基于近红外光谱法脑血肿检测的最佳检测距离选择*

王金海，刘东远,，王慧泉△，孙秋明，张彦军，马军

(1.天津工业大学 电子与信息工程学院，天津 300387；2.军事医学科学院 卫生装备研究所，天津 300161)

1 引 言

脑血肿的无创检测一直以来是生物医学领域的研究热点。传统影像(CT、NMR等)方法虽然能够直观、准确的显示大脑组织的各部分情况，但因为其无法移动检测以及成本过高，不能应用在脑血肿的快速检查中。近红外光谱成像技术因其可形成便携式设备、快速、无创、低成本而成为最有前景的脑血肿检测技术之一。650～900 nm的近红外波段是生物组织的光学窗口[1]，此波段光可以达到脑部组织几厘米深度并通过表层散射出来，通过分析出射光信息可以获得被测脑组织的相关光学属性，从而可初步判断是否有脑血肿发生。基于此原理，近红外光谱技术已广泛运用于脑功能成像[2]、脑部肿瘤成像[3]、脑血流量检测[4]和脑血肿[5]的检测临床应用中。

由于头皮和颅骨的高散射性，在脑部表层散射出来的光信号极其微弱，合理的选择光源-检测器之间的距离是脑部光学检测技术研究的重点之一[6]。通常来说，光源-检测器的距离越近，可检测到的光信号越强，但接收到来自于一定深度脑组织的光子就越少；光源-检测器的距离越远，接收到的来自于一定深度脑组织的光子越多，但可检测的光信号越弱。临床和科研中通常根据经验公式来选择光源-检测器距离，即光源-检测器距离为可探测深度的一倍[7]。然而，经验公式无法满足针对不同个体的最佳检测距离。一些研究人员[8]利用tMCimg6仿真了有效深度与光源检测器距离的关系，对经验公式进行了验证。本研究根据人体脑部光学参数经合理简化建立头部组织的多层平板模型，通过Monte Carlo仿真对所建模型进行仿真，针对不同检测深度提出最佳的光源-检测器距离，以获得来自感兴趣深度信息的最大信噪比。然而，不仅仅是脑部组织存在个体差异，光信号检测系统性能也直接影响着脑部光学检测结果，需要将探测器的性能考虑到光源-检测器的最佳距离选择策略当中，利用Monte Carlo中的统计误差来模拟检测器的性能参数，作为最佳距离选择的参考依据。本研究定义了来自感兴趣深度的等效信噪比参数，基于蒙特卡洛模拟对不同个体差异的感兴趣深度的等效信噪比进行了仿真计算，并结合实际使用的光信号检测系统的信噪比性能，针对不同的个体差异提出最佳的光源-检测器距离确定方案，从而可获得基于近红外光谱法脑部血肿检测最佳结果。

2 脑部光谱成像等效信噪比

根据颅脑部解剖结构特点，颅脑部模型分为5层，分别为头皮层、颅骨层、脑脊液层、灰质层、白质层，其结构见图1。

图1脑部模型分层结构

Fig1Thestructureofbrainmodel

临床上脑血肿分为硬膜下血肿、硬膜外血肿、脑内血肿、蛛网膜下血肿，其中硬膜下血肿与硬膜外血肿占脑血肿较大比率，其位置位于头皮头骨层下面的硬膜内外[9]。从光学检测角度方面，脑脊液实际光学特性不同于其他组织的高散射性，它对光的吸收和散射都非常低，相当于透明介质。因此，本次研究按照人脑参数设置双层模型：头皮头骨层为第一层，该层参数随着受测者不同发生变化；脑组织内部的灰质白质以及脑脊液作为第二层，该层为血肿发生的组织层，也是我们希望获取更多信息的目标区域。光子在组织中运动轨迹呈现“香蕉型”曲线，光子进入组织后穿过各个组织层，经过吸收和散射作用，再依次穿过各个组织层，最后穿出皮肤表面。我们可以从以光源为圆心的径向区域获得散射出的光子信息，从不同径向区域采集的光子信息携带着不同深度的组织信息，这些组织信息正是我们进行脑部检测所需要的目标区域信息或者需要消除掉的干扰信息。本研究定义ESNR(equivalent signal to noise ratio，ESMR)为散射出表层的光子信息中来自目标层(Layer2)的部分与整体散射出表层的光子信息的比值，即

(1)

