颅内压无创检测方法与实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:季忠

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:2010-3

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787040288681

丛书系列:

图书标签:

• 颅内压
• 无创检测
• 医学技术
• 生物工程
• 临床医学
• 神经外科
• 诊断技术
• 医疗设备
• 信号处理
• 人工智能

颅内压无创检测方法与实现 摘 要 颅内压（ICP）的监测对于脑损伤患者的预后评估和治疗决策至关重要。然而，传统的有创颅内压监测方法存在感染、出血等风险，且难以长期进行。本书系统性地探讨了颅内压无创检测的原理、关键技术、现有方法以及未来发展趋势，旨在为相关领域的研究者和临床医生提供全面的参考。 前 言 脑损伤是导致死亡和残疾的主要原因之一，而颅内压的升高是脑损伤后常见的病理生理改变。颅内压的动态监测能够及时发现病情变化，为临床治疗提供重要的依据。传统的有创颅内压监测虽然准确性高，但其侵入性对患者的身体造成了额外的负担，且存在一定的并发症风险。因此，开发安全、有效、可重复的颅内压无创检测方法具有重要的临床意义和研究价值。 本书的编写旨在汇集近年来在颅内压无创检测领域取得的最新研究成果，从基础理论到实际应用，进行系统性的梳理和阐述。我们关注的重点在于各种无创检测方法的物理学原理、信号采集与处理技术、算法模型以及临床验证等方面，并对这些方法的优缺点进行客观的分析和评价。 第一章 颅内压及其监测的重要性 1.1 颅内压（ICP）的定义与生理学基础 颅腔的解剖结构与容积有限性： 颅腔内包含脑组织、脑脊液、颅内血管等成分，这些成分的体积相对恒定。 Monro-Kellie 学说： 阐述了颅腔内各成分体积变化与颅内压之间的相互关系。 正常颅内压范围与影响因素： 探讨不同年龄段、不同体位下颅内压的正常值，以及体温、血压、呼吸等生理因素对颅内压的影响。 颅内压升高的病理生理机制： 详细分析脑水肿、颅内出血、脑肿瘤、脑脊液循环障碍等导致颅内压升高的具体机制。 1.2 颅内压监测的临床意义 脑损伤患者的管理： 明确颅内压监测在脑外伤、脑出血、缺血性脑卒中、脑肿瘤手术等疾病中的必要性。 指导治疗决策： 如何根据颅内压监测结果调整呼吸支持、脱水治疗、手术干预等治疗方案。 预后评估： 颅内压的变化与患者的神经功能预后之间的关系。 神经重症监护： 颅内压监测在重症监护室（ICU）中的应用价值。 1.3 颅内压有创监测方法的局限性 并发症风险： 感染、出血、脑脊液漏、机械损伤等。 操作的复杂性与技术要求： 需要专业人员进行植入和维护。 患者的痛苦与不适： 限制了其长期监测的可能性。 成本问题： 设备的购置、维护以及相关的医疗费用。 第二章 颅内压无创检测的理论基础与技术进展 2.1 基于生理信号的间接测量原理 信号源的识别与选择： 探讨可用于间接推断颅内压变化的生理信号，如脑电图（EEG）、脑磁图（MEG）、眼压、血管搏动、颅骨变形等。 信号与颅内压的相关性分析： 从物理学、生理学角度解释这些信号变化与颅内压变化之间的内在联系。 2.2 主要无创检测技术方法 2.2.1 基于光学技术的测量 近红外光谱（NIRS）： 原理： 利用近红外光在不同组织中的吸收与散射特性，监测脑组织血氧变化，从而推断颅内容积变化。 技术实现： 光源、探测器、信号采集与处理。 模型建立： 脑血流灌注、脑血容量与颅内压的关系。 