評估視覺感知以評估重建皮瓣健康

概要

背景

在臨床明顯之前檢測失敗的組織瓣有可能改善術後皮瓣管理和搶救率。該研究展示了一種模型，用於定量比較通過數碼相機記錄的臨床外觀與空間頻域成像（SFDI），這是一種利用圖案化照明生成總血紅蛋白和組織氧飽和度圖像的非侵入性成像技術。

方法

使用豬蒂模型，其中血流被閉塞袖口小心控制並用超聲探頭監測，在每個動脈或靜脈中，吞吐量減少了25％，50％，75％和100％的基線值。皮瓣。對數碼相機記錄的顏色變化進行量化，以預測人眼可見的哪種遮擋水平。SFDI還用於量化生理參數的變化，包括與每個閉塞相關的總血紅蛋白和氧飽和度。

結果

在任何閉塞水平期間，與人類視覺相關的顯著感知水平之上的顏色沒有統計學上顯著的變化。然而，在動脈和靜脈閉塞的50％，75％和100％閉塞水平下檢測到的總血紅蛋白和組織氧飽和度水平有統計學上的顯著變化。

結論

如彩色成像數據所證明的，在發生顯著的閉塞之前難以檢測視覺皮瓣變化。SFDI能夠在可察覺之前檢測到部分閉塞導致的總血紅蛋白和組織氧飽和度的變化，從而可能改善響應時間和補救率。

關鍵詞：空間頻域成像，皮瓣重建，色覺

1.簡介

通常利用遊離瓣修復來修復各種複雜缺陷。據報道，在主要的顯微外科中心，遊離組織轉移的成功率在91-99％之間[1-6]。據報道，5-25％的遊離皮瓣經歷了重新探查微血管受損或其他因素，其中37-81％被成功挽救[3,5,6]。降低挽救率的一個潛在原因可能是確定皮瓣何時失效的延遲，因為外部可見的微血管損害跡象通常滯後於煽動事件。大量研究表明，早期檢測和干預失敗的皮瓣與改善預後相關[3,5]。部分閉塞特別難以檢測，並且可以對流動力學產生顯著影響，通過常規監測僅有微妙的明顯變化。很少有動物研究專註於研究這些部分閉塞[7]，但是檢測這些早期閉塞階段的能力對於提高受損組織瓣的挽救率至關重要[4,5,8]。

為了提供最佳的遊離皮瓣監測，已經開發了許多方法，但臨床床旁監測是唯一普遍存在的標準[4]。溫度，毛細管再填充率，多普勒信號和顏色等特徵以及這些參數隨時間的變化被用來確定何時採取回彈進行探查[4,7,9]。為了提供更加定量的評估，一些研究已經開始研究用於研究組織瓣的其他技術。激光多普勒已成功用於動物檢測部分閉塞[10]，並且多普勒超聲已被用於監測人類手術後的組織瓣[11,12]。近紅外光譜（NIRS）也被證明可用於識別動物的閉塞[13-15]並在臨床環境中監測人類[6,16]。基於點測量的技術的主要缺點是它們缺乏識別大面積組織上的小問題區域的能力。使用像NIR熒光成像這樣的成像技術可以立即監測整個皮瓣的灌注水平[17]。該技術的缺點是每次需要檢查目標組織時需要注射諸如吲哚菁綠（ICG）的造影劑。由於對比度的半衰期有限，這可能增加額外的成本並且不適合頻繁的預定監測。空間頻域成像（SFDI）已用於有效量化完整[14,20]和部分[21]血管閉塞期間皮瓣[18,19]的生理參數變化。它是研究組織瓣的理想工具，因為它是一種非接觸式技術，能夠快速獲取廣泛的野外數據而無需外源造影劑。雖然所有這些技術都被用於研究組織瓣的不同有效性水平，但是很難測量它們提供的益處超出了基本人體監測所能評估的程度。這主要是因為人類監測本質上是主觀的。

可以量化的人類監測的一個方面是與失敗的皮瓣相關的顏色變化。監測顏色變化的可量化方法通常使用點測量色度計來完成，雖然在檢查皮瓣時不是很突出，但它們通常用於分析疤痕[22,23]，葡萄酒色斑[24]和色素沉著病變[25,26]。。最近的研究表明，數字攝影在適當分析時可以產生類似的有效結果[26,27]。這通常通過首先將彩色圖像標準化為標準比例（通常為CIELAB）然後解釋該新標度的差異以量化顏色變化（ΔE）來完成。由於ΔE的較大值表示顏色的較大變化，因此可以設定DE的最小值，其中人類視覺可以開始感知顏色的變化。這通常被稱為恰好顯著的差異（JND），但由於可感知的顏色差異在整個CIELAB顏色空間中並不完全一致，因此大多數研究人員認為JND可以在1到3之間[28-31]。專註於觀察皮膚顏色變化的研究聲稱ΔE低於3是不明顯的[32]。在這項研究中，作者量化了與經歷不同程度的部分閉塞的豬組織瓣相關的顏色變化，以了解它們何時變得明顯，並將這些結果與SFDI進行比較，以便更實際地評估該成像技術用於研究組織瓣的益處。雖然在所有動物模型中都存在局限性，但人類皮膚比任何其他容易獲得的動物更接近豬皮膚。這是因為厚度，結構，毛囊，汗腺和皮下脂肪的相似性[33]。然而，約克郡豬的缺乏色素確實減少了與SFDI等光學成像技術相關的潛在真實世界併發症。

