DOI: 10.17586/1023-5086-2023-90-01-60-75
УДК 535.51, 535.361, 616.15-07
Руслан Дмитриевич Хлынов1*, Виктория Александровна Рыжова2, Валерий Викторович Коротаев3, Сергей Николаевич Ярышев4, Тодор Стоянов Джамийков5, Марин Беров Маринов6
1, 2, 3, 4Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия
5, 6Технический университет Софии, София, Болгария
1ruslan384ruslan3@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2946-4653
2victoria_ryz@itmo.ru https://orcid.org/0000-0002-2682-8311
3korotaev_v_v@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-7102-5967
4sniaryshev@itmo.ru https://orcid.org/0000-0003-0052-3859
5tsd@tu-sofia.bg https://orcid.org/0000-0002-2114-6936
6mbm@tu-sofia.bg https://orcid.org/0000-0001-6784-1056
Аннотация
Предмет исследования. Поляризационные изображения, соответствующие координатным распределениям параметров состояния поляризации излучения, рассеянного биологическими объектами, которые характеризуются разным уровнем гематокрита крови. Поляризационные изображения сформированы в результате зондирования лазерным излучением с заданным состоянием поляризации кровесодержащей ткани через ногтевую пластину мизинца левой руки человека. Цель работы. Анализ возможностей применения метода активной видеополяриметрии для бесконтактного мониторинга уровня гематокрита крови в реальном времени. Разработка информативных критериев, позволяющих определить различия уровня гематокрита крови при разных состояниях биологического объекта. Метод. Физическое моделирование преобразования параметров поляризованного излучения при его взаимодействии с биологическим объектом. Реализована оптическая схема макета Стокс-видеополяриметра для регистрации распределений облученности на чувствительной площадке матричного приемника оптического излучения с единым полем анализа. Выполнена обработка цифровых изображений с использованием матричного формализма Стокса и Мюллера. Проведен сравнительный статистический анализ координатных распределений параметров состояния поляризации излучения (степени поляризации, азимута и эллиптичности) для выявления возможности определения различий в уровне гематокрита крови человека. Основные результаты. Предложен новый подход к неинвазивному мониторингу уровня гематокрита крови на основе поляризационно-оптического метода. При участии двух испытуемых добровольцев, состояние организмов которых гарантированно отличается уровнем гематокрита крови, получены координатные распределения и гистограммы параметров состояния поляризации излучения. Проведен статистический анализ, который показал, что существенные различия в статистических моментах второго–четвертого порядков поляризационных параметров излучения являются наиболее информативными диагностическими индикаторами при сравнительном анализе биологических объектов с различным уровнем гематокрита крови. Практическая значимость. При дальнейшем развитии предлагаемый метод может найти применение как в медицинской диагностике, так и в терапии при чрезвычайных ситуациях. Своевременное выявление существенных отклонений от нормы гематокрита на основе автоматизированного расчета и анализа разработанных информативных параметров поляризованного излучения позволит выполнять непрерывный мониторинг гематокрита крови при проведении хирургических операций и проводить эффективную корректировку вязкости крови в реальном времени.
Ключевые слова: поляризация, гематокрит крови, рассеяние, вектор Стокса, поляризационные изображения, координатные распределения, статистический анализ
Благодарность: авторы признательны Научно-исследовательскому центру оптико-электронного приборостроения Санкт-Петербургского университета ИТМО и Сектору исследования и разработки технического университета Софии за материальную и финансовую поддержку.
