變廢為寶：基于功能超聲（fUS）腦搏動信號實現呼吸、心率實時監測_abio生物試劑品牌網
巴黎研究團隊開發“physio-fUS”
在依托功能超聲（functional ultrasound, fUS）和功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）進行的相關研究中，心率和呼吸頻率的精確監測至關重要，但實際操作中面臨諸多技術挑戰。
近期，來自巴黎的研究團隊（由 Iconeus 科技公司和 Physics for Medicine Paris 實驗室的科研人員共同組成）在《柳葉刀》子刊《eBiomedicine》（IF2023=9.7）發表了題名為“Physio-fUS: a tissue-motion based method for heart and breathing rate assessment in neurofunctional ultrasound imaging”的文章，創新性地開發了"physio-fUS"方法，通過分析 fUS 信號處理過程中常規被剔除的腦搏動數據，成功實現了嚙齒動物和人類研究過程中的心率及呼吸頻率高精度監測。
圖1：Iconeus 超分辨率定位纖維技術（ULM）數據可視化與分析
傳統心率和呼吸監測存在局限性
作為評估應激、疼痛及疾病狀態的關鍵指標，心率和呼吸監測在動物實驗和臨床手術中不可或缺。然而，在小型動物 fUS 或 fMRI 神經成像研究中，傳統監測方法存在顯著局限：植入式電極僅適用于麻醉動物，無法用于清醒自由活動個體；無線監測技術雖可部分替代，但成本高昂且操作復雜，加之嚙齒動物體型微小，傳感器精確定位困難。這些技術瓶頸不僅增加了實驗復雜度，更對多源數據同步整合提出了嚴峻挑戰。
創新性突破：fUS“廢棄數據”的生理監測價值開發
針對上述技術瓶頸，研究人員開創性地探索了 fUS 中腦搏動數據的二次利用價值。傳統 fUS 研究中被視為噪聲而濾除的腦搏動信號，實際上蘊含著關鍵的生理監測信息。他們研發的"physio-fUS"技術通過創新算法，成功實現了呼吸和心跳信號的精準提取。
這項技術的核心突破在于：
1、開發半自動識別算法，精確定位大腦中對心跳和呼吸周期特異的敏感區域
2、 建立持續監測機制，將原始回波信號轉化為可量化的生理參數
3、保留完整的 fUS 血流動力學數據的同時，同步獲取生理指標
這一發現不僅解決了長期存在的技術難題，更開辟了 fUS 數據利用的新維度。傳統處理流程中，這些生理信號往往被當作干擾因素剔除，而新方法則將其轉化為有價值的監測指標，實現了"變廢為寶"的技術突破。
研究結果
高精度驗證physio-fUS與植入電極數據對比
為嚴格評估physio-fUS技術的準確性，研究團隊采用植入式電極作為金標準進行同步驗證。對比分析顯示：
1、數據一致性：兩組數據呈現高度線性相關（R2>0.99）
2、測量精度：小鼠和大鼠的心率、呼吸頻率檢測誤差均<1%
3、時效性：生理參數獲取與fUS成像完全同步
值得注意的是，本研究創新性地利用歷史數據進行方法學驗證，證實該技術可無縫整合至在研項目。更關鍵的是，physio-fUS實現了生理參數的實時監測，無需額外設備即可完成多模態數據采集，顯著提升了實驗效率。這一突破為自由活動動物的生理-神經同步研究提供了全新解決方案。
圖2：在功能性超聲（fUS）神經成像實驗中，為實現實時的心率與呼吸率監測，研究團隊所設計的數據處理流程
a：先選取一個時長為4秒的窗口（在500 Hz采樣率下包含2000幀圖像）。
b：根據所獲取的數據，計算并標出用于心跳與呼吸監測的敏感區域，并將其映射到小鼠腦圖譜上。
c：在這些指定區域內獲取組織運動速度信號，用以提取心跳與呼吸所帶來的組織活動模式。
d：使用峰值檢測算法來確認心率與呼吸頻率。
e：最后提出了一個尚未實現的概念性方案：將這一過程整合到Iconeus One的IcoScan軟件中，在軟件界面同時顯示敏感區域內的多普勒信號以及由此實時獲取的生理學信號。
圖3：fUS 與電極的同步表明其在麻醉嚙齒動物中可實現精準且可靠的心率與呼吸頻率監測
臨床驗證：physio-fUS在新生兒監測中的突破性應用
基于動物實驗的成功驗證，研究團隊與巴黎Robert Debré醫院合作開展了首期臨床研究。該研究采用非侵入式方案，通過前囟門對6名早產兒進行fUS監測，獲得以下重要發現：
- 實現了心率信號與fUS數據的完美同步采集
- 與ECG金標準相比，測量偏差僅1%
- 證實了技術在脆弱新生兒群體中的安全性
研究展望與未來方向
基于現有研究成果，physio-fUS技術展現出三大核心價值：
多參數同步：通過單一fUS系統實現生理與神經數據的精確同步
臨床適用性：新生兒研究證實其轉化醫學潛力
機制探索：為揭示生理-神經-血管耦合機制提供新工具
未來研究將聚焦以下方向：
技術優化：提升敏感區域識別穩定性，完善呼吸率檢測算法
方法驗證：開展更大規模的金標準對照研究
應用拓展：探索在造影增強成像等新模式下的適用性
呼吸、心率實時監測的功能將很快整合進ICONEUS商用系統中。作為行業領先者，ICONEUS始終致力于將前沿科研成果轉化為可規模化應用的商用解決方案，讓用戶能夠更安全、便捷、精準地獲取數據，從而將更多精力聚焦于科研創新。
參考文獻
[1] N. Zucker, S. Le Meur-Diebolt, F. Cybis Pereira, J. Baranger, I. Hurvitz, C. Demené, B.-F. Osmanski, N. Ialy-Radio, Valérie Biran, O. Baud, S. Pezet, T. Deffieux and M. Tanter, Physio-fUS: a tissue-motion based method for heart and breathing rate assessment in neurofunctional ultrasound imaging, eBiomedicine, 2025, 112: 105581DOI:10.1016/j.ebiom.2025.105581
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