Cyclic alternating pattern is associated with cerebral hemodynamic variation: A near-infrared spectroscopy study of sleep in healthy humans

The cylic alternating pattern (CAP), that is, cylic variation of brain activity without non-REM sleep stages, is related to sleep instability and preservation, as well as consolidation of learning. Unlike the well-known electrical activity of CAP, its cerebral hemodynamic counterpart has not been assessed in healthy subjects so far. We recorded scalp and cortical hemodynamics with near-infrared spectroscopy on the forehead and systemic hemodynamics (heart rate and smplitude of the photoplethysmograph) with a finger pulse oximeter during 23 rights in 11 subjects. Electrical CAP activity was recorded with a polysomnogram. CAP was related to changes in scalp, cortical, and systemic hemodynamic signals that resembled the ones seen in arousal. Due to their repetit8ive nature, CAP sequences manifested as low- and very-low-frequency oscillations in the hemodynamic signals. The subtype A3+B showed the strongest hemodynamic changes. A transient hypoxia occurred during CAP cycles, suggesting that an increased CAP rate, especially with the subtype A3+B, which may result from diseases or fragmented sleep, might have an adverse effect on the cerebral vasculature.Peer reviewe

Spontaneous Hemodynamic Oscillations during Human Sleep and Sleep Stage Transitions Characterized with Near-Infrared Spectroscopy

Peer reviewe

Magnetic-Stimulation-Related Physiological Artifacts in Hemodynamic Near-Infrared Spectroscopy Signals

Peer reviewe

Toiminnallinen lähi-infrapunaspektroskopia monimenetelmäsovelluksissa

With the population of the world getting older, the number of patients suffering from brain disorders is increasing. To tackle this challenge, safe, affordable, and easy-to-use methods for screening, diagnosing, and treating these disorders are needed. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), an optical method for monitoring blood circulatory changes related to brain activity, fulfills these requirements. However, it is still not in wide clinical use­—partly because the measured physiological phenomena are complex and therefore sometimes difficult to interpret. This Thesis demonstrates that fNIRS can be combined with other modalities to investigate phenomena that cannot be studied with separate recordings. Such multimodal measurements aid in characterizing and understanding physiological artifacts in fNIRS signals, and they can be used in various clinical applications. This Thesis focuses on the applications of monitoring sleep and characterizing effects of transcranial magnetic stimulation (TMS), a technique for diagnosing and treating various neurological and psychiatric disorders. The results in sleep monitoring show that circulatory changes recorded with fNIRS complement previous knowledge of the electrophysiological characteristics of sleep. Furthermore, some observations may be related to harmful effects of sleep disorders on the vasculature. In awake subjects, the developed multimodal method can serve in investigating neurovascular coupling. Altogether, the work contributes to methodology and analysis techniques for monitoring circulation during sleep and establishes a solid base for applying them in clinical settings. The results in recording effects of TMS suggest that TMS-evoked fNIRS responses should be interpreted with caution; fNIRS signals contain physiological artifacts during TMS. Furthermore, fNIRS signals are affected by changes in scalp circulation during mental and physical stress, but this problem can be alleviated by separating the changes in scalp and brain circulation with diffuse optical tomography. The reported observations increase the understanding about the origin of fNIRS signals, contribute to techniques for removing artifacts, and thus advance the usability of fNIRS in monitoring effects of TMS or sleep.Aivosairauksista kärsivien ihmisten määrä kasvaa maailman väestön ikääntyessä. Samalla myös näiden sairauksien seulontaan, diagnosointiin ja hoitoon käytettävien turvallisten, edullisten ja helppokäyttöisten menetelmien tarve lisääntyy. Toiminnallinen lähi-infrapunaspektroskopia (fNIRS) täyttää nämä vaatimukset. Se on menetelmä, jolla mitataan optisesti aivotoiminnan seurauksena aivojen verenkierrossa tapahtuvia muutoksia. Hyvistä ominaisuuksistaan huolimatta fNIRS ei ole kuitenkaan laajassa kliinisessä käytössä. Tämä johtuu osittain siitä, että menetelmän mittaamat fysiologiset ilmiöt ovat monimutkaisia ja siten toisinaan hankalia tulkita. Tämä väitöskirja osoittaa, että yhdistämällä fNIRS muihin menetelmiin voidaan tutkia ilmiöitä, joihin yksittäisillä menetelmillä ei päästä käsiksi. Tällaiset mittaukset auttavat luonnehtimaan ja ymmärtämään fNIRS-signaaleita. Lisäksi niillä on monia kliinisiä sovelluskohteita, joista tämä väitöskirja keskittyy unen seurantaan ja aivojen magneettistimulaation (TMS) vaikutusten mittaamiseen. TMS:ää voidaan käyttää monien neurologisten ja psykiatristen sairauksien diagnosointiin ja hoitoon. Unen seurantaan liittyvät tulokset osoittavat, että fNIRS:llä mitatut verenkierron muutokset täydentävät aiempaa elektrofysiologisten mittausten perusteella saatua tietämystä aivotoiminnan piirteistä unen aikana. Lisäksi osa havainnoista saattaa olla yhteydessä unisairauksien aiheuttamiin haitallisiin muutoksiin verisuonistossa. Hereillä olevilla koehenkilöillä samoja tekniikoita voidaan soveltaa hermoston ja verisuonten välisen kytkennän tutkimiseen. Kaiken kaikkiaan työssä kehitetyt menetelmät verenkierron monitorointiin unen aikana luovat vankan pohjan niiden käytölle kliinisessä ympäristössä. Tulokset TMS:n vaikutusten mittaamisesta viittaavat siihen, että TMS:n aikaisten fNIRS-signaalien tulkinnassa tulee noudattaa erityistä varovaisuutta; fNIRS-signaalit sisältävät fysiologisia häiriötä TMS:n aikana. Lisäksi muutokset päänahan verenkierrossa häiritsevät aivoperäisten fNIRS-signaalien mittaamista fyysisen ja henkisen kuormituksen aikana, mutta häiriöitä voidaan lieventää erottelemalla pinnasta ja aivoista lähtöisin olevat signaalit diffuusin optisen tomografian avulla. Väitöskirjassa esitetyt havainnot täydentävät aiempaa tietämystä fNIRS-signaalien alkuperästä, auttavat häiriöiden poistossa ja näin ollen edistävät fNIRS:n käytettävyyttä TMS:n vaikutusten ja unen mittaamisessa

