Restoration of microhemodynamics on the human body surface using the fractional derivative of temperature oscillations

封面

如何引用文章

全文:

详细

Background and Objectives: The possibility of restoring microhemodynamics on the human body surface was investigated through the analysis of skin temperature oscillation signals using integer and fractional order derivatives. Materials and Methods: Microhemodynamic data were simultaneously recorded via photoplethysmographic imaging and infrared thermography in four regions of the hand. To reconstruct microhemodynamics from temperature data, a previously described thermal wave model, along with integer and fractional order derivatives, were applied. A comparative analysis of the amplitude-frequency and phase-frequency characteristics of these transformations was conducted. The fractional-order derivative of temperature oscillations was calculated as the Riemann – Liouville differintegral. For a group of subjects, correlations were computed between the reconstructed microhemodynamic results during a 15-minute resting state using the thermal wave model and the integer/fractional-order derivatives of temperature. Results: It has been established that employing a fractional-order derivative of order 0.4 has yielded the best correlation between the frequency characteristics and those of the thermal wave model. The enhanced temporal-domain signal correlation achieved with the fractional-order derivative, compared to the integer-order derivative, is attributed to more accurate amplitude-frequency and phase-frequency transformations of temperature oscillations. These transformations align with the attenuation and dispersion processes of thermal waves in the skin. Conclusions: For precise restoration of microhemodynamics using skin temperature time derivatives, a the fractional-order derivative of 0.4 is preferable over integer-order derivatives. The described method can serve as a thermalbased technique for investigating blood flow oscillations in microvessels across multiple anatomical regions simultaneously.

作者简介

Andrey Sagaidachnyi

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-5296-1968
SPIN 代码: 9767-0578
Scopus 作者 ID: 36560200500
Researcher ID: C-6659-2013
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Ivan Volkov

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-0506-0606
SPIN 代码: 2474-1983
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Ivan Zaletov

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-1419-7372
SPIN 代码: 2308-4048
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Dmitriy Mayskov

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-3487-2590
SPIN 代码: 6665-1708
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Andrey Fomin

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-1568-8317
SPIN 代码: 9695-6479
Scopus 作者 ID: 57197605885
Researcher ID: E-3596-2013
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Andrey Antonov

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-7710-1577
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Mariya Tsoy

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-4681-6465
SPIN 代码: 6293-6951
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Anatoliy Skripal

Saratov State University

ORCID iD: 0000-0002-9080-0057
SPIN 代码: 3794-5749
410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