式中信号(第二层)为穿过第二层的散射出表层的光子信息，信号(第一层)为穿过第一层并未穿过第二层的光子部分。可以看出ESNR值的大小直接决定检测结果中来自目标区域的信息量的比重，把ESNR源与检测器之间距离判定的重要依据，该值对于近红外光谱成像结果的准确性提高至关重要。随着半径的增大，ESNR会逐渐增大，但来自目标层的绝对光子数也随之降低，受限于检测器信噪比，光子数过低无法准确被检测器接收。因此不能把ESNR作为判定SD距离的唯一量度，因而定义散射光子比率SR(scattering ration，SR)作为确定SD距离的另一依据，其含义为来自目标区域的光子量占整体入射光子的比率，即

(2)

式中散射光子为头部模型表层散射出的光子数，入射光子为光源入射光子数，即整体入射信息量。画出SR在以光源为圆心的径向上分布，其不同位置的大小为各检测器可以接收的信息量的多少，SR值减小到一定程度，检测器无法正常检测，该值作为判定光源与检测器位置的上限判定依据。

3 脑部模型建立及MC仿真

本研究通过对脑血肿患者MRI图进行分析[10]，获得患者脑部结构参数，作为光学模型的参数，脑部参数见表1。由于脑组织的空间大小远大于光子在脑组织的中空间分布，本研究仿真模型假设各层组织均匀且无限大，表1中脑部参数属性定义如下：折射率n、吸收系数μa(cm-1)、散射系数μs(cm-1)、各向异性因子g、组织厚度d(cm)。

表1 头部模型光学参数

从表1可以看出脑组织散射作用远大于吸收，已经不符合朗伯比尔定律成立条件，而漫反射理论成立条件是强散射介质和远光源，因此也存在局限性，Monte Carlo可以描述光子在任意结构形态组织内的传输轨迹，因此被称为描述光子在生物组织中传输轨迹的“金标准”[11]。本研究在Wang Lihong教授的Monte Carlo软件基础上进行修改，分别统计了只经过第一层并被径向均匀分布的检测器所检测到的光子数作为信号(第一层)和穿过第一层进入第二层的光子数作为入号(第二层)，仿真光子数为1 000万，追踪光子穿过各层的轨迹，对光源径向散射出的光子轨迹进行追踪记录，其在颅脑模型中不同检测器的传输轨迹见图2，其中S为入射光源，D为各个位置检测器，分析径向检测点检测到的光谱信息的主要来源，对目标区域信息进行记录和统计，画出ESNR以及SR在以光源为圆心的径向区域上的分布，作为选择最佳SD位置的判定依据[12]。

图2光子在颅脑中运行轨迹

Fig2Transmissioncurveofphotoninbrain

4 实验结果及分析

利用Monte Carlo仿真，对表1参数的头部模型进行仿真，在以光源为圆心的径向上，以0.05cm为间距设置采样点，第一层厚度设置为0.1/0.15/0.2/0.25/0.3(cm)，其它参数不变，对每个采样点出射光子根据其在组织内传输轨迹不同而分类，统计来自目标区域光子信息量和其他区域的光子信息量，画出在不同厚度信息情况下ESNR和SR在径向上的分布图，结果见图3。

图3不同layer1厚度下ESNR和SR分布图

Fig3ESNRandSRdistributionmap

从图3(a)、(c)、(e)、(g)、(i)中可以看出，随着半径的增大，ESNR逐渐变大，即脑部检测目标区域的等效信噪比对光源与检测器之间的距离敏感。同时从图3(b)、(d)、(f)、(h)、(j)中可以看出，随着半径增大，目标区域光子出射量逐渐减小，SR也随之减小，选择合适的SR值的SD距离，对于检测器获取足够目标区域信息至关重要。

ESNR为0.5时的点为目标层信息与干扰层信息相等的位置，我们把此位置作为光源与检测器位置选择的下限，本研究仿真光子数为1 000万，SR减小到0.01时，有效散射光子数为100 000，而10 000万光子的Monte Carlo仿真，多次仿真结果方差大于100个光子，此时检测器可检测误差大于1/1 000，一般的光源检测器的信噪比即为1/1 000，因此，本研究选择SR为0.01是作为SD距离的上限。

根据图3所示，不同layer1的最佳检测范围如表2所示，仿真结果提供一个适合不同受测者的最佳距离参考范围，以获得更加准确的检测结果。

表2 不同layer1厚度下光源与检测器最佳距离

5 结论

本研究通过Monte Carlo软件仿真获知光子在脑部模型中的传输规律，分析光源与检测器之间距离与光纤探头接受到信息的等效信噪比的关系，确定具有最优等效信噪比的光源与检测器之间的距离，根据MRI检测数据获知受测者的头部参数，可以利用本结论确定最优的光源与检测器之间的距离，本研究结果为提高近红外光谱脑部检测应用的准确性和适用性打下了基础。