Thermal imaging of microhemodynamics and integrated mapping of sweat gland activity as a method for diagnosing autonomic neuropathy

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Background and Objectives: Dynamic infrared thermography is a promising method for imaging physiological processes, including not only microhemodynamics but also the activity of eccrine sweat glands. Impaired sweat gland activity in the examined areas may primarily indicate damage to cholinergic nerve fibers. This study aims to develop and apply a novel approach for analysing dynamic thermograms, which is based on the separation of the original temperature signal into two independent components–vasomotor (microhemodynamics) and sudomotor (sweat gland activity)–for the detection of neuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus. Materials and Methods: Dynamic thermograms were recorded using a cooled camera with a temperature sensitivity of 0.02°C during a breathing test, which involved three sharp inhalations performed at 2-minute intervals. Thermograms were obtained from 11 healthy subjects and 11 patients with type 2 diabetes mellitus; the mean age of the participants was 58 ± 7 years. Thermogram pixels were classified into two categories: in the first category, temperature dynamics were influenced solely by microhemodynamics, while in the second category, they were influenced by the combined effect of microhemodynamics and sweat gland activity. To classify thermogram points, the values of the modulus of the derivative of temperature fluctuations with a threshold above 0.03°C/s were used. Visualization of regions with active sweat glands was achieved by integrating the information obtained over the entire duration of the experiment. Results: The use of the obtained integrated maps has made it possible to determine the relative area occupied by active sweat glands in the group of patients with type 2 diabetes mellitus (5.25%) and in the group of healthy subjects (22.25%). The results indicate a statistically significant decrease in the area of active sweat glands in the group of patients with diabetes mellitus compared to the control group. This finding may be a sign of impaired cholinergic sympathetic innervation and the presence of diabetic neuropathy in the upper limbs. Conclusions: The integrated map of functioning sweat glands enables a clinician to identify the body surface area with impaired autonomic function in the limbs, particularly for assessing the severity of peripheral neuropathy in patients with type 2 diabetes mellitus.

Sobre autores

Andrey Sagaidachnyi

Saratov State University

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

Andrey Antonov

Saratov State University

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

Ivan Zaletov

Saratov State University

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

Dmitriy Mayskov

Saratov State University

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

Andrey Fomin

Saratov State University

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

Sergey Potakhin

Saratov State Medical University named after V. I. Razumovsky

ORCID ID: 0000-0002-4159-3047
Código SPIN: 6910-9650
Bolshaya Kazachia st., 112 Saratov, 410012 Russia

