经颅多普勒

经颅多普勒（TCD）和经颅彩色多普勒（TCCD）是多普勒超声检查的类型，它们通过测量经颅（穿过颅骨）移动的超声波的回波来测量流经大脑血管的血流速度。这些医学成像模式对接收到的声波信号进行频谱分析，因此可以归类为主动声脑波描记法。它们被用作测试以帮助诊断栓塞，狭窄，蛛网膜下腔出血引起的血管痉挛（动脉瘤破裂引起的出血）和其他问题。这些相对快速且廉价的测试变得越来越流行。该测试可有效检测镰状细胞病，缺血性脑血管疾病，蛛网膜下腔出血，动静脉畸形和脑循环骤停。这些测试可能对围手术期监测和脑膜感染有用。[1]用于这些测试的设备变得越来越轻便，使临床医生可以前往医院，医生诊室或疗养院进行住院和门诊研究。这些检查通常与MRI，MRA，颈动脉双工超声和CT扫描等其他检查结合使用。这些测试还用于认知神经科学的研究（请参阅下面的功能性经颅多普勒检查）。


经颅多普勒脑循环


经颅多普勒超声血流速度分析仪

内容
1 方法
2 工作原理
3 植入式经颅多普勒
4 功能性经颅多普勒（fTCD）
4.1 功能性经颅多普勒光谱仪（fTCDS）
5 精度
6 参考

方法
此过程可以使用两种记录方法。第一种使用“ B模式”成像，可显示超声探头看到的头骨，大脑和血管的二维图像。一旦找到了所需的血管，就可以用脉冲多普勒效应探头测量血流速度，该探针绘制随时间变化的速度。这些一起进行双重测试。第二种记录方法仅使用第二种探针功能，而是依靠临床医生的训练和经验来找到正确的血管。当前的TCD机器总是允许两种方法。

这个怎么运作
超声波探头会发出高频声波（通常是2 MHz的倍数），该声波会反射出体内的各种物质。这些回波被探头中的传感器检测到。对于动脉中的血液，由于多普勒效应，回波具有不同的频率，具体取决于血液的方向和速度。[2]如果血液从探头移开，则回声的频率低于发射的频率。如果血液正朝着探头移动，则回声的频率高于发射的频率。分析回波并将其转换为速度，然后将其显示在设备的计算机监视器上。实际上，由于探头以高达10 kHz的频率脉冲，因此频率信息会从每个脉冲中丢弃，并根据从一个脉冲到下一个脉冲的相位变化进行重构。

由于头骨的骨骼会阻止超声波的大部分传输，因此必须使用壁较薄的区域（称为“声波窗口”）对声波提供最少的失真，以进行分析。因此，在颧骨/ 颧弓上方的时间区域中，通过眼睛，下颌下方以及从头后部进行记录。患者的年龄，性别，种族和其他因素会影响骨骼厚度和孔隙率，使某些检查更加困难甚至无法进行。仍然可以执行大多数操作，以获得可接受的桥脑，有时需要使用其他站点来查看血管。

植入式经颅多普勒
有时患者的病史和临床体征提示中风的风险很高。闭塞性中风会在接下来的三个小时（甚至4.5小时[3]）内造成永久性组织损伤，但不是立即造成的。各种药物（例如，阿司匹林，链激酶和组织纤溶酶原激活剂（TPA），以有效性和成本从高到低的顺序排列）[4] [5] [6]可以逆转中风过程。问题是如何立即知道正在发生中风。一种可能的方式是使用可植入的经颅多普勒装置“可操作地连接到药物输送系统”。[7]它是由电池供电的，它将使用射频链接连接到便携式计算机，该便携式计算机运行光谱分析程序，并与血氧饱和度仪的输入（监视血液中的氧合度，中风可能会损害血液的氧合度）作出自动决定，以决定是否使用该药物。

