CC BY
34
ИНТРАОПЕРАЦИОННАЯ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКАЯ И ФИЗИОЛОГО-БИОХИМИЧЕСКАЯ КВАЛИМЕТРИЯ
КАК ПрИнЦИП многофАКторного
КОНТРОЛЯ ХИРУРГИЧЕСКИХ МАНИПУЛЯЦИЙ
(МЕЖДУНАРОДНАЯ БИБЛИОГРАФИЧЕСКАЯ СПРАВКА С УЧЕТОМ НЕАНГЛОЯЗЫЧНОЙ ЛИТЕРАТУРЫ)
ЧАСТЬ II: ИНТРАОПЕРАЦИОННАЯ СПЕКТРОСКОПИЯ, СПЕКТРОЗОНАЛЬНЫЙ КОНТРОЛЬ И МУЛЬТИСПЕКТРАЛЬНЫЙ МОНИТОРИНГ
Stanley Smith (С. Смит)
сетевой консультант проекта по подбору библиографии в США United States Department of Health and Human Services
W.J. Lin (В.-Дж. Линь)
сетевой консультант проекта по библиографии на восточных языках; Cit. Sci. Group on Nonst. LoC, Maryland (USA)
J. Berlitz (Ж. Берлиз)
научный переводчик романо-германской группы, специалист по сетевому краудсорсингу ФРГ
B.B. Панов
консультант по гистохимическим методам и специфическому окрашиванию Научный Центр Нефрологии РАМН
О.В. радов
консультант по вопросам алгоритмизации и data mining в интраоперационной
физико-химической квалиметрии; Institute of Mathematical Statistics, SIAM Activity Group on Life Sciences (USA). Институт Энергетических Проблем Химической Физики им Тальрозе (РФ)
Яблоков А.Г.
консультант по вопросам микроскопии и микрометрического обеспечения DIY-измерений, Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
3. Интраоперационная спектроскопия и позиционно-чувствигельный анализ. Аналитические химические подходы в операционном контроле можно разделить, как минимум, на две группы: периоперационные и, собственно, интраоперационные. Примерами из первой группы могут служить спектральный анализ аминокислот плазмы, осуществляемый периоперационно [179]
или периоперационный мониторинг состояния пациента по данным инфракрасной спектрофотометрии ближнего диапазона, NIR [106], что физически тождественно, инфракрасной спектроскопии [136]. Примером второй группы может считаться, в сущности, большая часть методов спектрального операционного контроля, включая интраоперационную магнитно-резонансную спектроскопию [130], интраоперационный ИК-мониторинг [51], интраоперационную радиочастотную спектроскопию [148], интраоперационную лазерную флуоресцентную спектроскопию [157], интраоперационную гамма-спектроскопию [40], интраоперационное детектирование методами спектроскопии упругого рассеяния [31] и множество других отличных методов, речь о которых прицельно пойдёт далее.
Наиболее распространенными, судя по данным компьютерного библиографического анализа, являются методы, основанные на использовании ближнего инфракрасного (N^1 диапазона. На их примере можно явственно показать возможности многофакторного анализа многоцелевого назначения, осуществляемого в рамках единого физического и, следовательно, химико-аналитического принципа в клинических условиях [103] - как в пе-риоперационном [106], так и в интраоперационном [51] мониторинге. Инфракрасные спектры используются как элемент контроля в анестезиологии [100,121], спектроскопического анализа гемодинамики и редокс-потенциала [98], контроля процессов флюидной терапии [34] - в особенности в различных способах перфузии [159,12] и, в частности - церебральной перфузии [60,127]. Большое внимание уделяется интраоперационной NIR-оксиметрии: основную часть приложений составляют измерения в кардиоваскулярной [109,182], включая анализ снабжения мозга в ходе операции на сердце [68], и церебральной оксиметрии [104,65,133,171], но имеются также работы, в которых речь идёт о региональной и периферической оксиметрии [59,182]. Анализ литературы показывает, что нередко речь идёт, в сущности, о раннем постоперационном, а не об интраоперационном мониторинге [59].
Следует отметить, что вне зависимости от целей проводящихся спектральных NIR-измерений, статистическое большинство работ сосредоточено в сердечно-сосудистой и нейрохирургии. Как следствие возможности проведения интраоперационной оксиметрии существует возможность определения и прогноза ишемии [122,100,10] по данным NlR-измерений. Аналогичным образом можно исследовать церебральную авторегуляцию при кар-диохиругических вмешательствах [110], а также производить церебральную NIR-спектроскопию в детской кардиохирургии [170]. Следует отметить, что
существуют и серьёзные аргументы против использования инфракрасной спектроскопии как принципа стандартного кардиохирургического мониторинга [54]. Эти аргументы можно поставить в один ряд с оправданными требованиями клинической валидации указанного метода [175 и необходимостью предотвращения кардиопульмонарной опасности по низкому гема-токриту [141], также препятствующей повсеместному внедрению этого нового метода.
Нейрохирургическое применение ограничивается вышеуказанной церебральной инфракрасной спектроскопией / спектрофотометрией [88,36], а также отражательной интраоперационной NIR-спектроскопией [119], однако весьма большой ряд работ, включая многие из цитированных выше, относится к объединенной нейро- и кардио- хирургической практике. В частности, производится NIR-спектроскопия мозга в процессе кардиоваскулярной хирургии [105], транскраниальный / церебральный доплеровский нейромо-ниторинг с инфракрасной спектроскопией [164], периоперационнная NIR-спектроскопия нейроотведений в кардиохирургии [136,178]. Аналогично дело обстоит в каротидной хирургии, где часто используется инфракрасная спектроскопия - в особенности в каротидной эндартеректомии или шунтировании [181]: там интраоперационный мониторинг может осуществляться в двойном режиме - на основе синхронизированного анализа вызванных потенциалов и NIR-спектроскопии [156].
Очевидно, что, так как ближний инфракрасный диапазон является имманентным для биотермогенеза и субдермальных экзотермических процессов, NIR-спектроскопия может рассматриваться как метод неразрушающего контроля или анализа биоматериала. Вероятно, с этим связан тот факт, что наибольшее распространение метод получил в вышеуказанных отраслях, для которых характерны высокие требования к точности хирургического процесса, а также при онкологических операциях [173,69], где повреждающий или тератогенный принцип контроля эквивалентен активации или ремиссии опухоли. Если же фокусироваться на возрастной структуре статистики исследований, то обращает на себя внимание обилие работ педиатрического (детская хирургия) плана - в частности, в области детской кардиохирургии и детской кардиохирургии с церебральным контролем [170,22,41,11,121].
Особым ответвление NIR-мониторинга является входящий в компетенцию направления IGS (image-guided surgery) индоцианиновый метод видеоангиографии [163,144,12], применяемый в хирургии аневризмов, артериовенозной церебральной хирургии и спинальных перфузиях. Иначе говоря, существует
не только «неразрушающий контроль», но и «неразрушающая дефектоскопия» в ИК - диапазоне.
