一项新的研究表明，一种复杂的经颅多普勒超声设备通过分析脑血流量微妙的变化似乎有助于诊断脑震荡。
“目前，脑震荡诊断是基于症状评估，而这些症状差异很大且难以解释。”主要研究者Robert Hamilton（Neural Analytics创始人之一）称，“利用经颅多普勒超声分析血流模式并利用计算机算法量化损伤，可能是首个脑震荡生理测量方法。”这项研究结果于4月13日发布，且在2016年美国神经病学学会年会上呈现。
他指出，经颅多普勒超声可测量患者的平均血流速度、搏动指数和脑血管反应性指数，用于严重脑损伤的诊断。“我们想观察轻微脑损伤患者更微妙的血流变化。”他说道。
在这项研究中，研究人员利用经颅多普勒超声设备和新的计算机平台对66例高中体育运动员和169例年龄相仿的对照参与者头部损伤12天内的脑血流进行研究。初始脑震荡诊断是由主治医师通过评估患者得神经认知和症状来确定。
结果显示，形态分析更能区分健康者和脑震荡患者，其接受者操作特征曲线下面积（AUC）为83%（敏感性71%，特异性83%）。相比之下，传统经颅多普勒超声检测对于脑震荡的识别只比扔硬币的概率稍好一点，其测量平均血流速度、搏动指数和脑血管反应性指数的AUC值在53%和60%之间。
“一个有前途的工具”
针对这项研究，Ramon Diaz-Arrastia（马里兰州健康科学统一服务大学）似乎热衷于新技术。
“已知脑震荡和更严重的创伤性脑损伤后大脑血管会受到损伤。”他表示，“一直缺乏可靠地非侵袭性的方式来评估脑血管功能，以及严格评估灵敏度、特异性和有效性的方法。”
“这项研究利用机器学习工具分析由经颅多普勒超声获得的脑血管流速波形。这种新型测量方法的敏感性和特异性显著优于传统多普勒超声。”Diaz-Arrastia补充道。
“这项研究显示，以这种方法使用经颅多普勒超声检测是一种有前途的工具，用于诊断轻度创伤性脑损伤生物标志物，可能有助于识别创伤性脑血管损伤患者。”
