Reliability of Modeling Evoked Flow Responses

Zusammenfassung

Ziel: Visuell evozierter Fluss beschreibt die Änderung der Blutflussgeschwindigkeit in der A. cerebri posterior als Reaktion auf einen visuellen Stimulus. Unsere Studie beschreibt erstmals die Reliabilität der Parameter, die man erhält, wenn man an das so definierte Signal einfache Modelle anpasst. Reliabilität wird hierbei durch ein geeignetes Maß, „Cronbachs alpha”, beschrieben. Material und Methoden: Visuell evozierter Fluss wurde bei 19 Probanden an 2 verschieden Tagen gemessen. An das Resultat der Messung wurden zwei Modelle angepasst. Modell 1 beschreibt einen harmonischen Oszillator mit Eigenfrequenz ω und Dämpfungskoeffizient ξ, der (nach einer Latenz ΔT) aus der Ruhelage durch einen Impuls der Stärke T zu einer neuen Gleichgewichtslage K ausgelenkt wird. Modell 2 besteht aus einem System erster Ordnung, das auf ein stufenförmiges Signal reagiert, und zu dem ein transienter Puls addiert wird. Beide Komponenten beginnen ebenfalls mit einer Latenz ΔT nach dem Stimulus. Ergebnisse: Für Modell 1 war der Fehler bei der Anpassung geringer. Das Signal zeigte keine anhaltenden Oszillationen, die nur durch Modell 1 erklärt werden könnten. Jeweils mehrere Parameter beider Modelle zeigten erhebliche Schwankungen bei mehrfacher Messung. Der höchste Wert für Cronbachs alpha zeigte sich für K, Cronbachs alpha war signifikant für K und ω. Schlussfolgerung: Große Schwankungen der Modellparameter bei mehrfacher Bestimmung für ξ und T schränken die physiologische Interpretierbarkeit dieser Größen ein.

Abstract

Purpose: Visually evoked flow characterises the relative changes of blood flow velocity in the posterior cerebral artery in response to visual stimulation. The present study is the first to address the reliability of model fitting to evoked flow responses, rigorously defined by Cronbach’s alpha. Materials and Methods: We fitted two models to the evoked flow responses recorded from 19 subjects on two different days. Model 1 characterises a harmonic oscillator with frequency ω and damping coefficient ξ which (after a delay ΔT) is driven from zero towards a new equilibrium K by an impulse with magnitude T. Model 2 is the sum of a first order system subjected to a step and a transient smoothed pulse, both again delayed by ΔT. Results: Model 1 exhibited slightly smaller fit errors and convergence was less dependent on starting values for the parameters. As judged from the residual noise in the evoked flow response, there was no clear indication of sustained oscillations characterising model 1 exclusively. Both models showed considerable retest errors. Nonetheless, Cronbach’s alpha was significant for K and ω, and highest for K. Conclusion: Retest errors were considerable, particularly so for the damping coefficient ξ and impulse magnitude T. A physiological interpretation of these parameters is limited by our findings.

Key words

ultrasound - brain - ultrasound Doppler

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