Таким образом, на примере инфракрасных методов можно констатировать тот факт, что с помощью единого агента или техники можно пози-ционно-чувствительно детектировать, промерять и визуализировать («картировать») множество смежных взаимозависимых или выводимых друг из друга параметров. Подобная комплексность не достигнута пока в остальных диапазонах, о которых пойдёт речь в обзорной части настоящей работы, но необходимые технические и принципиальные физические предпосылки для этого, как будет показано в следующих частях, имеются.
Рассмотрим для примера радиочастотную спектроскопию, используемую во многих деликатных областях хирургии [148,149,37]. Спектроскопия сама по себе не является позиционно-чувствительным методом, однако в случае, если исследуемый радиочастотный сигнал продуцируется аппаратом УЗИ, то информация скеннера является позиционно-привязанной. Вследствие этого реализуемо интраоперационное позиционно-чувствительное спектральное исследование [139,140], в котором глубокий расширенный анализ сигнала и его интерпретация по медицинским критериям сопряжены и обладают топографо-анатомической привязкой. С другой стороны, существуют методы исследования, в которых медицинским приоритетом является пози-ционно-чувствительный сбор данных, а физически первичным является сбор спектральных данных. Так, интраоперационная магнитно-резонансная томография может являться источником спектральных данных в image-guided нейрохирургии [20,137], что может быть использовано для обнаружения биохимических отклонений in situ и, как следствие, идентификации опухолей или иных иссекаемых «cito» зон. Интраоперационная магнитно-резонансная спектроскопия рассматривается как один из наиболее достоверных методов обнаружения опухолей в нейрохирургии [113,130] и широко применяется с 1980-х гг. [115]. Хорошо зарекомендовавшее себя применение данного метода при проведении диагностических операций, в частности - биопсии мозга [58] при возможности мультикомпонентного интраоперационного анализа клеточных метаболитов [147], магнитно-резонансного 3Ф-анализа гемодинамики (МР перфузия) и интрацеллюлярного миокардиального метаболизма в норме и при ишемии [17], позволяет использовать её при анализе мозгового кровообращения, метаболизма и оксигенации1. Еще один вид получения
'Для анализа последней при измерении напряжения кислорода в офтальмохирургии используется также l9F МР -спектроскопия ['69], поэтому от какого стабильного изотопа отталкиваться в ходе анализа - дело личного выбора и проблема квалиметрической оптимальности конкретной методики.
8 МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОБЗОРЫ: клиническая практика и здоровье 2 2014
спектральной информации в процессе магнитно-резонансного интраопера-ционного томографирования связан с гибридизацией последнего с интрао-перационной нейросонографией [168], но здесь, в отличие от ядерно-магнитной интраоперационной спектроскопии, интраоперационной спектроскопии электронного парамагнитного резонанса [26] и нередко интегрируемой с ЯМР - спектроскопией позитронно-эмиссионной визуализации (см., напр.: [78]), источник спектрально-анализируемого сигнала и визуализации не совпадают, а используется два метода, один из которых используется для визуализации, а другой - для сбора сонографической информации как базиса квазиспектрального распределения. Этот подход недостаточно разработан для повсеместного внедрения в принципы планирования лечения, в отличие от ЯМР-спектроскопического имэджинга [177], хотя его многофакторность и, как следствие, межметодическая верифицируемость его данных с данными других методов контроля может считаться чрезвычайно положительной чертой для практического внедрения. Учитывая, что существуют достаточно известные подходы, объединяющие в себе магнитно-резонансную томографию, компьютерную томографию и интраоперационную сонографию [50], степень «мультифакторности» может быть увеличена, как минимум, на единицу.
4. Интраоперационная спектроскопия и возможности безэталонного
анализа.
Несмотря на разнообразие качественных спектральных методов контроля, наиболее пригодными к повсеместному внедрению являются не требующие громоздких и дорогостоящих установок оптические методы а также методы, работающие в ультрафиолетовом и инфракрасном диапазонах. Речь идёт, прежде всего, об общедоступной спектроскопии видимого диапазона, часто используемой для анализа перфузии [62,75,76] и мониторинга насыщения крови кислородом [67], являющегося средством раннего детектирования ишемии [77], а также об оптических спектральных методах ин-траоперационного детектирования опухолей [93,153-155,42]. Если говорить о наиболее методически тонком нейрохирургическом приложении оптических спектральных методов, то следует упомянуть не только о нейроонко-логии [93,153-155], но и о резективной хирургии эпилепсии под оптическим спектральным контролем [23]. Возникающее среди медиков понимание недостаточности видимого оптического диапазона приводит к экспериментам по множественной интраоперационной спектроскопии с компьютерным алгоритмическим анализом результатов измерений для получения специфи-
ческой комплексной информации диагностического плана: так, в работе [125] предлагается использовать метод тройной спектроскопии («triple spectroscopy», включающая в себя laser-induced autofluorescence, white-light remission, and high-frequency impedance spectroscopy, т.е. комплекс различных по физическим принципам спектральных измерений), который, несмотря на наличие справедливо критикуемых черт [35], является шагом к апробации многофакторного подхода в клинической практике. Один из наиболее активных исследователей в области применения оптической спектроскопии в интраоперационном анализе - S.A. Toms также постулирует необходимость многофакторного подхода, но новый фактор в его понимании не всегда связан с новым спектральным диапазоном: хотя он простирает область оптического анализа тканей от УФ до ИК диапазона, определяя сущность оптико-спектроскопического подхода, он вводит в его компетенцию спектроскопию отражения, спектроскопию флуоресценции, Рамановскую спектроскопию [155]. Поэтому, приводя ниже данные по использованию этих методов в ин-траоперационном анализе, мы не будем вводить оговорки о принадлежности длин волн к видимому диапазону, если это не будет требоваться контекстом и не указано иное.
Рассмотрим для начала спектрально-флуоресцентный анализ в хирургии, в котором российские специалисты являются одними из первых лидеров-пользователей [9]. В наиболее современных вариантах для муль-тиспектрального интраоперационного флуоресцентного детектирования используют квантовые точки [33]. Существуют методы флуоресцентного детектирования и гидирования в невидимом (инфракрасном) диапазоне [108,146], но они мало удобны без применения специальных вакуумных фотоэлектронных приборов, электронно-оптических преобразователей и иной аналогичной визуализирующей техники. Для поиска опухолей в нейроонко-логии, как правило, используют флуоресцентную спектроскопию с временным разрешением [27,28,174] и близкую к ней по методической реализации спектроскопию времен жизни возбужденных состояний [95].