Anatoliy Skripal

Saratov State University

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

Bibliografia

  1. Cutolo M., Smith V. Detection of microvascular changes in systemic sclerosis and other rheumatic diseases // Nature Reviews Rheumatology. 2021. Vol. 17. P. 665–677. https://doi.org/10.1038/s41584-021-00685-0
  2. Campbell J. S., Mead M. N. Human Medical Thermography. Boca Raton : CRC Press, 2022. 250 p. https://doi.org/10.1201/9781003281764
  3. Vainer B. G., Morozov V. V. Infrared thermography-based biophotonics: Integrated diagnostic technique for systemic reaction monitoring // Physics Procedia. 2017. Vol. 86. P. 81–85. https://doi.org/10.1016/j.phpro.2017.01.025
  4. Koroteeva E. Y., Bashkatov A. A. Thermal signatures of liquid droplets on a skin induced by emotional sweating // Quantitative InfraRed Thermography Journal. 2022. Vol. 19, № 2. P. 115–125. https://doi.org/10.1080/17686733.2020.1846113
  5. Vainer B. G. FPA-based infrared thermography as applied to the study of cutaneous perspiration and stimulated vascular response in humans // Physics in Medicine & Biology. 2005. Vol. 50, № 23. P. R63–R94. https://doi.org/10.1088/0031-9155/50/23/R01
  6. Lademann J., Sora J. Correlation between blood flow and various physiological parameters in yuman skin // Journal of Biomedical Photonics & Engineering. 2022. Vol. 8, № 4. Art. 040508. https://doi.org/10.18287/JBPE22.08.040508
  7. Krzywicki A. T., Berntson G. G., O’Kane B. L. A non-contact technique for measuring eccrine sweat gland activity using passive thermal imaging // International Journal of Psychophysiology. 2014. Vol. 94. P. 25–34. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2014.06.011
  8. Sagaidachnyi A. A., Mayskov D. I., Fomin A. V., Zaletov I. S., Skripal A. V. 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
  9. Баринов А. Н., Новосадова М. В. Вегетативная невропатия при сахарном диабете: клинические проявления, диагностика и лечение // Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2011. № 2. С. 25–33. https://doi.org/10.14412/2074-2711-2011-143
  10. Купцова Е. Н., Ботвинева Л. А. Современные представления о патогенезе диабетической нейропатии у пациентов с сахарным диабетом 2 типа. Патогенетическое обоснование применения природных лечебных факторов при сахарном диабете // Курортная медицина. 2020. № 3. С. 57–68. EDN: MECMYK
  11. Singaram S., Ramakrishnan K., Selvam J., Senthil M., Narayanamurthy V. Sweat gland morphology and physiology in diabetes, neuropathy, and nephropathy: A review // Archives of Physiology and Biochemistry. 2024. Vol.130, iss. 4. P. 437–451. https://doi.org/10.1080/13813455.2022.2114499
  12. Soliz P., Agurto C., Edwards A., Jarry Z., Simon J., Calder C., Burge M. Detection of diabetic peripheral neuropathy using spatial-temporal analysis in infrared videos // 2016 50th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers (ASILOMAR 2016). November 6–9, 2016. Pacific Grove, CA, USA. IEEE, 2016. P. 263–267. https://doi.org/10.1109/ACSSC.2016.7869038
  13. Estañol B., Corona M. V., Elías Y., Téllez-Zenteno J. F., Infante O., García-Ramos G. Sympathetic co-activation of skin blood vessels and sweat glands // Clinical Autonomic Research. 2004. Vol. 14, iss. 2. P. 107–112. https://doi.org/10.1007/s10286-004-0170-6
  14. Wohlfart S., Meiller R., Hammersen J., Park J., Menzel-Severing J., Melichar V. O., Schneider H. Natural history of X-linked hypohidrotic ectodermal dysplasia: A 5-year follow-up study // Orphanet Journal of Rare Diseases. 2020. Vol. 15. Art. 7. https://doi.org/10.1186/s13023-019-1288-x
  15. Mayskov D. I., Fomin A. V., Volkov I. U., Zaletov I. S., Skripal, A. V., Sagaidachnyi A. A. Statistical and spectral properties of spatio-temporal skin temperature oscillations derived by sweat gland activity: Thermal imaging exploration // Proceedings SPIE. 2022. Vol. 12192. Art. 121920Y. https://doi.org/10.1117/12.2626927
  16. Майсков Д. И., Сагайдачный А. А., Залетов И. С., Фомин А. В., Скрипаль А В. Интегральное картирование активности потовых желез методом дифференциальной термографии // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Физика, 2021. Т. 21, вып. 3. С. 222–232. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2021-21-3-222-232
  17. Сагайдачный А. А., Майсков Д. И., Залетов И. С., Фомин А. В., Скрипаль А. В. Детектирование активности единичных потовых желез методом макротермографии и ее взаимосвязь с температурой кожи и периферической гемодинамикой // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Физика 2020. Т. 20, вып. 2. С. 103–115. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2020-20-2-103-115
  18. Allen J., Howell K. Microvascular imaging: Techniques and opportunities for clinical physiological measurements // Physiological Measurement. 2014. Vol. 35, № 7. P. R91 – R141. https://doi.org/10.1088/0967-3334/35/7/R91
  19. Sato K., Kang W. H., Saga K., Sato K. T. Biology of sweat glands and their disorders. I. Normal sweat gland function // Journal of the American Academy of Dermatology. 1989. Vol. 20, iss. 4. P. 537–563. https://doi.org/10.1016/S0190-9622(89)70063-3
  20. Malik R. A. Diabetic neuropathy: A focus on small fibres // Diabetes/Metabolism Research and Reviews. 2020. Vol. 36. Suppl. 1. Art. e3255. https://doi.org/10.1002/dmrr.3255
  21. Taratorin A. M., Godik E. E., Guljaev Y. V. Functional mapping of dynamic biomedical images // Measurement. 1990. Vol. 8, iss. 3. P. 137–140. https://doi.org/10.1016/0263-2241(90)90055-B
  22. Godik E. E., Guljaev Y. V., Markov A. G., Petrov A. V., Taratorin A. M. Infrared dynamical thermovision of the biological objects // International Journal of Infrared and Millimeter Waves. 1987. Vol. 8. P. 517–533. https://doi.org/10.1007/BF01013262
  23. Godik E. E., Gulyaev Y. V. Functional imaging of the human body // IEEE Engineering in Medicine and Biology Magazine. 1991. Vol. 10, iss. 4. P. 21–29. https://doi.org/10.1109/51.107165
  24. Cardone D., Merla A. New frontiers for applications of thermal infrared imaging devices: Computational psychopshysiology in the neurosciences // Sensors. 2017. Vol. 17, iss. 5. Art. 1042. https://doi.org/10.3390/s17051042
  25. Ioannou S. Functional infrared thermal imaging: A contemporary tool in soft tissue screening // Scientific Reports. 2020. Vol. 10. Art. 9303. https://doi.org/10.1038/s41598-020-66397-9
  26. Сагайдачный А. А., Скрипаль А. В., Усанов Д. А. Тепловизионная биомедицинская диагностика. Саратов : Издательство «Саратовский источник», 2019. 156 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

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».