Vergleich von Hauptkomponenten- und unabhängiger Komponenten-Analyse zur Entfernung extracerebraler Störungen aus den Near-Infrared-Spektroskopie-Signalen

Die Near-Infrared-Spektroskopie (NIRS) ist eine Methode zur nicht-invasiven Schätzung von zerebralen hämodynamischen Veränderungen. Die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und die unabhängige Komponenten-Analyse (ICA) können verwendet werden, um eine Gruppe von Signalen in zugrunde liegende Komponenten zu zerlegen. Unser Ziel ist es, festzustellen, ob PCA oder ICA effektiver ist, um die Störung des Blutflusses in der Kopfhaut aus den mehrkanaligen NIRS-Signalen zu identifizieren und zu entfernen. Konzentrationsänderungen von sauerstoffhaltigem (HbO(2)) und deoxygeniertem (HbR) Hämoglobin werden auf der Stirn mit mehrkanaliger NIRS während Hyper- und Hypokapnie gemessen. PCA und ICA werden getrennt verwendet, um den Signalbeitrag des extracerebralen Gewebes zu identifizieren und zu entfernen, und die resultierenden Schätzungen der zerebralen Reaktionen werden mit den erwarteten zerebralen Reaktionen verglichen. Beide Methoden konnten den extracerebralen Beitrag zu den Signalen reduzieren, aber PCA zeigt typischerweise gleichwertige oder bessere Leistungen als ICA. Die Verbesserung der Signalqualität um 3 cm, die mit beiden Methoden erreicht wurde, ist vergleichbar mit der Erhöhung des Abstands zwischen Quelle und Detektor von 3 auf 5 cm. Insbesondere scheint PCA gut geeignet zu sein für Anwendungen der NIRS, bei denen die zerebrale Aktivierung diffus ist, wie die Überwachung der globalen zerebralen Oxygenierung und Hämodynamik. Leistungsunterschiede zwischen PCA und ICA könnten hauptsächlich auf unterschiedliche Kriterien zur Identifizierung des Oberflächeneffekts zurückgeführt werden.