Для сопоставления и дополнения данных аутофлуоресцентной (или иной интраоперационной флуоресцентной) спектральной регистрации при подозрении на опухолевый процесс (прогрессию) в ряде отраслей хирургии и, в частности, онкохирургии используется отражательная спектроскопия [81,87,132]. Сравнительно широкое распространение принципов отражательной спектроскопии как инструмента верификации флуоресцентных измерений в онкохирургии может быть связано с возможностью количественной
оценки (квантификации) параметров определения границ иссекаемой опухоли в ходе спектрально-отражательной визуализации [120].
Следует отметить ещё один методологический аспект отражательной спектроскопии, связанный с возможностью её использования для анализа светорассеяния, что особенно касается интраоперационной регистрации рассеяния в ближнем инфракрасном диапазоне в нейрохирургии [119]. Следует отличать диффузное отражение и рассеяние от специальных видов светорассеяния, таких как упругое статистическое светорассеяние, также известное как Рэлеевское рассеяние (elastic scattering, Rayleigh scattering), и неупругое - комбинационное (рамановское) рассеяние, сопровождающееся изменениями спектра излучения. Оба последних вида рассеяния активно используются в интраоперационной диагностике: первый - в лимфохирургии [72], нейрохирургии [31] и дерматохирургии [30]; второй аналогично - в лимфохирургии [66], нейрохирургии и, в частности, нейроонкологии [84,85], а также в других отраслях онкохирургии [57,82]. Таким образом, известен полный набор интраоперационных методов, применимых для оптического спектрального анализа в широком смысле слова по аннотации A.S. Toms [155].
Это обстоятельство дает возможность говорить о полноценном интраопе-рационном безэталонном анализе, базирующемся на инфракрасной, рама-новской и ультрафиолетовой спектроскопии [55]. В таком случае, предложенный с целью взаимной верификации результатов определения химического состава разными методами подход, заключающийся в гибридизации и взаимном дополнении методов и диапазонов, можно рассматривать как аналог широкодиапазонного метода безэталонного анализа («IR-UV-photochemical method of the standardless spectral analysis»), внедряющегося в последние годы в практику аналитической химии [19]. Если учесть, что методы безэталонного анализа внедряются в медицинскую практику более двадцати лет [86], ценность подобного инновационного подхода можно представить более весомо, проведя несложные праксеологические / праксеометрические расчеты [49]. Следует отметить, что безэталонный анализ наиболее ценен как раз для таких сложных аналитов, какие свойственны для биологических систем - многокомпонентных жидких сред [15,101], гетероатомных органических соединений [114] и супрамолекулярных систем [29], хотя наиболее разработан он на данный момент только для достаточно простых соединений. Существует много техник микропучкового безэталонного анализа [161,166], что позволяет, несмотря на наличие известных ограничений [94], надеяться на внедрение принципов безэталонного анализа в область микрургии и вы-
полнение при этом тезиса о совмещении агентов детектирования и хирургического воздействия, разрабатываемого, в частности, в настоящей статье.
Если говорить о микропучковом воздействии и соответствующем ему принципе безэталонного анализа, то очевидно, что он возможен только при известных характеристиках пучка (например, длине волны излучения или длине волны Де-Бройля у корпускулярного источника). Соответственно, наиболее оптимальным опорным источником с известными параметрами для микропучковой хирургии является оптический квантовый генератор - т.е. лазер [56], давно используемый в экспериментальной клеточной микрохирургии с хорошими результатами, обусловленными хорошо обоснованными биофизическими механизмами воздействия на биоорганические структуры [118]. Другой характерный источник сфокусированного воздействия - син-хротронный микропланарный пучок, хотя и используется в экспериментальной микрохирургии, в частности - при радиохирургических манипуляциях на мозге [13,123], не является когерентным источником, в связи с чем даже в монохроматизированном варианте вряд ли может быть использован для безэталонного анализа.
Однако, с другой стороны, лазерные источники содержат одну или несколько (если речь идёт о перестраиваемых лазерах, дающих несколько гармоник) длин волн излучения, которые могут не совпадать с диагностическими экстремумами спектра для безэталонного анализа, а многие промежуточные состояния и положения на спектре, имеющие ценность для диагностики, могут вообще выпадать из поля зрения исследователя. Это нормально в случае, если известен конкретный аналит. Так, в клинической гемодинамике ишеми-ческих [14,90] и стрессовых [160] состояний известен метод спекл-имэджинга, используемый также часто и в кортикальной гемодинамике [165] как пространственно-временной индикатор потока и окислительного метаболизма, в васкулярном мониторинге и при микроангиографических исследованиях [117] и при контрастном анализе перфузии ткани [38]. Здесь вполне очевидны предметы исследования, агент измерений, длина волны и принцип монофакторного анализа клинических показателей. Однако в случае измерений на более сложных принципах и сложных лоскутах тканей необходим лазерный метод, не ограничивающийся одной или несколькими длинами волн, то есть не простая фотометрия или основанный на фотометрических и контрасто-метрических принципах фотоимэджинг, а лазерная спектроскопия (или иной произвольный спектральный анализ с использованием лазерного источника) в относительно широком диапазоне длин волн.
Лазерная спектроскопия, в которой российские ученые-хирурги работают на равном уровне с зарубежными исследованиями [3,5,7], имеет несколько аспектов интраоперационной применимости: разграничение краев резекции по данным лазерно-индуцированной флуоресценции опухоли [116] и интрао-перационное детектирование нефлуоресцирующих опухолей и инфильтратов [157], мониторинг обеспечения тканей кислородом [145,83] и водой [112], а также синхронный спектрофотометрический и допплерографический мониторинг биофлюидики2 (LDV - Laser Doppler Velocimetry) на лоскуте ткани [64]. Следует отметить высокую совместимость лазерной допплерографии со спектральными методами анализа, следующую напрямую из сущности допплеровского метода: начиная с 1980-х гг., интраоперационный контроль каротидой тромбэндартерэктомии [150] и детектирование технических ошибок при артериальной хирургии [18] осуществляется методами допплеровского спектрального анализа. Принципы лазерного допплеровского анализа применимы и в гемодинамике [158], в частности при спектральном позиционно-чувствительном выявлении локального ишемического инсульта [176], что дает возможность сопоставления данных спекл-имэджинга гемодинамики на известной длине волны или же известном наборе длин волн с расширенными спектральными допплеровскими данными когерентной оптической томографии. Это является большим прогрессом также и по сравнению с допплеровскими методами 1980-х [180], в которых такие возможности анализа, вообще говоря, не предусматривались. В последнее время (с середины 2000-х гг.) регистрируется тенденция к объединению методов интраоперационного допплеровского мониторинга при кардиоваскулярных и цереброваскулярных процедурах с электроэнцефалографическими, NIR-спектроскопическими методами и записью соматосенсорных вызванных потенциалов оперируемого [135]. Таким образом, количество регистрируемой информации возрастает в несколько раз, учитывая появление новых источников псевдоспектральных последовательностей.