Ссылка для цитирования: Хлынов Р.Д., Рыжова В.А., Коротаев В.В., Ярышев С.Н., Джамийков Т.С., Маринов М.Б. Поляризационный метод мониторинга гематокрита крови // Оптический журнал. 2023. Т. 90. № 1. С. 60–75. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2023-90-01-60-75
Коды OCIS: 120.5410, 120.0120, 110.5405
Polarization method of blood hematocrit monitoring
Ruslan D. Khlynov1*, Victoria A. Ryzhova2, Valery V. Korotaev3, Sergey N. Yarishev4, Todor S. Djamiykov5, Marin B. Marinov6
1, 2, 3, 4ITMO University, St. Petersburg, Russia
5, 6Technical University of Sofia, Sofia, Bulgaria
1ruslan384ruslan3@gmail.com https://orcid.org/0000-0003-2946-4653
2victoria_ryz@itmo.ru https://orcid.org/0000-0002-2682-8311
3korotaev_v_v@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-7102-5967
4sniaryshev@itmo.ru https://orcid.org/0000-0003-0052-3859
5tsd@tu-sofia.bg https://orcid.org/0000-0002-2114-6936
6mbm@tu-sofia.bg https://orcid.org/0000-0001-6784-1056
Abstract
Subject of study. Polarization images, corresponding to the coordinate distributions of the polarization state parameters of optical radiation scattered by biological objects, which are characterized by different levels of blood hematocrit. Polarization images were formed as a result of probing laser radiation with a given state of polarization of blood-containing tissue through the fingernail plate of the little finger of the person’s left hand. Purpose of work. To analyze the possibilities of using the active video polarimetry method for non-contact monitoring of blood hematocrit in real time. To develop the informative criteria for determination the difference in the level of blood hematocrit in different states of a biological object, this work was carried out. Method. Physical modeling of transformation of the polarized radiation parameters during its interaction with a biological object. An optical scheme of the Stokes Video Polarimeter layout for irradiance distributions recording on the sensitive area of matrix photodetector with a single field of analysis was implemented. Digital images processing using Stokes and Mueller matrix formalism was performed. Comparative statistical analysis of the coordinate distributions of light polarization state parameters (degree of polarization, azimuth and ellipticity) was carried out to identify the possibility to determine differences in the hematocrit level in human blood. Main results. A new approach to non-invasive blood hematocrit level monitoring based on the polarization-optical method was proposed. We obtained coordinate distributions and histograms of the light polarization state parameters for two participating volunteers, whose body states are guaranteed to differ by the blood hematocrit level. Statistical analysis was performed, which showed that significant differences in the statistical moments of the second–fourth orders of light polarization parameters are the most informative diagnostic indicators in the comparative analysis of biological objects with different blood hematocrit levels. Practical significance. With further development, the proposed method can find application in both medical diagnostics and therapy in emergency situations. Timely detection of significant deviations from normal hematocrit based on automated calculation and analysis of the developed informative criteria will allow continuous monitoring of blood hematocrit during surgical operations and effective real-time correction of blood viscosity.
Keywords: polarization, blood hematocrit, scattering, Stokes vector, polarization images, coordinate distributions, statistical analysis
Acknowledgment: the authors are grateful to the Research Center for Optoelectronic Instrumentation of St. Petersburg University ITMO and Research and Development Sector of the Technical University of Sofia for material and financial support.
For citation: Khlynov R.D., Ryzhova V.A., Korotaev V.V., Yarishev S.N., Djamiykov T.S., Marinov M.B. Polarization method of blood hematocrit monitoring [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2023. V. 90. No 1. P. 60–75. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2023-90-01-60-75
OCIS codes: 120.5410, 120.0120, 110.5405
Список источников
1. He C., He H., Chang J., et. al. Polarization optics for biomedical and clinical applications: a review // Light Sci. Appl. 2021. № 10. P. 194. https://doi.org/10.1038/s41377-021-00639-x
2. Dybas J., Alcicek F.C., Wajada A., Kaczmarska M., Zimna A., Bulat K., Blat A., Stepanenko T., Mohaissen T., Szczesny-Malysiak E., Perez-Guaita D., Wood B.R., Marzec K.M. Trends in biomedical analysis of red blood cells – Raman spectroscopy against other spectroscopic, microscopic and classical techniques // TrAC Trends Analyt. Chem. 2022. V. 146. P. 116481. https://doi.org/10.1016/j.trac.2021.116481
3. Wang J., Yuan S., Qi J., Zhang Q., Ji Z. Advantages and prospects of optical coherence tomography in interventional therapy of coronary heart disease (Review) // Experimental and Therapeutic Medicine. 2022. V. 23. P. 1–19. https://doi.org/10.3892/etm.2022.11180
4. Li X., Han Y., Wang H., Liu T., Chen S., Hu H. Polarimetric imaging through scattering media: A review // Front. Phys. 2022. V. 10. Р. 815296. https://doi.org/10.3389/fphy.2022.815296
5. World health statistics 2022: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. Geneva: World Health Organization, 2022. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.