2.方法論

這些實驗在University of California，Irvine Institutional Animal Care Use Committee批准的方案＃2006-2693下進行。用肌肉注射氯胺酮（20mg / kg）和甲苯噻嗪（2mg / kg）麻醉八隻約克夏豬（30-50kg），並靜脈注射戊巴比妥（10mg / kg）。用氧氣（100％）和異氟烷（1-1.5％）對豬進行機械通氣，並用加熱墊維持體溫（36-38℃）。在腹部區域提出基於腹壁下深血管的雙側12cm×7cm筋膜皮瓣。為了確保只有一組血管連接到皮瓣，除了通過腹壁下動脈和靜脈的分支外，股動脈和靜脈以及皮瓣之間的所有脈管系統都被結紮。可編程注射泵（NE-1000，New Era，Farmingdale，NY）將鹽水注入閉塞氣囊袖口（Docxs Biomedical，Ukiah，CA），使其在超聲探頭（TS-420，Transonic System）下充氣和限制血流。，伊薩卡，紐約）監測血流量。在兩個皮瓣上進行該外科手術，使得一個可以用作對照。在4隻動物中，閉塞球囊和流量監測器連接到腹壁下動脈（典型直徑約3mm），如圖1（b）所示。在另外四隻動物中，這些裝置附著於深腹壁下靜脈（典型直徑約6mm）。將皮瓣縫合回原位約60分鐘後，在兩個皮瓣中建立基線血流。為了產生一系列部分閉塞，將閉塞箍編程為膨脹，直到血流減少基線值的25％並保持30分鐘。然後將閉塞箍縮放30分鐘，使組織瓣恢復。重複該過程以減少基線值的50％，75％和100％的流量。通常在四分鐘內達到指定的流量水平。在動脈和靜脈血管部分閉塞的典型實驗中記錄的血流變化如圖1（c，d）所示。

圖1

照片a）頂視圖和b）典型豬蒂皮瓣製備的底面，標有儀器。在一系列典型的c）動脈和d）靜脈部分閉塞期間，血流的時間過程發生變化。

成像儀器的設置已在別處描述[34]，但提供了簡要概述。使用原型診所兼容系統（v100，Modulated Imaging Inc.，Irvine，CA）收集皮瓣數據。成像儀器由兩個交替採集數據的攝像機組成;用於SFDI的近紅外（NIR）相機（LU160m，Lumenera Corp.，渥太華，加拿大）和用於收集圖像以進行顏色分析的彩色相機（LU160c，Lumenera Corp.，Ottawa，Canada）。兩個相機共同註冊以查看相同的視野，並且交叉偏振器用於減少鏡面反射。除了相機之外，SFDI還需要使用空間光調製器投射光源以創建空間調製照明。基於以前的工作[35]，以658,730和850nm為中心的LED用作光源，並且使用數字微鏡器件（Discovery TM 3000，Texas Instruments Inc.，Dallas，TX）作為空間光調製器。兩個相機的視野大約為13.5cm×10.5cm。對於SFDI，每個LED在三個相位（0,120和240度）處投射兩個頻率（0和0.2mm-1）的正弦圖案。在這一系列模式之前，投射白光以捕獲數字彩色圖像，這是臨床印象的替代品，供以後分析。收集一個數據序列花費了大約12秒，並且該過程與呼吸機同步並且大約每30秒重複一次。使用Custom C＃軟體（Modulated Imaging Inc.，Irvine，CA）來控制硬體。儀器的示意圖如圖2所示。

圖2

成像系統和反饋遮擋系統圖。

MATLAB（R2011b，Mathworks，Natick MA）用於將彩色圖像從數碼相機轉換為CIELAB圖像。首先將圖像從紅色，藍色，綠色（RGB）轉換為CIE 1931 XYZ色彩空間，然後使用CIE標準光源D65作為參考點轉換為傳統的CIE 1976（L *，a *，b *）色彩空間。一旦圖像的每個像素在L *中表示，建立a *，b *顏色空間和基線圖像以比較給定時間點處的像素值與基線圖像中的相同像素，創建ΔE圖像在每個時間點使用下面的等式1。ΔE公式基本上表示L *，a *，b *顏色空間中兩點之間的距離，其中較大距離表示較大且較明顯的顏色差異低於[28-32]。