5. Интраоперационный псевдоспектральный мониторинг и безэталонный анализ.
2Это не синоним гемодинамики; в данном случае правильнее говорить, скорее, о механике биологических жидкостей или биофлюидной механике, чем о биофлюидике, оперирующей капиллярными силами, так как речь в указанных дисциплинах идет не только о микроциркуляции, но и о макроциркуляции крови и других биожидкостей [124,32], включая крупномасштабную обменную динамику кардиоваскулярного переноса [162]. С другой стороны, существуют работы, в трактовке которых биофлюидика является интраорганизменным подразделом микрофлюидики ламинарных жидкостей биологического происхождения и диспергированных капельных состояний биожидкостей [142], что противоречит первому, но лучше отвечает интраоперационному направлению работ, что ценно с точки зрения биофлюидного анализа хирургии как вмешательства в интактный морфогенез [44].
13 МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОБЗОРЫ: клиническая практика и здоровье 2 2014
Следует отметить, что для целей оптимального контроля, помимо математического / вычислительно-математического содержания псевдоспектральных последовательностей, в сущности, не требуется никакой другой информации об их физическом носителе [53,74]. С точки зрения контроля оптимума нет принципиальных различий между спектральными и псевдоспектральными аппроксимациями; более того, по существу, возможны смешанная спектрально-псевдоспектральные аппроксимации в ряде общих приложений [21]. Чем больше информации будет дано в модели, тем лучше. Использование спектральных данных оптического или иного анализа вместе с данными электрофизиологического контроля и получаемых на его базе спектроподобных распределений может быть вполне оправдано, так как: существуют псевдоспектральные решения волновых уравнений с релаксацией [71], описывающих ряд электрофизиологических феноменов, и аппроксимации одномерных волновых уравнений, также применимых в биофизике и электрофизиологии [70]; известны удобные в применении итеративные методы для дифференциальных уравнений с условиями запаздывания [96]; ряд электрофизиологиических процессов, в частности, распространение волн возбуждения в негомогенной анизотропной ткани в кардиофизиологии [102], удобно рассматривается / симулируется с использованием трехмерного псевдоспектрального моделирования. Поэтому, вдобавок к спектральным методам оценивания качества операции, можно спокойно добавить также и псевдоспектральные методы, которые при наличии вышеуказанных высоко-уровненвых и достоверных моделей предварительной симуляции могут также интерпретироваться как методы безэталонного «спектрального» / псевдоспектрального анализа.
Рассмотрим возможности спектрального анализа электрофизиологических данных в интраоперационном контроле. Первые опыты по интраопе-рационному применению ЭЭГ в широкой практике за рубежом относятся к поздним 1970-м гг. [92], а в СССР оно вошло в более-менее широкое применение в 1980-х [6]. Уже в 1980-е гг. зарубежные специалисты в ходе анестезии использовали не только обычный ЭЭГ но и спектральный анализ электроэнцефалографических данных [91]. В это время в СССР существовал специальный прибор - ритмокардиоэнцефалоскоп РКЭС-01 для качественного анализа в функционально-аналогичных целях, но публикаций с его упоминанием осталось крайне мало [8,2], хотя, согласно первой цитированной публикации, при использовании ПО «Сокар» мониторные системы на базе РКЭС-01 могли быть использованы для вычисления общепринятых статисти-
ческих показателей, автокоррелляционной (АКФ) и спектральной функций сердечного ритма в последовательных интервалах [1]. Однако, несмотря на то, что данный прибор поставлялся по спецзаказу в биомедицинские исследовательские институты и медицинские учреждения СССР3 (официальные расценки на монтаж данного прибора, установленные государственными указаниями, по настоящее время действуют на территории СНГ4, будучи заимствуемыми из номенклатуры 1980-х - 1990-х гг.5) уже в середине девяностых началось списание ритмокардиоэнцефалоскопов из клинических учреждений6, хотя в госрезерве оставались ещё сотни подобных аппаратов, а к настоящему времени использование подобных приборов является прерогативой учебных медицинских учреждений наиболее слаборазвитых республик и регионов СНГ [4]. Таким образом, не исчерпав функциональных аналитических возможностей, данный прибор был дисквалифицирован, не дав ни солидных квазиспектральных данных, ни отечественных методик, позволивших бы заменить его более современными аналогами (впрочем, учитывая распад биомедицинской электроники и электронной промышленности суверенных республик, явившийся прямым следствием развала СССР, вероятно, ни один аналог не смог бы выйти на рынок или поступить во всеобщее пользование, также как и старые ритмокардиоэнцефалоскопы РКЭС-01 не смогли выйти со складов Госрезерва до их списания и продажи вместе с остальным содержимым складов Министерства обороны в середине 2000-х). Поэтому при изложении дальнейшего материала нам придется почти не обращаться к литературе бывшего СССР / СНГ.
В настоящее время интраоперационный анализ спектра мощности ЭЭГ применяется в тех же целях, что и автоматизирвоанный ритмокардиоэн-цефалоскоп при анестезии [111], в том числе - для определения индекса
3 См., напр.: Приказ Минсоцобеспечения РСФСР № 87, Минздрава РСФСР № 536 от 31.07.87 «О мерах по дальнейшему улучшению организации протезно-ортопедической помощи населению РСФСР» и «Ведомость медицинского оборудования и приборов, подлежащих выделению в 1987 - 1988 гг. Минздравом СССР Минсобесу РСФСР (Приложение 1 к постановлению Совета Министров СССР от 16 апреля 1987 года № 451).
4 См. напр.: Федеральные единичные расценки на монтаж оборудования ФЕРм-2001. Сборник № 34 «Оборудование учреждений здравоохранения и предприятий медицинской промышленности» (с изменениями от 8 апреля 2008 г.) и Государственные строительные нормы Украины. ДБН Д.2.3-34-99. Сборник 34. «Оборудование учреждений здравоохранения и предприятий медицинской промышленности». «Ресурсные элементные сметные нормы на монтаж оборудования» (с изменениями и дополнениями, утвержденными приказами Госстроя Украины от 12.03.01 № 52; 11.03.02 № 48; 06.12.02 № 92; 10.03.04 № 41; 28.02.06 № 55).
5 Сборники расценок на монтаж оборудования. Сборник 34: «Оборудование учреждений здравоохранения и предприятий медицинской промышленности», СНиП 4.06-91 (Утв. пост. Государственного строительного комитета СССР от 29 декабря 1990г. № 114), М., Госстройиздат СССР, 1991.
6 Распоряжение Правительства Москвы, первого заместителя премьера от 08.02.96 № 107-РЗП «О списании с балансов учреждений здравоохранения непригодных для дальнейшего использования основных средств».