6. Bento D., Lopes S., Maia I., Lima R., Miranda J.M. Bubbles moving in blood flow in a microchannel network: The effect on the local hematocrit // Micromachines. 2020. V. 11(4). Р. 344. https://doi.org/10.3390/mi11040344
7. Tuchin V.V. Tissue optics: Light scattering methods and instruments for medical diagnosis. Bellingham, Washington, USA: SPIE Press, 2015. 988 p. https://doi.org/10.1117/3.1003040
8. Capocasale G., Panzarella V., Rodolico V., Di Fede O., Campisi G. In vivo optical coherence tomography imaging in a case of mucous membrane pemphigoid and a negative Nikolsky’s sign // J. Dermatology. 2018. V. 45(5). P. 603–605. https://doi.org/10.1111/1346-8138.14267
9. Крутиков В.Н., Золотаревский Ю.М., Лясковский В.Л. и др. Способ диагностики ишемической болезни сердца // Патент РФ № 2595483 C2. 2014. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/41/76/64/5a08a562d1d427/RU2595483C2.pdf
10. Букатый В.И., Павлова Я.В., Сакович С.И. и др. Взаимодействие низкоинтенсивного лазерного излучения с кровью человека // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. 2007. Т. 310. № 2. С. 121–125. URL: https://earchive.tpu.ru/handle/11683/1607
11. Yoon G.W., Jeon K.J. Noninvasive hematocrit monitoring based on parameter-optimization of a LED finger probe // J. Opt. Soc. Korea. 2005. V. 9. P. 107–110. https://doi.org/10.3807/JOSK.2005.9.3.107
12. Meinke M., Müller G., Helfmann J., Fribel M. Empirical model function to calculate hematocrit-depend optical properties of human blood // Appl. Opt. 2007. V. 46. P. 1742–1753. https://doi.org/10.1364/ao.46.001742
13. Chipman R.A., Lam W.S.T., Young G. Polarized light and optical system // Optical sciences and applications of light (Taylor & Francis) / Boca Raton: CRC Press, 2018. 1036 p. https://doi.org/10.1201/9781351129121
14. Mahato K.U.S., Mazumder K.K.N. Polarization-resolved Stokes-Mueller imaging: A review of technology and applications // Laser Med. Sci. 2019. V. 34. P. 1283–1293. https://doi.org/10.1007/s10103-019-02752-1
15. Peyvasteh M., Dubolazov A., Popov A., Ushenko A., Ushenko Y., Meglinski I. Two-point Stokes vector diagnostic approach for characterization of optically anisotropic biological tissues // J. Phys. D: Appl. Phys. 2020. V. 53(39). P. 395401. https://doi.org/10.1088/1361-6463/ab9571
16. Yao B.X., Gu N.T., Raor C.H. Компактный поляриметр с одновременным измерением всех компонентов вектора Cтокса, использующий матрицу линий задержки // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 4. С. 60–66.
17. Borovkova M., Peyvasteh M., Dubolazov O., et al. Complementary analysis of Mueller-matrix images of optically anisotropic highly scattering biological tissues // J. Eur. Opt. Soc.-Rapid Publ. 2018. V. 14. P. 20. https://doi.org/10.1186/s41476018-0085-9
18. Khlynov R.D., Ryzhova V.A., Konyakhin I.A., Korotaev V.V. Robotic polarimetry system based on image sensors for monitoring the rheological properties of blood in emergency situations // Smart electromechanical systems. studies in systems, decision and control / Ed. by Gorodetskiy A.E., Tarasova I.L. 2022. V. 419. P. 8–15. https://doi.org/10.1007/978-3-030-97004-8_15
REFERENCES
1. He C., He H., Chang J., et. al. Polarization optics for biomedical and clinical applications: a review // Light Sci. Appl. 2021. № 10. P. 194. https://doi.org/10.1038/s41377-021-00639-x
2. Dybas J., Alcicek F.C., Wajada A., Kaczmarska M., Zimna A., Bulat K., Blat A., Stepanenko T., Mohaissen T., Szczesny-Malysiak E., Perez-Guaita D., Wood B.R., Marzec K.M. Trends in biomedical analysis of red blood cells – Raman spectroscopy against other spectroscopic, microscopic and classical techniques // TrAC Trends Analyt. Chem. 2022. V. 146. P. 116481. https://doi.org/10.1016/j.trac.2021.116481
3. Wang J., Yuan S., Qi J., Zhang Q., Ji Z. Advantages and prospects of optical coherence tomography in interventional therapy of coronary heart disease (Review) // Experimental and Therapeutic Medicine. 2022. V. 23. P. 1–19. https://doi.org/10.3892/etm.2022.11180
4. Li X., Han Y., Wang H., Liu T., Chen S., Hu H. Polarimetric imaging through scattering media: A review // Front. Phys. 2022. V. 10. Р. 815296. https://doi.org/10.3389/fphy.2022.815296
5. World health statistics 2022: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. Geneva: World Health Organization, 2022. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.