参考

  1. Танканаг А. В., Тихонова И. В., Гусева И. Е., Гриневич А. А. Влияние ортостаза на регуляцию микрогемодинамики кожи верхних и нижних конечностей при сахарном диабете 2 типа // Микроциркуляция и гемореология: XIV международная конференция по микроциркуляции и гемореологии : материалы международной научной конференции (Ярославль, 10–11 июля 2023 г.) / под ред. А. В. Муравьева. Ярославль : РИО ЯГПУ, 2023. С. 99.
  2. Фролов А. В., Локтионова Ю. И., Жарких Е. В., Сидоров В. В., Танканаг А. В., Дунаев А. В. Реакция микроциркуляции крови в коже различных участков тела при выполнении дыхательных упражнений йоги // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2023. Т. 22, № 1 (85). С. 72–84. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2023-22-1-72-84
  3. Жарких Е. В., Маковик И. Н. Потапова, Е. В. Дрёмин, В. В., Жеребцов Е. А., Жеребцова А. И., Дунаев А. В., Сидоров В. В., Крупаткин А. И. Оптическая неинвазивная диагностика функционального состояния микроциркуляторного русла пациентов с нарушением периферической микрогемодинамики // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2018. Т. 17, № 3 (67). С. 23–32. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2018-17-3-23-32
  4. Глазков А. А., Глазкова П. А., Куликов Д. А., Рогаткин Д. А. Влияние гендерных различий на параметры микрогемодинамики кожи, оцененные в ходе тепловой и окклюзионной проб // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2022. Т. 21, № 4 (84). С. 33–41. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2022-21-4-33-41
  5. Дунаев А. В. Метод оценки адаптивных изменений в микроциркуляторно-тканевых системах организма человека // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2020. № 3 (384). С. 88–89. https://doi.org/10.33979/2073-7408-2020-342-4-1-88-99
  6. Михайлова М. А., Федорович А. А., Горшков А. Ю., Королев А. И., Дадаева В. А., Жарких Е. В., Локтионова Ю. И., Дунаев А. В., Сидоров В. В., Драпкина О. М. Сравнительная оценка параметров лазерной допплеровской флоуметрии кожи здоровых лиц при использовании аппаратов различной модификации // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2023. Т. 22, № 3 (87). С. 41–50. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2023-22-3-41-50
  7. Mizeva I., Dremin V., Potapova E., Zherebtsov E., Kozlov I., Dunaev A. Wavelet analysis of the temporal dynamics of the laser speckle contrast in human skin // IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2019. Vol. 67, iss. 7. P. 1882–1889. https://doi.org/10.1109/TBME.2019.2950323
  8. Mizeva I., Potapova E., Dremin V., Kozlov I., Dunaev A. Spatial heterogeneity of cutaneous blood flow respiratory-related oscillations quantified via laser speckle contrast imaging // PLoS ONE. 2021. Vol. 16, no. 5. Art. e0252296. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0252296
  9. Potapova E. V., Seryogina E. S., Dremin V. V., Stavtsev D. D., Kozlov I. O., Zherebtsov E. A., Mamoshin A. V., Ivanov Yu. V., Dunaev A. V. Laser speckle contrast imaging of blood microcirculation in pancreatic tissues during laparoscopic interventions // Quantum Electronics. 2020. Vol. 50, № 1. P. 33–40. https://doi.org/10.1070/QEL17207
  10. Cracowski J. L., Roustit M. Human skin microcirculation // Comprehensive Physiology. 2020. Vol. 10, iss. 3. P. 1105–1154. https://doi.org/10.1002/cphy.c190008
  11. Волков И. Ю., Сагайдачный А. А., Фомин А. В. Фотоплетизмографическая визуализация гемодинамики и двухмерная оксиметрия // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Физика. 2022. Т. 22, вып. 1. С. 15–45. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2022-22-1-15-45
  12. Подтаев С. Ю., Попов А. В., Морозов М. К., Фрик П. Г. Исследование микроциркуляции крови с помощью вейвлет-анализа колебаний температуры кожи // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2009. Т. 8, № 3 (31). С. 14–20. EDN: MUNGCV
  13. Подтаев С. Ю., Мизева И. А., Смирнова Е. Н. Диагностика функционального состояния микроциркуляциина основе термометрии высокого разрешения // Вестник Пермского федерального исследовательского центра УРО РАН. 2012. № 3–4. С. 11–20. EDN: PZYRYT
  14. Frick P., Mizeva I., Podtaev S. Skin temperature variations as a tracer of microvessel tone // Biomedical Signal Processing and Control. 2015. Vol. 21. P. 1–7. https://doi.org/10.1016/j.bspc.2015.04.014
  15. Shusterman V., Anderson K. P., Barnea O. Spontaneous skin temperature oscillations in normal human subjects // American Journal of Physiology-Regulatory, Integrative and Comparative Physiology. 1997. Vol. 273, iss. 3, pt. 2. P. R1173-R1181. https://doi.org/10.1152/ajpregu.1997.273.3.R1173
  16. Ley O., Deshpande C. V. Comparison of two mathematical models for the study of vascular reactivity // Computers in Biology and Medicine. 2009. Vol. 39, iss. 7. P. 579–589. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2008.12.003
  17. Sagaidachnyi A. A., Skripal A. V., Fomin A. V., Usanov D. A. Determination of the amplitude and phase relationships between oscillations in skin temperature and photoplethysmography-measured blood flow in fingertips // Physiological Measurement. 2014. Vol. 35, № 2. P. 153–156. https://doi.org/10.1088/0967-3334/35/2/153
  18. Sagaidachnyi A. A., Fomin A. V., Usanov D. A., Skripal A. V. Thermography-based blood flow imaging in human skin of the hands and feet: A spectral filtering approach // Physiological Measurement. 2017. Vol. 38, № 2. P. 272–288. https://doi.org/10.1088/1361-6579/aa4eaf
  19. Sagaidachnyi A., Fomin A., Usanov D., Skripal A. Realtime technique for conversion of skin temperature into skin blood flow: Human skin as a low-pass filter for thermal waves // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2019. Vol. 22, № 12. P. 1009–1019. https://doi.org/10.1080/10255842.2019.1615058
  20. Fujimasa I., Chinzei T., Saito I. Converting far infrared image information to other physiological data // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 2000. Vol. 19, iss. 3. P. 71– 76. https://doi.org/10.1109/51.844383