15 МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОБЗОРЫ: клиническая практика и здоровье 2 2014
анестезии при кумулятивном анализе спектра [73]; при кесаревом сечении [47] и записи R-R интервалов при нейрохирургической стимуляции [128,129]. Необходимо отметить, что нередко спектр может визуализирован посредством сканирования частоты с использованием частотомера с графическим отображением, так как «ЭЭГспектрограмма» это набор характеристических частот ритмов головного мозга [39], но в реальности следует использовать более сложные методы анализа, такие как метод Прони [43] или спектральный фингерпринтинг [134], фазовые спектры [52] и спектральные репрезентации Уолша [143], фликкер-шумовую спектроскопию7 [151,152] и спектры вариаций [63,131].
Это связано с тем, что много ценной информации содержится не в амплитудном распределении, а в не фиксируемых обычным способом процес-синга данных и визуализации спектра мощности фазовом, вариационном, магнитудном, шумовом и других спектральных распределениях. Эта информация имеет не только побочную диагностическую ценность, но и напрямую коррелирует с факторами интраоперационного воздействия: в частности, фазовая характеристика в нейрохирургии может являться индикатором анестезии [138].
Впрочем, трудности в интерпретации и понимании комплексности сложных спектров, примером которых мог бы выступать биспектральный анализ [97] отдаляют внедрение сложных методов спектральной / псевдоспектральной обработки на местах, хотя, как правило, они могли бы быть технологически внедрены ещё в прошлом веке; например, биспектральный анализ мог бы быть реализуем в общемедицинских масштабах на аппаратной базе 1990-х гг. [48]. В настоящее время широкое распространение в европейских и азиатских [172] интраоперационных условиях получил только спектрально-мощностной анализ - PSD, что говорит о том, что внедрение лимитируется человеческим фактором8, несмотря на то, что с объективных физико-химических позиций, дело обстоит значительно более оптимистично.
Таким образом, можно перейти от бытующего у многих медицинских работников понимания «спектров» как наборов некоторых характеристических величин или объектов [46,61,167,89] к физиологически и физически корректному пониманию спектров и псевдоспектральных последовательностей как математических и, следовательно, способных иметь точный квалиметри-7Этот метод пригоден не только для интраоперационной нейрофизиологиии, но и для гемодинамики, так как исходно фликкер-спектроскопия использовалась для исследования эритроцитов [45], но в 2000-е гг. это место в гемодинамике занял более популярный мультифрактальный анализ [24].
8Это относится не только к электрофизиологическим методом, но- даже более - к общедоступным методам интраоперационного биоакустического контроля - например частотного анализа в идентификации эмболии вен [16].
16 МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОБЗОРЫ: клиническая практика и здоровье 2 2014
ческий смысл величин или же неопосредованно-получаемых выборок объективных физических величин. В то же время возможность протяженного во времени мониторинга этих величин, имеющая название времяразрешенной (time resolved) интраоперационной спектроскопии [107,126] позволяет говорить о физическом носителе этих величин не как о стационарном объекте или точке измерения (что выводилось, например, в известной каждому медработнику контрольной интраоперационной фотометрии [80] или проводимой мгновенно по требованию оксиметрии [79]), а как о лонгитюдном процессе, контроль которого является технологическим требованием операции.
С другой стороны, возникает необходимость анатомо-морфологической привязки данных интраоперационной спектроскопии, что, в частности, решается методами многодиапазонной IGS («image-guided surgery»), включая времяразрешенные (цейттраферные, видеографические и т.п.) принципы многомерного IGS-контроля.
ЛИТЕРАТУРА
1. Баевский Р. М, Кириллов О. И., Клецкин С. З. Математический анализ изменений сердечного ритма при стрессе. - Москва: Наука, 1984.
2. Богомолов Б.Н. и др. // Вестник Российской военно-медицинской академии. - 2011. - №4. - С. 163167.
3. Горяйнов С. А. и др. // Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. - 2012. № 6. - С. 57-65.
4. Ибраева С.С. Физиологиялык кызметтерд! зерттеу эщютерк Крзгыш ¥лпаларды тiтiркендiру эдютерк №1: Тэжiрибелiк сабавда арналган эдютемелк ендеулер, «Жалпы медицина» К. 2, Сагат саны, 4 (2010)
5. Павлов Ю.В. и др. //Хирургия; Журнал им. Н.И. Пирогова. - 2006. - № 2. - С. 52-56.
6. Покровский А.В. и др. // Хирургия. - 1987. - № 12. - С. 12-19.
7. Потапов А. А. и др. // Журнал «Вопросы нейрохирургии» имени Н.Н. Бурденко. - 2012. - № 5. - С. 3-12.
8. Сенцов В.Г., Брусин К.М. // Биомедицинский журнал. - 2004. - № 5. - С. 182-190.
9. Успенский Л.В. и др. // Хирургия. - 1996. - № 3. - С. 31-33.