6. Bento D., Lopes S., Maia I., Lima R., Miranda J.M. Bubbles moving in blood flow in a microchannel network: The effect on the local hematocrit // Micromachines. 2020. V. 11(4). Р. 344. https://doi.org/10.3390/mi11040344
7. Tuchin V.V. Tissue optics: Light scattering methods and instruments for medical diagnosis. Bellingham, Washington, USA: SPIE Press, 2015. 988 p. https://doi.org/10.1117/3.1003040
8. Capocasale G., Panzarella V., Rodolico V., Di Fede O., Campisi G. In vivo optical coherence tomography imaging in a case of mucous membrane pemphigoid and a negative Nikolsky’s sign // J. Dermatology. 2018. V. 45(5). P. 603–605. https://doi.org/10.1111/1346-8138.14267
9. Krutikov V.N., Zolotarevskij Yu.M., Lyaskovskij V.L., et al. Method for diagnosing of ischemic heart disease // Patent Rus. Federation № 2595483 C2. 2014. URL: https://patentimages.storage.googleapis.com/41/76/64/5a08a562d1d427/RU2595483C2.pdf
10. Bukaty V.I., Pavlova Ya.V., Sakovich S.I., et al. Interaction of low-intensity laserm light with human blood // Bulletin of the Tomsk Polytechnic University. 2007. V. 310. № 2. P. 113–116. URL: https://earchive.tpu.ru/handle/11683/349
11. Yoon G.W., Jeon K.J. Noninvasive hematocrit monitoring based on parameter-optimization of a LED finger probe // J. Opt. Soc. Korea. 2005. V. 9. P. 107–110. https://doi.org/10.3807/JOSK.2005.9.3.107
12. Meinke M., Müller G., Helfmann J., Fribel M. Empirical model function to calculate hematocrit-depend optical properties of human blood // Appl. Opt. 2007. V. 46. P. 1742–1753. https://doi.org/10.1364/ao.46.001742
13. Chipman R.A., Lam W.S.T., Young G. Polarized light and optical system // Optical sciences and applications of light (Taylor & Francis) / Boca Raton: CRC Press, 2018. 1036 p. https://doi.org/10.1201/9781351129121
14. Mahato K.U.S., Mazumder K.K.N. Polarization-resolved Stokes-Mueller imaging: A review of technology and applications // Laser Med. Sci. 2019. V. 34. P. 1283–1293. https://doi.org/10.1007/s10103-019-02752-1
15. Peyvasteh M., Dubolazov A., Popov A., Ushenko A., Ushenko Y., Meglinski I. Two-point Stokes vector diagnostic approach for characterization of optically anisotropic biological tissues // J. Phys. D: Appl. Phys. 2020. V. 53(39). P. 395401. https://doi.org/10.1088/1361-6463/ab9571
16. Yao B.X., Gu N.T., Raor C.H. Compact simultaneous full-stokes vector polarimeter based on micro-retarder arrays // J. Opt. Technol. 2018. V. 85. P. 238–243. https://doi.org/10.1364/JOT.85.000238
17. Borovkova M., Peyvasteh M., Dubolazov O., et al. Complementary analysis of Mueller-matrix images of optically anisotropic highly scattering biological tissues // J. Eur. Opt. Soc.-Rapid Publ. 2018. V. 14. P. 20. https://doi.org/10.1186/s41476018-0085-9
18. Khlynov R.D., Ryzhova V.A., Konyakhin I.A., Korotaev V.V. Robotic polarimetry system based on image sensors for monitoring the rheological properties of blood in emergency situations // Smart electromechanical systems. studies in systems, decision and control / Ed. by Gorodetskiy A.E., Tarasova I.L. 2022. V. 419. P. 8–15. https://doi.org/10.1007/978-3-030-97004-8_15
19. Qinrui Cheng, Ting Xu, Peisen Huang. Systematic error analysis and parameter design of a vision-based phase estimation method for ultra-precision positioning // Opt. Exp. 2022. V. 30. № 5. P. 8330–8344. https://doi.org/10.1364/OE.453670