定製軟體是用MATLAB編寫的，用於分析先前已經描述過的SFDI數據[34]。對於每個空間頻率，三相的解調用於確定反射圖像的AC分量。基於每個波長的縮放蒙特卡羅生成的查找表，使用解調的反射率值來估計吸收和降低的散射係數屬性[36]。精確定位不是使用SFDI系統獲取數據的先決條件。通常，用於收集數據的系統可以容納高達7厘米的變化。已經對與高度校正[37]和運動校正[38]相關的演算法進行了研究，以改善SFDI系統的圖像。為了進一步限制運動的影響，還在幾秒鐘內獲得了圖像的一些進步。使用具有已知光學性質的樣品的表面輪廓測定校準測量來校正表面曲率的影響[3??7]。吸收係數圖用於生成氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的發色團濃度圖，通過將氧合血紅蛋白除以總血紅蛋白，將兩者或組織氧飽和度（stO2）相加，可以將其轉換為總血紅蛋白（ctTHb）。相對於每隻動物各自的基線血液動力學SFDI數據計算總血紅蛋白（ΔctTHb）和組織氧飽和度（ΔstO2）的變化。為了分析每個組織瓣中的參數值，選擇在每個瓣的中心附近沒有大血管的均勻感興趣區域（ROI），大約2cm×2cm，使得該區域中的值可以一起平均。

為了評估每個皮瓣的顏色是否存在統計學上顯著的變化，使用單尾，一個樣本學生的t檢驗來觀察每個咬合處的顏色變化（ΔE）是否高於JND水平3。水平（25％-100％）。類似地，通過比較測量的變化與基線值來測試使用SFDI導出的諸如stO2和ctTHb的參數的顯著性。這些測試是通過在閉塞中間的時間點使用ROI中的平均參數值進行的，然後對同一組中的所有動物進行平均。小於0.05的p值被認為對該研究是顯著的。

3.結果

為了突出在一系列部分靜脈閉塞期間在動物中觀察到的變異性，圖3和圖4顯示了來自實驗的圖像的剪輯，其分別顯示出最大和最小的顏色變化。每個圖像集合呈現彩色圖像以及在不同時間點用相同顏色圖像覆蓋的ΔE和ΔctTHb圖像。時間點對應於基線圖像以及每個遮擋水平的中點。為了更好地可視化參數，對ΔE圖像進行閾值處理，以便僅顯示高於3的值以強調JND。類似地，對ΔctTHb圖像進行閾值處理，以便僅顯示高於5％的變化，以避免看到較小的，可能與雜訊相關的波動。

圖3

彩色圖像，覆蓋的ΔE圖像和覆蓋的ΔHbT圖像在不同的時間點對應於來自靜脈阻塞實驗的不同的閉塞水平，其顯示最顯著的顏色變化。

圖4

彩色圖像，覆蓋的ΔE圖像和覆蓋的ΔHbT圖像在不同的時間點對應於來自靜脈阻塞實驗的不同的閉塞水平，其顯示最不顯著的顏色變化。

在100％閉塞水平（無可測流量）下具有最顯著的顏色變化（圖3）的靜脈阻塞實驗在75％水平上也具有顯著的顏色變化，但是在較小的閉塞水平下沒有明顯的變化超過所見的很大的另一方面，在每個閉塞水平的整個皮瓣中可以看到ctTHb變化。

在100％閉塞水平下具有最小統計學顯著性顏色變化（圖4）的靜脈阻塞實驗在該水平具有空間分散的變化，在75％水平幾乎沒有可感知的變化。儘管如此，在100％，75％和50％閉塞水平的整個皮瓣中可以看到ctTHb的變化。

除了具有誤差條的平均值（標準偏差）之外，每個部分靜脈阻塞實驗的給定ROI中的兩個參數的時間過程如圖5所示。在任何一個ΔE中，在JND之上沒有統計學上顯著的變化。遮擋水平。在100％閉塞水平，ΔE的值從大於14變化到低於JND 3.在任何動物的25％或50％閉塞水平下，顏色沒有變化。然而，在100％，75％和50％的閉塞水平下，ctTHb在統計學上顯著高於平均基線值。

圖5

a）ΔE和b）HbT的時間過程在所有靜脈阻塞實驗中發生變化。給定遮擋水平的統計學顯著變化用星號標記。

來自典型動脈閉塞實驗的類似蒙太奇圖像顯示在圖6中。在100％閉塞水平下整個皮瓣有明顯變化，在75％水平有一些明顯的變化。在所有閉塞水平的整個皮瓣中都可以看到stO2的變化。