10. Agostini M. et al. // Heart Surg. Forum. - 2012. - Vol. 15, N 4. - P. E221-E223.
11. Amigoni A. et al. // Interact. Cardiovasc. Thorac. Surg. - 2011. - Vol. 12, N 5. - P. 707-712.
12. Amiri A.R. et al. // Spine J. - 2013. - Vol. 13, N 12 - P. 1818-1825.
13. Anschel D.J. et al. // Neurosurg. Rev. - 2010. - Vol. 34, N 2. - P. 133-142.
14. Armttage G.A. et al. // Blood Flow Metab. - 2010. - Vol. 30, N 8. - P. 1432-1436.
15. Astakhov S.A. et al. // Journal of Analytical Chemistry. - 2001. - Vol. 56, N 7. - P. 625-634.
16. Auer T. et al. // Biomed. Tech. - 1994. - Vol. 39, N 3. - P. 47-50.
17. Axford T.C. et al. // J. Thorac. Cardiovasc. Surg. - 1992. - Vol. 103, N 5. - P. 902-906.
18. Bandyk D.Eet aI. // Arch. Surg. - 1984. - Vol. 119, N 4. - P. 421-428.
19. Baranov V.I. et al. // Journal of Analytical Chemistry. - 2012. - Vol. 67, N 2. - P. 114-121.
20. Bendszus M. et al. // Neuroradiology. - 2002. - Vol. 44, N 1. - P. 77-82.
21. Benyu G. et al. // Acta Mathematicae Applicatae Sinica. - 2001. - Vol. 17, N 2. - P. 218-232.
22. Berens R.J. et al. // Paediatr. Anaesth. - 2006. - Vol. 16, N 7. - P. 777-781.
23. Bhatia S. et al. // Neurosurg. Focus. - 2008. - Vol. 25, N 3. - P. E24.
24. Bishop S.M. et al. // Anesthesiology. - 2012. - Vol. 117, N 4. - P. 810-821.
25. Bretan P.N. Jr. et al // Journ. Urol. - 1986. - Vol. 136, N 6. - P. 1356-1359.
26. Brown A. et al. // Biochem. Soc. Trans. - 1998. - Vol. 26, N 2. - P. S140.
27. Butte P.V/. etal. // J. Biomed. Opt. - 2010. - Vol. 15, N 2. - P. 027008.
28. Butte P.V. et al. // J. Biomed. Opt. - 2005. - Vol. 10, N 6. - P. 064026.
29. Butyrskaya E.V et al. // Journal of Analytical Chemistry. - 2009. - Vol. 64, N 10. - P. 1000-1006.
30. Canpolat M. et al // Dermatol. Surg. - 2012. - Vol. 38, N 2. - P. 215-223.
31. Canpolat M. et al. // J. Biomed. Opt. - 2009. - Vol. 14, N 5. - P. 054021..
32. Chandran K.B. et al. Biofluid Mechanics: The Human Circulation. - CRC Press, Boca Raton, 2012.
33. Chin PT. et al. // Biomaterials. - 2010. - Vol. 31, N 26. - P. 6823-6832.
34. Cohn S.M. et al // Am. Surg. - 2010. - Vol. 76, N 12. - P. 1384-1392.
35. Da Pozzo L.F. // Eur. Urol. - 2009. - Vol. 55, N 2. - P. 383-384.
36. Denault A. et al. // Cardiothorac.Vasc. Anesth. - 2007. - Vol. 11, N 4. - P. 274-281.
37. Dotan Z.A. et al. // Prostate Cancer Prostatic. Dis. - 2013. - Vol. 16, N 1. - P. 73-78.
38. Draijer M. et al. // Lasers in Medical Science. - 2009. - Vol. 24, N 4. - P. 639-651.
39. Dressier O. et al. // Br. Journ. Anaesth. - 2004. - Vol. 93, N 6. - P. 806-809.
40. Dünne A.A. et al. // Otolaryngol. Pol. - 2001. - Vol. 55, N 2. - P. 127-134.
41. Durandy Y et al. // Perfusion. - 2011. - Vol. 26, N 5. - P. 441-416.
42. Eljamel M.S. et al // Journ. Neurooncol. - 2009. - Vol. 92, N 3. - P. 417-421.
43. Fernandez-Rodriguez A.J. et al. // IFMBE Proc. - 2014. - Vol. 41. - P. 627-630.
44. Fleury V. // Comput. Methods. Biomech. Biomed. Engin. - 2012. - Vol. 1, P. 17-18.
45. Fricke K. et al. // European Biophysics Journal. - 1986. - Vol. 14, N 2. - P. 67-81.
46. Friesen A. et al. // Fortschr. Med. - 1984. - Vol. 102, N 43. - P. 1109-1112 (in German).
47. Gaitini L. et al // Can. J. Anaesth. - 1995. - Vol. 42, N 5. - P. 377-381.
48. Gajraj R.J. et al. // Br. J. Anaesth. - 1998. - Vol. 80, N 1. - P. 46-52.
49. Gasparski W. Kryterium i metoda wyboru rozwiazania technicznego w ujeciu prakseometrycznym (z zagadaniem metodologii projectowania). Panstwowe Wydawnictwo Naukowe, Zaklad Prakseologii Polskei Akademii Nauk, Warszava. 132 p., 1970.
50. Gebarski S.S. et al // Radiology. - 1985. - Vol. 157, N 2. - P. 379-385.
51. Germon T. // Spine. - 2002. - Vol. 27, N 24. - P. 2850-2852.
52. Goldberg J.A. et al // Journ. Neurophysiol. - 2013. - Vol. 110, N 10 - P. 2497-2506.
53. Gong Q. et al. // Computational Optimization and Applications. - 2008. - Vol. 41, N 3. - P. 307-335.
54. Gregory A, Kohl B.A. // J. Cardiothorac. Vasc. Anesth. - 2013. - Vol. 27, N 2. - P. 390-394.
55. GribovL.A., Dement'ev V.A. // Journal of Analytical Chemistry. - 2012. - Vol. 67, N 5. - P. 414-422.
56. Gross G.W. et al. // Journ. Neurosci. - 1983. - Vol. 3, N 10. - P. 1979-1993.
57. Haka A.S. et al // Cancer Res. - 2006. - Vol. 66, N 6. - P. 3317-3322.
58. Hall W.A., Truwit C.L. // Neurosurg. Clin. N. Am. - 2005. - Vol. 16, N 1. - P. 165-172.
59. Hansen J.H. et al. // Eur. J. Cardiothorac. Surg. - 2013. - Vol. 43, N 2. - P. e37-e43.
60. Harrer M. et al // Eur. J. Cardiothorac. Surg. - 2010. - Vol. 38, N 5. - P. 561-567.
61. Heary R.Fet al. // Surg. Neurol. - 1994. - Vol. 42, N 5. - P. 417-423.
62. Heninger С. et al. // Paediatr. Anaesth. - 2006. - Vol. 16, N 11. - P. 1133-1137.
63. Herrero J.L. et al. // Neuron. - 2013. - Vol. 78, N 4. - P. 729-739.
64. Hölzle Fet al. // Journ. Craniomaxillofac. Surg. - 2006. - Vol. 34, N 1. - P. 25-33.
65. Horie N. et al // Neuroradiology. - Vol. 47, N 5. - P. 375-379.
66. Horsnell J. et al. // Analyst. - 2010. - Vol. 135, N 12. - P. 3042-3047.
67. Hoshino T et al. // Surg. Neurol. - 2006. - Vol. 65, N 6. - P. 569-576.
68. Huang J.H. et al. // Asian Cardiovasc. Thorac. Ann. - 2007. - Vol. 15, N 3. - P. 194-199.
69. Hutteman M. et al. // Eur. J. Surg. Oncol. - 2011. - Vol. 37, N 3. - P. 252-257.
70. JackiewiczZ, Welfert B.D. // Journal of Scientific Computing. - 2004. - Vol. 18, N 2. - P. 287-313.
71. Jackiewicz Z. et al. // Journal of Scientific Computing. - 2004. - Vol. 20, N 1. - P. 1-28.
72. Johnson K.S. et al. // J. Biomed. Opt. - 2004. - Vol. 9, N 6. - P. 1122-1128.
73. Jospin M. et al. // Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. - 2007. - Vol. 2007. - P. 15-18.
74. Kang W. et al. Pseudospectral Optimal Control and Its Convergence Theorems. In: Analysis and Design of Nonlinear Control Systems. - Berlin - Heidelberg - New York: Springer, 2008.
