Die Nahinfrarotspektroskopie (NIRS) am Kopf bietet die Aussicht auf eine nicht-invasive Funktionsdiagnostik des Gehirns des Menschen. In der vorliegenden Arbeit wurde eine Apparatur für eine zeitaufgelöste NIRS am Kopf des Erwachsenen aufgebaut. Es wurde eine neue Methode der Datenanalyse entwickelt, mit der aus gemessenen Photonenlaufzeitverteilungen Absorptionsänderungen in trüben, semi-infiniten Medien lokalisierbar und quantifizierbar sind. Hiermit können am Kopf Änderungen des Absorptionskoeffizienten im Gehirn ermittelt und von den störenden Änderungen der Lichtabsorption im Skalp und im Schädel unterschieden werden. Für dieses Datenanalyseverfahren wurde ein theoretisches Konzept entwickelt, mit dem für geschichtete, trübe Medien der Zusammenhang zwischen einer lokalen Absorptionsänderung und der daraus folgenden Änderung der Laufzeitverteilung beschrieben wird. Für kleine Absorptionsänderungen ist der Zusammenhang durch ein lineares Gleichungssystem gegeben, wobei die Koeffizientenmatrix aus dem Ortsraum, in dem die Absorptionsänderung stattfindet, in den Zeitraum der Laufzeitverteilungen transformiert. Die Matrix besteht aus zeitabhängigen partiellen Pfadlängen der Photonen in den Schichten des Mediums. Diese Pfadlängen wurden mit einer hierfür entwickelten Monte-Carlo Simulation für inhomogene Schichtmodelle berechnet. Die Modelle berücksichtigen die optischen Eigenschaften der Gewebekompartimente des Kopfes (Skalp, Schädel, Liquorraum, graue und weisse Substanz). Wird die Matrix mit einer regularisierten Hauptwertzerlegung invertiert, so erhält man die Änderung der Absorptionskoeffizienten als Funktion der Tiefe im Gewebe. Durch Experimente an gewebesimulierenden Mehrschicht-Phantomen wurden die Funktionsfähigkeit und die Grenzen der Methode untersucht. Hierbei konnten simultane Absorptionsänderungen in bis zu drei Schichten des Phantoms lokalisiert und quantifiziert werden. Für it in-vivo Messungen wurde ein mobiler, kliniktauglicher Messplatz aufgebaut. Mit diesem können simultan bei drei Wellenlängen Laufzeitverteilungen bestimmt werden. Die Breite (FWHM) der zeitlichen Apparatefunktion des Messplatzes beträgt zirka 300ps. Durch einen neuen Entfaltungsalgorithmus konnte die gemessene Laufzeitverteilung von der Apparatefunktion getrennt werden. Bei Messungen an Probanden wurde eine Änderung der intra- und extrazerebralen Absorption durch folgende Manöver herbeigeführt: Motorische Stimulation, Valsalva-Manöver, venöse Farbstoffinjektion und Änderung des Sauerstoffanteils im Atemgas. Bei allen it in-vivo-Messungen hätte die Verwendung der herkömmlichen Messmethode, die keine Tiefenauflösung gestattet, zu falschen Ergebnissen geführt. Die in dieser Arbeit entwickelte Methode ist somit relevant für NIRS-Messungen am Kopf des Erwachsenen. In einem weiteren Teil der Arbeit wurden Untersuchungen zur Ermittlung eines klinisch relevanten Sauerstoffsättigungsparameters des Gehirns durchgeführt. Verschiedene, zum Teil publizierte Algorithmen zur Bestimmung dieses Parameters wurden an simulierten Daten getestet. Im besten Fall konnte mit einem neuen, heuristischen Algorithmus aus simulierten Laufzeitverteilungen ein Sättigungsparameter ermittelt werden, der maximal 5\% von der im Gehirn vorgegebenen Sättigung abwich. Messungen an einem Probanden haben gezeigt, dass dieser Algorithmus auch auf in vivo gemessene Laufzeitverteilungen anwendbar ist.
Near-infrared-spectroscopy (NIRS) has the prospect of a non-invasive diagnosis of the human brain. In this work, a time-domain NIRS apparatus has been constructed which is applicable on the adult human head. A new data analysis was developed using measured distributions of time of flight of photons (DTFs) to determine the depth and the size of an absorption change in a semi-infinite turbid medium. By using this apparatus and this new analysis, absorption changes in the brain can be distinguished from those in the skull. For the data analysis a theoretical concept was developed, with which the relationship between a measured change in the DTF and a local absorption change in the layered medium could be formulated. This relationship is given by a set of linear equations where the coefficient matrix transforms from space (depth of the medium) to time (DTF). The matrix consists of the time-dependent mean partial photon pathlength in the different layers of the medium. These pathlength were calculated by a Monte-Carlo code which was specially developed for inhomogenous layered structures. These structures take into account the optical properties of the different compartments of the head (skalp, skull, CSF, gray and white matter). The matrix can be inverted by a truncated singular value decomposition and the absorption change can thus be quantified in certain depth. With experiments on tissue simulating phantoms the method was examined concerning the possible spatial resolution. Simultaneous absorption changes in up to three compartments could be determined. For the in-vivo measurements a mobile apparatus has been build suitable for bed-side monitoring. With this apparatus DTFs can be measured simultaneously at three wavenlength. The response function of the set-up (FWHM ) is about 300ps. By a new algorithm the deconvolution of the measured DTF and the response function was possible. Measurements on human subjects were performed while the following actions induced intra- and extracerebral absorption changes: a motor stimulation, a valsalva maneuver, a venous injection of a contrast dye and a change in the concentration of inspired oxygen. For all in-vivo experiments the results one would have obtained using a measurement without depth resolution would have led to the wrong results. The method presented here is thus relevant for NIRS measurements on the adult human head. In a second part of the work an investigation on the determination of a relevant clinical oxygen saturation value was performed. Different algorithms for the determination of this parameter were tested on simulated data. In the best case the intracerebral saturation could be determined with a maximum error of 5 % from simulated DTFs using a heuristically modified algorithm in the time domain. Measurements on a human subject showed, that this algorithm is applicable on DTFs measured in-vivo.