  21. Merla A., Di Donato L., Romani G. L., Proietti M., Salsano F. Comparison of thermal infrared and laser doppler imaging in the assessment of cutaneous tissue perfusion in scleroderma patients and healthy controls // International Journal of Immunopathology and Pharmacology. 2008. Vol. 21, iss. 3. P. 679–686. https://doi.org/10.1177/039463200802100322
  22. Gorbach A. M., Wang H., Wiedenbeck B., Liu W., Smith P. D., Elster E. Functional assessment of hand vasculature using infrared and laser speckle imaging // Proceedings of SPIE. 2009. Vol. 7169. Art. 716919. https://doi.org/10.1117/12.809589
  23. Tang Y., Xu F., Lei P., Li G., Tan Z. Spectral analysis of laser speckle contrast imaging and infrared thermography to assess skin microvascular reactive hyperemia // Skin Research and Technology. 2023. Vol. 29, № 4. Art. e13308. https://doi.org/10.1111/srt.13308
  24. Сагайдачный А. А., Волков И. Ю., Цой М. О., Фомин А. В., Майсков Д. И., Антонов А. В., Залетов И. С., Скрипаль А. В. Оценка пространственно-временной неоднородности двухмерных изображений на примере фотоплетизмографической визуализации гемодинамики // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Физика. 2023. Т. 23, вып. 2. С. 128–140. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2023-23-2-128-140
  25. Procka P., Celovska D., Smondrk M., Borik S. Correlation Mapping of Perfusion Patterns in Cutaneous Tissue // Applied Sciences. 2022. Vol. 12, № 15. Art. 7658. https://doi.org/10.3390/app12157658
  26. Сагайдачный А. А., Усанов Д. А., Скрипаль А. В., Фомин А. В. Электротепловая аналогия свойств кожи и фильтра низких частот: взаимосвязь колебаний температуры и кожного кровотока в области конечностей // Математическая биология и биоинформатика. 2014. Т. 9, вып. 2. С. 309–318. https://doi.org/10.17537/2014.9.309
  27. Сагайдачный А. А., Фомин А. В. Анализ временной производной температурной реакции пальцев рук на плечевую окклюзию и ее взаимосвязь с параметрами гемодинамики // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2017. Т. 16, № 3 (63). С. 31–40. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2017-16-3-31-40
  28. Жмакин А. И. Теплопроводность за пределами закона Фурье // Журнал технической физики. 2021. Т. 91, № 1. С. 5–25. https://doi.org/10.21883/JTF.2021.01.50267.207-20
  29. Hristov J. Bio-heat models revisited: Concepts, derivations, nondimensalization and fractionalization approaches // Frontiers in Physics. 2019. Vol. 7. Art. 189. https://doi.org/10.3389/fphy.2019.00189
  30. Tang Y., Mizeva I., He Y. A modeling study on the influence of blood flow regulation on skin temperature pulsations // Proceedings of SPIE. 2017. Vol. 10337. Art. 1033716. https://doi.org/10.1117/12.2267952
  31. Сагайдачный А. А., Фомин А. В., Волков И. Ю. Предельные возможности современных тепловизоров как инструмента для исследования колебаний периферического кровотока человека в различных диапазонах частот // Медицинская физика. 2016. № 4 (72). С. 84–93. EDN: XCFWYD
  32. Sagaidachnyi A., Mayskov D., Fomin A., Zaletov I., Skripal A. Separate extraction of human eccrine sweat gland activity and peripheral hemodynamics from high- and low-quality thermal imaging data // Journal of Thermal Biology. 2022. Vol. 110. Art. 103351. https://doi.org/10.1016/j.jtherbio.2022.103351
  33. Сагайдачный А. А., Усанов Д. А., Скрипаль А. В., Фомин А. В. Метод тепловизионной визуализации колебаний кожного кровотока в конечностях: модификация спектральных составляющих // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2015. № 1 (53). С. 46–52. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2015-14-1-46-52
  34. Сагайдачный А. А., Скрипаль А. В., Фомин А. В., Усанов Д. А. Методика восстановления фотоплетизмограммы в диапазоне эндотелиальных и нейрогенных колебаний по результатам измерений температуры пальцев рук // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2013. № 3 (47). С. 22–28. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2013-12-3-22-28
  35. Усанов Д. А., Сагайдачный А. А., Скрипаль А. В., Фомин А .В. Взаимосвязь колебаний температуры и кровотока пальцев рук // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2012. Т. 11, № 2 (42). С. 37–42. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2012-11-2-37-42
  36. Сагайдачный А. А., Волков И. Ю., Фомин А. В., Залетов И. С., Скрипаль А. В. Термометрическое устройство для мониторинга колебаний объемного кровенаполнения на основе фильтра высоких частот // Медицинская техника. 2021. № 3 (327). С. 4–6. EDN: NYQQTX
  37. Pakarinen T., Oksala N., Vehkaoja A. IRlab-Platform for thermal video analysis in evaluation of peripheral thermal behavior and blood perfusion // Informatics in Medicine Unlocked. 2022. Vol. 30. Art. 100940. https://doi.org/10.1016/j.imu.2022.100940
  38. McQuilkin G. L., Panthagani D., Metcalfe R. W., Hassan H., Yen A. A., Naghavi M., Hartley C. J. Digital thermal monitoring (DTM) of vascular reactivity closely correlates with doppler flow velocity // Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE “Engineering in Medicine and Biology Society”, EMBC. 2009. Minneapolis, Minnesota, USA, 2009. P. 1100–1103. https://doi.org/10.1109/IEMBS.2009.5333962
  39. Kisela T. Fractional differential equations and their applications. Brno, Institute of Mathematics, Faculty of Mechanical Engineering, 2008. URL: https://www.vut.cz/ (дата обращения: 14.06.2025).
  40. Shitzer A., Stroschein L. A., Gonzalez R. R., Pandolf K. B. Lumped-parameter tissue temperature-blood perfusion model of a cold-stressed fingertip // Journal of Applied Physiology. 1996. Vol. 80, № 5. P. 1829–1834. https://doi.org/10.1152/jappl.1996.80.5.1829
  41. Сагайдачный А. А. Окклюзионная проба: методы анализа, механизмы реакции, перспективы применения // Регионарное кровообращение и микроциркуляция. 2018. Т. 17, № 3 (67). С. 5–22. https://doi.org/10.24884/1682-6655-2018-17-3-5-22

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».