75. Kariiczek A. et al. // Eur. Surg. Res. - 2008. - Vol. 41, N 3. - P. 303-311.
76. Kariiczek A. et al. // Colorectal Dis. - 2010. - Vol. 12, N 10. - P. 1018-1025.
77. Kariiczek A. et al. // J. Surg. Res. - 2009. - Vol. 152, N 2. - P. 288-295.
78. Karroum O. et al. // Contrast Media Mol.Imaging. - 2013. - Vol. 8, N 3. - P. 274-280.
79. Kâsier M. et al. Il HNO. - 1990. - Vol. 38, N 10. - P. 375-378 (in German).
80. Keenan W.N. et al. Il J. Pediatr. Orthop. - 1998. - Vol. 18, N 4. - P. 488-491.
81. Keller M.D. et al. Il Lasers Surg. Med. - 2010. - Vol. 42, N 1. - P. 15-23.
82. Keller M.D. et al. Il J. Biomed. Opt. - 2011. - Vol. 16, N 7. - P. 077006.
83. Klein K.U. et al. Il J. Neurosurg. Anesthesiol. - 2010. - Vol. 22, N 1. - P. 38-45.
84. Koljenovic S. et al. Il Anal. Chem. - 2007. - Vol. 79, N 2. - P. 557-564.
85. Koljenovic S. et al Il Lab. Invest. - 2002. - Vol. 82, N 10. - P. 1265-1277.
86. Korneev V.A. et al. Il Journal of Applied Spectroscopy. - 1990. - Vol. 52, N 4. - P. 335-339.
87. Krujt B. et al. Il Lasers Surg. Med. - 2009. - Vol. 41, N 9. - P. 653-664.
88. Kunlhara T et al. Il ASAIO J. - 2001. - Vol. 47, N 4. - P. 417-421.
89. LeMaire S.A. et al. Il Ann. Thorac. Surg. - 2006. - Vol. 81, N 6. - P. 2063-2078.
90. Levy H. et al. Il Biomed. Opt. Express. - 2012. - Vol. 3, N 4. - P. 777-791.
91. Levy W.J. Il Anesthesiology. - 1987. - Vol. 66, N 4. - P. 489-495.
92. Levy W.J. et al. Il Anesthesiology. - 1980. - Vol. 53, N 3. - P. 223-236.
93. Lin W.C. et al. Il Photochem. Photobiol. - 2001. - Vol. 73, N 4. - P. 396-402.
94. Losic B.I., TabakFA. Il Mikrochimica Acta. Suppl. - 1998. - Vol. 15. - P. 321-324.
95. Marcu L. et al. Il Photochem. Photobiol. - 2004. - Vol. 80. - P. 98-103.
96. Mead J, Zubik-Kowal B. Lecture Notes in Computer Science. - 2004. - Vol. 3039. - P. 451-458.
97. Miller A. et al. Il Br. J. Anaesth. - 2004. - Vol. 92, N 1. - P. 8-13.
98. Mttsuta H. et al. Il Am. J. Transplant. - 2006. - Vol. 6, N 4. - P. 797-805.
99. Moerman A. et al. Il Anesth. Analg. - 2013. - Vol. 116, N 4. - P. 760-766.
100. Moerman A. et al. // J. Endovasc. Ther. - 2011. - Vol. 18, N 1. - P. 91-95.
101. Monakhova YB. et al. Il Journal of Analytical Chemistry. - 2009. - Vol. 64, N 5. - P. 479-489.
102. Ng Kl, Yan R. II Med. and Biol. Eng. and Comput. - 2003. - Vol. 41, N 6. - P. 618-624.
103. Nollert G. II Can. J. Anaesth. - 2006. - Vol. 53, N 3. - P. 323.
104. Nollert G. et al. II Thorac Cardiovasc. Surg. - 2000. - Vol. 48, N 4. - P. 247-253.
105. Nollert G. et al. II Thorac Cardiovasc. Surg. - 1998. - Vol. 46, N 3. - P. 167-175.
106. Ochiai R. II Masui. - 1994. - Vol. 43. - S245-S251 (in Japanese).
107. Ohmae E. et al. II J. Biomed. Opt. - 2007. - Vol. 12, N 6. - P. 062112.
108. Ohnishi S. et al. II Am. J. Transplant. - 2006. - Vol. 6, N 10. - P. 2321-2331.
109. Ohnishi Y et al. Il Masui. - 1993. - Vol. 42, N 8. - P. 1217-1222 (in Japanese).
110. Ono M. et al. Il Anesth. Analg. - 2013. - Vol. 116, N 1. - P. 198-204.
111. Otto K.A. Il Lab. Anim. - 2008. - Vol. 42, N 1. - P. 45-61.
112. Paliikaris I.G. et al. Il J. Refract. Surg. 1998. - Vol. 14, N 6. - P. 655-660.
113. Pamir M.N. et al. Il Journ. Neurosurg. - 2013. - Vol. 118, N 6. - P. 1191-1198.
114. Pavlyuchko A.I. et al. Il J. Anal. Chem. - 2010. - Vol. 65, N 11. - P. 1109-1112.
115. Petroff O.A. et al. Il Neurology. - 1989. - Vol. 39, N 9. - P. 1197-1202.
116. Poon W.S. et al. Il J. Neurosurg. - 1992. - Vol. 76, N 4. - P. 679-686.
117. Qin J. et al. Il Opt. Express. - 2012. - Vol. 3, N 3. - P. 455-466.
118. Quinto-Su P.A., Venugopalan VIl Meth. Cell Biol. - 2007. - Vol. 82. - P. 113-151.
119. Radhakrishnan H. et al. Il J. Biomed. Opt. - 2005. - Vol. 10, N 5. - P. 051405.
120. Ramanujam N. et al. Il Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. - 2009. - Vol. 2009. - P. 6554-6556.
121. Raux O. et al. Il Ann. Fr. Anesth. Reanim. - 2013. - Vol. 32, N 1. - P. e49-e53 (in French).
122. Rediin M. et al. Il Ann. Thorac. Surg. - 2006. - Vol. 82, N 1. - P. 323-325.
123. RomaneliiP, Bravin A. Il Neurol. Res. - 2011. - Vol. 33, N 8. - P. 825-831.
124. Rubenstein D. et al. Biofluid Mechanics: An Introduction to Fluid Mechanics, Macrocirculation, and Microcirculation. - Amsterdam, Boston, Heidelberg, London, New York, Oxford, Paris, San Diego, San Francisco, Singapore, Sydney, Tokyo: Elsevier - Academic Press, 2011.
