự mong chờ những gì mà bộ não vẫn chưa tiết lộ.

Tham khảo: “Kernel Flow: hệ thống quang phổ cận hồng ngoại chức năng miền thời gian có thể mở rộng số kênh cao” của Han Y. Ban, Geoffrey M. Barrett, Alex Borisevich, Ashutosh Chaturvedi, Jacob L. Dahle, Hamid Dehghani, Julien Dubois, Ryan M. Field, Viswanath Gopalakrishnan, Andrew Gundran, Michael Henninger, Wilson C. Ho, Howard D. Hughes, Rong Jin, Julian Kates-Harbeck, Thanh Landy, Michael Leggiero, Gabriel Lerner, Zahra M. Aghajan, Michael Moon, Isai Olvera , Sangyong Park, Milin J. Patel, Katherine L. Perdue, Benjamin Siepser, Sebastian Sorgenfrei, Nathan Sun, Victor Szczepanski, Mary Zhang và Zhenye Zhu, ngày 18 tháng 1 năm 2022, Tạp chí Quang học Y sinh .
DOI: 10.1117 / 1.JBO.27.7.074710

Theo Scitechdaily