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内容形式：摘要译文
意义：可穿戴光学传感器有望使日常生活中的连续脑血流动力学监测成为现实。由于任何头表传感器也会采集颅外组织的信号，因此，证明其与脑血流动力学的相关性，需要采用能够区分深层与浅层血流动力学的参考方法。目的：我们评估了在受控体位变化挑战期间，由佩戴于颞部的光电容积描记可穿戴设备获得的颞部脑血流指数（Temple Brain Flow Index，Temple-BF），是否与时域近红外光谱（TD-NIRS）所重建的深层（归属于脑组织）血流动力学的协变程度强于与浅层（归属于头皮）血流动力学的协变程度。方法：分析了44名健康青年男性在三种生理挑战下的60次测量数据：30°头低位倾斜、站立至下蹲转换以及站立至仰卧转换。采用基于蒙特卡罗模拟构建的双层模型，对三模块TD-NIRS系统测得的光密度和平均飞行时间进行反演，获得头皮层和脑层的血红蛋白时间序列。通过时滞校正相关分析和零时滞相关分析、脑层与头皮层的配对比较，以及校正心率和短源探距氧合血红蛋白（HbO）信号的偏相关分析，将Temple-BF与这些模型推导的信号进行比较。结果：在头低位倾斜、站立至下蹲转换和站立至仰卧转换中，Temple-BF与脑层ΔHbO时间序列之间经时滞校正的相关系数中位数分别为0.912、0.843和0.839；对应的头皮层相关系数中位数分别为0.494、0.700和0.767。脑层与头皮层相关系数的配对差值（脑层减去头皮层）在头低位倾斜（中位数为0.333，p < 0.001）和站立至下蹲转换（0.110，p < 0.001）中具有统计学意义，但在站立至仰卧转换（0.036，p = 0.082）中无统计学意义。脑层的零时滞相关系数中位数分别为0.826、0.701和0.796，且在校正心率后，这种关联仍然存在
（偏相关系数 r = 0.832、0.850、0.654），以及短源探距浅表层 HbO（0.649、0.570、0.438）。过渡时间窗内相关系数的中位数分别为 0.878、0.861 和 0.876，且在 60 次测量中，有 59 次的过渡响应方向一致。结论：在全部三种体位挑战中，Temple-BF 均能追踪模型推导的脑层时域近红外光谱（TD-NIRS）ΔHbO；在全部三种方案中，其与脑层的相关系数中位数均高于与头皮区室的相关系数中位数，且几乎所有测量中的过渡响应方向均一致。这些结果支持将 Temple-BF 作为体位扰动期间脑血流动力学变化的相对指标。要确立颞部测量的脑特异性，并排除残余的全身性及浅表层贡献，仍需采用血流敏感的参照测量，并进行更全面的全身生理监测。
关键词：脑血流动力学 · 可穿戴光学传感器 · 时域近红外光谱 · 光电容积描记 · 体位转换 · 深浅层信号分离
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.17.751664v1?rss=1