125. Salomon G. et al. II Eur. Urol. - 2009. - Vol. 55, N 2. - 2009. - P. 376-383.
126. Sato C. et al. II Appl. Opt. - 2007. - Vol. 46, N 14. - 2007. - P. 2785-2792.
127. Senanayake E, et al. II J. Card. Surg. - 2012. - Vol. 27, N 2. - P. 211-216.
128. Sesay M. et al. II Can. J. Anaesth. - 2002. - Vol. 49, N 9. - P. 936-941 (in French).
129. Sesay M. et al. II Ann. Fr. Anesth. Reanim. - 2003. - Vol. 22, N 5. - P. 421-424 (in French).
130. ShaikhouniA, Chiocca E.A. II J. Neurosurg. - 2013. - Vol 118, N 6. - P. 1188-1189.
131. Shapley R. II Journ. Gen Physiol. - 1971. - Vol. 57, N 5. - P. 557-575.
132. Sharma V et al. // Biomed. Opt. Express. - 2012. - Vol. 3, N 8. - P. 1825-1840.
133. Shear T, Tobias J.D. // Paediatr. Anaesth. - 2005. - Vol. 15, N 6. - P. 504-508.
134. Siegel M. et al. // Nature Reviews Neuroscience. - 2012. - Vol. 13. - P. 121-134.
135. Sloan M.A. // Neurol. Clin. - 2006. - Vol. 24, N 4. - P. 631-645.
136. Sood ED et al. // J. Thorac. Cardiovasc. Surg. - 2013. - Vol. 145, N 2. - P. 438-445.
137. Stadlbauer A. et al // Journ. Neurosurg. - 2004. - Vol. 101, N 2. - P. 287-294.
138. Steyn-Ross D.A. et al. // Sp. Ser. in Comp. Neurosci. - 2010. - Vol. 4. - P. 1-26.
139. Strowitzki M. et al. // Ultrasound Med. Biol. - 2007. - Vol. 33, N 4. - P. 522-529.
140. Strowttzki M. et al. // J. Neuroimaging. - 2008. - Vol. 18, N 1. - P. 73-80.
141. Sung TY et al. // J. Int. Med. Res. - 2011. - Vol. 39, N 4. - P. 1497-1503.
142. Swierkowski S.P. // Biomedical Microdevices. - 2002. - Vol. 4, N 1. - P. 55-61.
143. SychevA.N. // Automatic Control and Computer Sciences. - 2011. - Vol. 45, N 5. - P. 241-258.
144. Takagi Y. et al. // Neurosurgery. - 2012. - Vol. 70, N 1. - P. 34-43.
145. Tamura M, Tamura T// Med. Biol. Eng. Comput. - 1994. - Vol. 32, N 4. - P. S151-S156.
146. Tanaka E. et al. // J. Urol. - 2007. - Vol. 178, N 5. - P. 2197-2202.
147. Tatara T et al. // Clin. Chim. Acta. - 1999. - Vol. 279, N 1-2. - P. 117-124.
148. ThillM. // Expert Rev. Med. Devices. - 2013. - Vol. 10, N 3. - P. 301-315.
149. ThillM. et al. // Breast. - 2011. - Vol. 20, N 6. - P. 579-580.
150. Tlberio G. et al. // J. Cardiovasc. Surg. - 1984. - Vol. 25, N 4. - P. 361-364.
151. Timashev S.Fet al. // Laser Physics. - 2009. - Vol. 19, N 4. - P. 836-854.
152. Timashev S.Fet al. // Laser Physics. - 2010. - Vol. 20, N 3. - P. 604-617.
153. Toms S.A. et al. // Neurosurgery. - 2005. - Vol. 57, Suppl. 4. - P. 382-391.
154. Toms S.A. et al. // Neurosurgery. - 2007. - Vol. 61, N 1. - P. 327-335.
155. Toms S.A. et al. // Technol. Cancer Res. Treat. - 2006. - Vol. 5, N 3. - P. 231-238.
156. Uchino H. et al. // World Neurosurg. - 2012. - Vol. 78, N 6. - P. 651-657.
157. Utsuki S. et al. // J. Neurosurg. - 2006. - Vol. 104, N 4. - P. 618-620.
158. van der Meulen J. et al. // Thorac. Cardiovasc. Surg. - 1991. - Vol. 39, N 5. - P. 281-283.
159. Vida V.L. et al. // Journ. Thorac. Cardiovasc. Surg. - 2012. - Vol. 143, N 3. - P. 756-757.
160. Vilensky M.A. et al. // Quantum Electronics. - 2012. - Vol. 42, No. 6. - P. 489-494.
161. Volkerer M. et al. //.Mikrochimica Acta. - 1998. - Vol. 15. - P. 317-320.
162. Waite L. Biofluid Mechanics in Cardiovascular Systems. - USA: McGraw-Hill Professional, 2005.
163. Wang S. et al. // Neurosurg. Rev. - 2010. - Vol. 34, N 2. - P. 209-215.
164. Wang X. et al. // ASAIO J. - 2012. - Vol. 58, N 2. - P. 122-126.
165. Weber B. et al. // Eur. Journ. Neurosci. - 2004. - Vol. 20, N 10. - P. 2664-2670.
166. Wernisch J, Rohrbacher K. // Mikrochimica Acta. - 1998. - Vol. 15. - P. 307-316.
167. Whang E.E. // Pancreas. - 2000. - Vol. 21, N 2. - P. 147-151.
168. Wilberger J.E. et al. // Neurosurgery. - 1987. - Vol. 20, N 4. - P. 599-605.
169. Wilson C.A. et al. // Arch. Ophthalmol. - 1992. - Vol. 110, N 8. - P. 1098-1100.
170. WollertH.G., EckelL. // Ann. Neurol. - 1996. - Vol. 40, N 5. - P. 818-819.
171. Yamazaki K. et al. // Clin. Physiol. Funct. Imaging. - 2013. - Vol 33, N 2. - P. 109-116.
172. Yao X. et al. // Lin Chuang Er Bi Yan Hou Ke Za Zhi. - 2006. - Vol. 20, N 8. - P. 350-352 (in Chinese).
173. Yin G. et al. // Guang Pu Xue Yu Guang Pu Fen Xi. - 2009. - Vol. 29, N 12. - P. 3241-3245 (in Chinese).
174. Yong W.H. et al. // Front. Biosci. - 2006. - Vol. 11. - P. 1255-1263.
175. YoshttaniK, Ohnishi Y. // J. Anesth. - 2008. - Vol. 22, N 4. - P. 502-504.
176. Yu L. eta! // Journ. Biomed. Opt. - 2010. - Vol. 15, N 6. - P. 066006-1 - 066006-6.
177. Zaider M. et al. // Int. J. Radiat. Oncol. Biol. Phys. - 2000. - Vol. 47, N 4. - P. 1085-1096.
178. Zheng Fet al. // Anesth. Analg. - 2013. - Vol. 116, N 3. - P. 663-676.
179. Zhu J. et al. // Zhonghua Wai Ke Za Zhi. - 1997. - Vol. 35, N 5. - P. 299-301 (in Chinese).
180. Zierler R.E. et al. // Ultrasound Med. Biol. - 1983. - Vol. 9, N 1. - P. 65-71.
181. Zogogiannis I.D. et al. // Middle East J. Anesthesiol. - 2011. - Vol. 21, N 3. - P. 367-373.
182. Zulueta J.L. et al. //. J. Card. Surg. - 2013. - Vol. 28, N 4. - P. 446-452.
