PhysiofUS : a tissue-motion based method for heart and breathing rate assessment in neurofunctional ultrasound imaging

呼吸 超声波 运动(物理) 超声成像 医学 计算机视觉 放射科 生物医学工程 计算机科学 解剖
作者
Nili Zucker,Samuel Diebolt,Francisco Camara Pereira,Jérôme Baranger,Isabella Hurvitz,Charlie Demené,Bruno-Félix Osmanski,Nathalie Ialy-Radio,Valérie Biran,Olivier Baud,Sophie Pezet,Thomas Deffieux,Mickaël Tanter
出处
期刊: [Cold Spring Harbor Laboratory]
标识
DOI:10.1101/2024.09.22.614324
摘要

Recent studies have shown growing evidence that brain function is closely synchronised with global physiological parameters. Heart rate is linked to various cognitive processes and previous research has also demonstrated a strong correlation between neuronal activity and breathing. These findings highlight the significance of monitoring these key physiological parameters during neuroimaging as they provide valuable insights into the overall brain function. Today, in neuroimaging, assessing these parameters required additional cumbersome devices or implanted electrodes. In this work, we performed ultrafast ultrasound imaging both in rodents and human neonates, and we extracted heart and breathing rates from local tissue motion assessed by raw ultrasound data processing. Such 'PhysiofUS' automatically select two specific and optimal brain regions with pulsatile tissue signals to monitor such parameters. We validated the correspondence of these periodic signals with heart and breathing rates assessed using gold-standard electrodes in various conditions in rodents. We also validated Physio-fUS imaging in a clinical environment using conventional ECG. We show the potential of fUS imaging as an integrative tool for simultaneously monitoring physiological parameters during neurofunctional imaging. Beyond the technological improvement, this innovation could enhance our understanding of the link between breathing, heart rate and neurovascular activity both anesthetised in preclinincal research and clinical functional ultrasound imaging.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
科研天才就是我完成签到,获得积分10
刚刚
suyuan发布了新的文献求助10
1秒前
别摆发布了新的文献求助10
1秒前
Allowsany发布了新的文献求助20
1秒前
jorian发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
凯伢发布了新的文献求助10
4秒前
bingo发布了新的文献求助10
4秒前
影zi完成签到,获得积分10
5秒前
深情安青应助戳戳采纳,获得10
5秒前
ZZY发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
yushun2发布了新的文献求助20
6秒前
火星完成签到 ,获得积分10
6秒前
汉堡包应助顺利毕业采纳,获得10
6秒前
xzw完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI6.3应助干净的琦采纳,获得10
7秒前
娜娜发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
充电宝应助LYY采纳,获得10
9秒前
liliAnh完成签到 ,获得积分10
10秒前
哈基米完成签到 ,获得积分10
10秒前
vivien发布了新的文献求助10
10秒前
潇洒的宛菡完成签到,获得积分10
10秒前
如意的易绿完成签到,获得积分10
11秒前
无限晓蓝完成签到 ,获得积分10
11秒前
YHDing完成签到,获得积分10
11秒前
宿雨完成签到,获得积分10
12秒前
dyrdsg关注了科研通微信公众号
12秒前
12秒前
12秒前
Fuchen完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
嘻嘻哈哈应助凯伢采纳,获得10
17秒前
李文亚应助凯伢采纳,获得10
17秒前
科研通AI6.4应助suyuan采纳,获得10
17秒前
顺利毕业发布了新的文献求助10
17秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Markov Chain Monte Carlo 5000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Evidence Summary. Injection (subcutaneous):op- timal administration 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7491333
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9083196
关于积分的说明 19370951
捐赠科研通 7104027
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3249239
关于科研通互助平台的介绍 2418835
邀请新用户注册赠送积分活动 2234700