光电容积脉搏波（PPG）： 原理： 测量人体末梢（如手指、耳垂）血管容积的变化，间接反映颅内血管的搏动强度。 技术实现： 光源、光电探测器、信号处理算法。 与颅内压的相关性： 脉搏波幅度的变化与颅内压的波动。 眼科光学相干断层扫描（OCT）： 原理： 精确测量视神经盘周围的视神经视网膜神经纤维层厚度（RNFL）和视杯视盘比（CDR）等眼部结构的变化，这些变化与颅内压升高密切相关。 技术实现： OCT设备、图像采集与分析软件。 临床应用： 早期筛查和诊断颅内压升高。 2.2.2 基于超声技术的测量 经颅多普勒超声（TCD）： 原理： 测量颅内主要血管（如大脑中动脉、大脑前动脉）的血流速度，通过血流动力学参数推断颅内压。 技术实现： 超声换能器、多普勒信号处理。 相关参数： 血流速度、搏动指数（PI）、阻力指数（RI）等与颅内压的关联。 眼球超声： 原理： 测量眼球的轴向长度、角膜后表面到晶状体前表面的距离（ACD）、视神经鞘直径（ONSD）等，通过ONSD的扩张来评估颅内压。 技术实现： 眼科超声仪、图像分析。 临床价值： ONL作为一种相对可靠的无创指标。 2.2.3 基于声学技术的测量 脑声学： 原理： 探讨利用声波在颅内的传播特性来评估颅内压。 技术实现： 声源、接收器、声学模型。 研究现状： 尚处于探索阶段。 2.2.4 基于电生理信号的测量 脑电图（EEG）： 原理： 分析脑电波的频率、幅度、相干性等参数，与颅内压变化之间的潜在联系。 技术实现： EEG设备、信号处理算法。 挑战： EEG信号受多种因素影响，与ICP的直接线性关系不明确。 脑磁图（MEG）： 原理： 监测大脑产生的磁场，分析其与颅内压变化的关联。 技术实现： MEG设备、信号处理。 优势： 空间分辨率相对较高。 2.2.5 基于生物力学技术的测量 颅骨震动分析： 原理： 测量颅骨在特定激励下的振动响应，推断颅内压对颅骨刚度的影响。 技术实现： 激励装置、加速度计、信号分析。 颅骨变形监测： 原理： 利用光学或电容式传感器监测颅骨的微小变形，这些变形与颅内压变化存在关联。 技术实现： 传感器、数据采集系统。 2.3 信号处理与算法模型 信号预处理技术： 滤波、去噪、基线校正等。 特征提取： 从原始信号中提取与颅内压相关的关键特征。 机器学习与深度学习模型： 回归模型： 直接预测颅内压数值。 分类模型： 判断颅内压是否升高。 模型训练与优化： 数据集构建、模型选择、参数调整。 多模态数据融合： 结合多种无创检测方法的信号，提高预测精度。 第三章 临床应用与未来展望 3.1 现有无创颅内压检测方法的临床验证与局限性 临床试验设计与评估标准： 如何科学地评价无创方法的准确性、可靠性和重复性。 不同人群的适用性： 儿童、老年人、不同病理状态患者的特异性。 方法间的比较与选择： 针对不同临床场景选择最合适的方法。 技术成熟度与商业化现状。 3.2 未来发展方向 智能化与集成化： 开发更小型化、便携化、智能化的无创检测设备。 多参数融合与个体化建模： 结合更多生理信息，构建更精准的个体化预测模型。 实时连续监测： 实现更长时间、更连续的颅内压监测。 人工智能在辅助诊断与预后预测中的应用： 深度挖掘数据价值。 新型传感技术的探索： 寻求更灵敏、更稳定的测量方法。 标准化与规范化： 建立统一的行业标准和临床指南。 结 语 颅内压无创检测是神经外科和神经重症监护领域的重要发展方向。本书对目前主要的无创检测方法进行了全面的梳理和介绍，希望能够激发更多的研究者投入到这一领域，推动技术的进步，最终惠及广大患者。

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