功能性经颅多普勒（fTCD）
功能性经颅多普勒超声检查（fTCD）是一种神经成像工具，用于测量认知任务期间由于神经激活而引起的脑血流速度变化。[8]功能性TCD使用脉冲波多普勒技术来记录大脑前，中和后动脉的血流速度。类似于功能性磁共振成像（fMRI）和正电子发射断层扫描（PET）等其他神经成像技术，fTCD基于局部脑血流变化与神经激活之间的紧密耦合。由于连续监测血流速度，TCD比fMRI和PET具有更好的时间分辨率。该技术无创且易于应用。血流速度测量对运动伪影具有鲁棒性。自从引入以来，该技术为阐明成人和儿童的认知，运动和感觉功能的半球组织做出了重大贡献。[9] [10] fTCD已被用于研究主要大脑功能的大脑侧偏，例如语言，[11] [12] [13]人脸处理，[14]颜色处理，[15]和智力。[16]此外，大多数已建立的用于脑功能的神经解剖学底物被可直接声波的主要脑动脉灌注。最后，fTCD已被用作脑机接口形式。[17]

功能性经颅多普勒光谱仪（fTCDS）


男性左右大脑中动脉的频谱密度图交叉幅度图。


面部范例
传统的FTCD在研究脑侧偏方面有局限性。例如，它可能无法区分由于刺激特性引起的偏侧效应和因轻度桥脑活度所引起的偏侧效应，也不能区分源自动脉环大脑动脉的皮质和皮质下分支的血流信号。动脉环的每个基底脑动脉都起源于两个不同的次级血管系统。这两个中的较短者称为神经节系统，而属于神经节系统的血管则为丘脑和体供血。皮层系统越长，其血管在软脑膜中分叉并提供皮层和脑下物质。此外，皮质分支可分为两类：长和短。长或延髓动脉穿过灰色物质，并穿透下面的白色物质，深度为3-4 cm。短血管局限于皮质。皮层和神经节系统在周围分布的任何点都不通信，而是彼此完全独立，在两个系统提供的部件之间具有营养活动降低的边界。[18]虽然神经节系统的血管是末端血管，但是皮质动脉系统的血管并不是那么严格的“末端”。大脑中动脉（MCA）区域的这两个系统中的血流为两个半球提供了80％的流量，[19]包括涉及面部处理，语言处理以及皮质和皮质下结构的智力处理的大多数神经基质。 MCA主干中平均血流速度（MFV）的测量结果可能会提供有关MCA区域内皮质和皮质下部位下游变化的信息。 MCA血管系统的每个远端臂可以分别分为皮质和神经节（皮层下）系统的“近”和“远”远端反射部位。为了实现这一目标，一种方法是对认知刺激过程中获得的MFV的周期性时间序列进行傅里叶分析。傅立叶分析将产生代表不同反射谐波处反射点脉动能量的峰值，是基波频率的倍数。[20] [21] 1974年的麦当劳（McDonald）指出，前五个谐波通常包含外围循环中压力/流振荡系统中全部脉动能量的90％。可以假设，血管系统的每个臂代表一个由阻抗终止的粘弹性管，从而形成单个反射点。[22]心理生理刺激在每个末端部位诱发的血管舒缩活动建立起正弦波振荡，包括由于入射波，反射波和再反射波的影响而产生的波的总和，这些波从远端到近端测量。 fTCDS研究是在参与者仰卧的姿势下进行的，他们的头抬起大约30度。探头固定器的头盔（例如德国的Sipplingen的LAM-RAK，DWL）与两个耳塞和鼻梁上的基座一起使用。将两个2 MHz的探头固定在探头支架中，并进行声波测定，以确定连续监测距探头表面50 mm深度的两个MCA主干的最佳位置。获取每个刺激的MFV序列记录，并将其用于傅立叶分析。傅里叶变换算法使用标准软件（例如，时间序列和预测模块STATISTICA，StatSoft，Inc.）。最有效的标准傅立叶算法要求输入序列的长度等于2的幂。如果不是这种情况，则必须执行其他计算。为了得出所需的时间序列，将数据在10秒段内平均1分钟或每次刺激一次，分别为每个参与者产生6个数据点，并为所有8位男性和女性分别产生48个数据点。使用加权移动平均值变换可以使周期图值平滑。应用汉明窗作为平滑器。[23] [24]绘制了从单序列傅里叶分析得出的频谱密度估计值，并将估计值最高的频率区域标记为峰。