Average peak times of hemodynamic signals, <i>p</i>-values of ANOVAs for peak amplitudes (only significant factors and interactions included), and results of post-hoc tests inside brackets.

<p>–: Not significant.</p><p>CAP: CAP subtype (A1, A2, A3).</p><p>Duration: Phase A duration (S = short 2–7 s; M = intermediate 7–11 s; L = long 11–60 s).</p><p>Ch: NIRS channel (1 cm, 4 cm).</p><p><i>X</i>×<i>Y</i>: interaction between <i>X</i> and <i>Y</i>.</p><p><i>X</i><<i>Y</i>: amplitude in <i>X</i> is smaller than in <i>Y</i>.</p>*<p>: negative amplitude; <i>X</i>^*<<i>Y</i>^* means that <i>X</i> is stronger in magnitude than <i>Y</i>.</p

Averaged NIRS signals and cardiovascular signals in CAP subtypes.

<p>Rows represent individual NIRS channels and cardiovascular signals and columns separate CAP subtypes. Red solid line is Δ[HbO₂] and blue dotted Δ[HbR] multiplied by two to show changes in the same scale. The shading depicts the 95% confidence interval of the mean and asterisks mark signals with significant changes during the cycle (one-way ANOVA with FDR-adjusted <i>p</i>-values). The vertical gray lines indicate the start of phase A, the average start of B and the average end of B. <i>N</i> indicates the number of cycles that have been averaged together and is same for both NIRS channels and signals. The cycle A3+B produces the strongest cortical and systemic hemodynamic changes. Changes in Δ[HbR] differ between the 1-cm and 4-cm channels.</p

Power of VLF/LF oscillations in CAP versus non-CAP separately for SWS and LS.

<p>Statistically significant differences are marked with *<i>p</i><0.05, **<i>p</i><0.01, ***<i>p</i><0.001 (<i>t</i>-test, <i>p</i>-values corrected with FDR control). The power of VLF/LF oscillations is higher during CAP than during non-CAP.</p