圖6

對應於來自典型動脈閉塞實驗的不同閉塞水平的不同時間點的彩色圖像，重疊的ΔE圖像和重疊的ΔstO2圖像。

除了具有誤差條（標準偏差）的平均值之外，每個部分動脈閉塞實驗中給定ROI的ΔE和stO2的時間過程如圖7所示。統計學上顯著的stO2變化在50％，75％時觀察到 和100％的遮擋水平。在任何閉塞水平都沒有統計學上顯著的ΔE變化。在100％遮擋水平下，ΔE的範圍很寬，範圍從7以上到恰好低於JND。在部分遮擋水平，JND上方沒有顏色變化。

圖7

a）ΔE和b）stO2的時間過程在所有動脈閉塞實驗中發生變化。給定遮擋水平的統計學顯著變化用星號標記。

4.討論

使用仔細控制血液流向隔離組織瓣的動物模型，作者可以研究部分閉塞的影響，並仔細評估與檢測皮瓣損傷相關的各個方面。在患者中，這些部分閉塞可能最終導致完全閉塞和隨後的皮瓣失效。檢測部分閉塞的能力是重要的，因為它意味著在術後相對較早的時間點識別皮瓣功能障礙的潛力。這表明改善皮瓣挽救的可能性[3,5]。已經使用了幾種成像和監測方式來嘗試在術後即刻發現受損皮瓣，但與傳統的間歇性體檢相比，很難評估其有效性[5,7]。最近利用攝影進行遠程皮瓣監測的研究表明，對皮瓣顏色和外觀的仔細攝影評估可以更快速地識別失敗的皮瓣，準確率為94.7％，而人體檢查的準確率為98.7％[39,40] 。雖然這些研究利用皮瓣顏色和外觀來展示與體檢相當的遠程評估，但評估仍然主要是主觀的。在這裡，作者使用一種技術來量化人類對顏色變化的感知，類似於其他人對疤痕和色素沉著病變所做的[22,25]，以便檢查患者監測的有效性並將其與使用SFDI獲得的結果進行比較。

對於給定的閉塞水平，從動物到動物的顏色變化存在顯著的變化。雖然大多數動物在動脈和靜脈組完全100％閉塞（無可測量的血流）期間有明顯的皮瓣顏色變化，但兩組中的一些動物沒有。在部分閉塞實驗期間，大多數動物的皮瓣顏色沒有明顯變化。然而，在靜脈組75％的閉塞水平，顏色的一些變化略高於JND線。在豬中使用類似技術的其他組在閉塞期間看到了較大的顏色變化[7]，但這可能歸因於它們將皮瓣遮擋更長時間的事實。雖然作者可能通過延長遮擋時間來創造更大的顏色變化，但最終作者有興趣量化人類觀察能夠檢測皮瓣衰竭的早期跡象。作者之前已經展示了SFDI檢測與給定皮瓣灌注狀態相關的多個生理參數的能力[21]。使用這些參數，特別是用於監測靜脈閉塞的ctTHb和用於監測動脈閉塞的stO2，在檢測皮瓣的變化方面明顯更好。除了在檢測100％閉塞水平的變化時更可靠之外，SFDI還有效地檢測部分閉塞期間的變化。收集此實驗的數據後，將在以後對其進行分析，但系統的當前版本可在獲取後立即輸出結果。目前的護理標準是每小時進行術後視力檢查。SFDI有可能在此檢查中用作定量工具。

值得注意的是，這裡使用的數碼彩色相機在檢測皮瓣顏色變化方面比無人幫助的人類感知更有效。相機能夠記錄低於JND閾值的變化。這表明攝像機不僅可用於遠程監控，還可用於皮瓣健康的實際分析。使用數字彩色攝影的一個缺點是它在單個時間點分析皮瓣是無效的。它必須使用基本校準的受控照明條件連續監測皮瓣，並假設皮瓣的基線狀況是健康的，以便有效。最終，監測與皮瓣健康直接相關的氧飽和度和總血紅蛋白水平等生理參數的能力是早期皮瓣衰竭的更好指標。

5.結論

術後早期遊離皮瓣的臨床表現並不總是代表潛在的微血管狀況。正如作者研究中的彩色成像數據所證明的那樣，在人類檢測範圍內的臨床明顯的皮瓣顏色變化通常在發生明顯的血管閉塞之前是不可見的。隨著時間的推移，對皮瓣照片的數字分析似乎在檢測與豬模型中單獨的人類感知相比的變化時更敏感。應進一步研究以確定該技術在臨床環境中的功效。相比之下，SFDI能夠檢測組織氧飽和度的變化，這是由於在人眼可見之前部分血流阻塞到蒂皮瓣。早期檢測血管受損的皮瓣有可能改善反應時間和搶救率，使攝影皮瓣分析和SFDI成為遊離皮瓣管理的有用工具。

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