为了确定本技术的可靠性，关注峰的起源。基本（F），皮质（C）或记忆（M），以及皮质下（S）峰值分别以规则的频率间隔0.125、0.25和0.375出现。假设心脏振荡的基本频率是平均心率，则可以将这些频率转换为Hz。可以从每秒的平均心率确定一次谐波的基频（F）。例如，心律为74 bpm，表示74个周期/ 60或1.23 Hz。换句话说，F，C和S峰分别出现在一次谐波的倍数，二次谐波和三次谐波处。可以假定F峰的反射位置的距离是从D1 =波长/ 4 = cf / 4 = 6.15（m / s）/（4×1.23 Hz）= 125 cm的位置发出的，其中c是根据麦当劳（McDonald，1974）的假设，假定了周围动脉树的波传播速度。考虑到血管的曲折性，估计距离近似于从MCA主干的测量位置到上肢总反射的假想位置的距离，该距离接近侧面拉伸时指尖。[25] C峰发生在二次谐波处，因此估算的动脉长度（使用颈总动脉c = 5.5 m / s）[26]由D2 =波长/ 8 = cf2 / 8 = 28 cm给出，频率f 2.46 Hz。该距离近似于从MCA的主干到血管曲折处和大脑凸面周围，再到远端皮质位点的末端血管（例如成人颈动脉血管造影的枕颞颞交界处）的可见动脉长度。[25] S峰出现在三次谐波处，并且可能来自于D3 =波长/ 16 = cf3 / 16 = 9.3 cm和频率f3为3.69 Hz的估计位置。后者在颈动脉造影上近似于MCA主干的细齿血管的可见动脉长度。[27]尽管未显示，但预计四次谐波将由MCA分叉产生，该分支最接近MCA主干中的测量位置。从测量点开始的分叉前长度为：D4 =波长/ 32 = cf4 / 32 = 3.5 cm，频率f4为4.92 Hz。计算出的距离近似于刚好在颈动脉分叉处（可能放置了超声样本量）到MCA分叉处的MCA主干段。因此，这些估计值近似于实际长度。但是，根据Campbell等人（1989年）的建议，估计的距离可能与动脉树的已知形态尺寸不完全相关。该方法由Philip Njemanze于2007年首次描述，被称为功能性经颅多普勒光谱学（fTCDS）。[25] fTCDS检查了在精神任务期间诱发的周期性过程的频谱密度估计，因此可以更全面地了解与给定精神刺激作用有关的变化。缺乏周期性的伪影对频谱密度的估计影响最小，而滤波将减少噪声的影响。[28] C峰的变化可能显示皮质长期潜能（CLTP）或皮质长期抑郁症（CLTD），已被建议暗示在学习[25]和认知过程中皮质活动的等效性。在包括棋盘方格的范例1期间监视流速追踪，因为将对象感知与整个面部（范例2）和面部元素分类任务（范例3）进行比较。快速傅立叶变换计算用于获得左和右大脑中动脉的频谱密度和交叉振幅图。可以看到在范例3期间出现了C峰，也称为记忆（M峰）皮质峰值，这是一种面部元素分类任务，需要迭代的记忆调用，因为对象通过将范例3中的每个面部元素与所存储的元素相匹配来不断在空间上适应难题在记忆（Paradigm 2）之前，先形成整个脸部图像。

准确性
尽管由于相对的血流速度，TCD不太准确，但它仍可用于诊断急性缺血性卒中患者的动脉闭塞，特别是对于大脑中动脉。 已经进行了一项研究，将TCD的Power Motion多普勒（PMD-TCD）与CT血管造影（CTA）进行比较，两者均有效，但PMD-TCD的准确度不高于85％。 PMD-TCD的优点是便携式，因此可以在床边或急诊室使用，不像CTA那样辐射，因此可以重复进行，如果有必要进行监测，并且比CTA或磁共振血管造影便宜[29]。

另见
Carotid Doppler machine
Arterial resistivity index
Transcranial pulsed ultrasound
参考
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