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| title={Estimating the global incidence of traumatic brain injury}, | 3 | 3 | title={Estimating the global incidence of traumatic brain injury}, | |
| author={Dewan, Michael C and Rattani, Abbas and Gupta, Saksham and Baticulon, Ronnie E and Hung, Ya-Ching and Punchak, Maria and Agrawal, Amit and Adeleye, Amos O and Shrime, Mark G and Rubiano, Andr{\'e}s M and others}, | 4 | 4 | author={Dewan, Michael C and Rattani, Abbas and Gupta, Saksham and Baticulon, Ronnie E and Hung, Ya-Ching and Punchak, Maria and Agrawal, Amit and Adeleye, Amos O and Shrime, Mark G and Rubiano, Andr{\'e}s M and others}, | |
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| title={Epidemiology, pathophysiology, and treatment strategies of concussions: a comprehensive review}, | 14 | 14 | title={Epidemiology, pathophysiology, and treatment strategies of concussions: a comprehensive review}, | |
| author={Ahmed, Zubair and Chaudhary, Fihr and Fraix, Marcel P and Agrawal, Devendra K}, | 15 | 15 | author={Ahmed, Zubair and Chaudhary, Fihr and Fraix, Marcel P and Agrawal, Devendra K}, | |
| journal={Fortune journal of health sciences}, | 16 | 16 | journal={Fortune journal of health sciences}, | |
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| title={Management of concussion and mild traumatic brain injury: a synthesis of practice guidelines}, | 25 | 25 | title={Management of concussion and mild traumatic brain injury: a synthesis of practice guidelines}, | |
| author={Silverberg, Noah D and Iaccarino, Mary Alexis and Panenka, William J and Iverson, Grant L and McCulloch, Karen L and Dams-O’Connor, Kristen and Reed, Nick and McCrea, Michael and Cogan, Alison M and Graf, Min Jeong Park and others}, | 26 | 26 | author={Silverberg, Noah D and Iaccarino, Mary Alexis and Panenka, William J and Iverson, Grant L and McCulloch, Karen L and Dams-O’Connor, Kristen and Reed, Nick and McCrea, Michael and Cogan, Alison M and Graf, Min Jeong Park and others}, | |
| journal={Archives of Physical Medicine and Rehabilitation}, | 27 | 27 | journal={Archives of Physical Medicine and Rehabilitation}, | |
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| title={Head injury care in a low-and middle-income country tertiary trauma center: epidemiology, systemic lacunae, and possible leads}, | 36 | 36 | title={Head injury care in a low-and middle-income country tertiary trauma center: epidemiology, systemic lacunae, and possible leads}, | |
| author={Karthigeyan, Madhivanan and Gupta, Sunil Kumar and Salunke, Pravin and Dhandapani, Sivashanmugam and Wankhede, Lomesh Shankarrao and Kumar, Anurodh and Singh, Apinderpreet and Sahoo, Sushanta Kumar and Tripathi, Manjul and Gendle, Chandrashekhar and others}, | 37 | 37 | author={Karthigeyan, Madhivanan and Gupta, Sunil Kumar and Salunke, Pravin and Dhandapani, Sivashanmugam and Wankhede, Lomesh Shankarrao and Kumar, Anurodh and Singh, Apinderpreet and Sahoo, Sushanta Kumar and Tripathi, Manjul and Gendle, Chandrashekhar and others}, | |
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| title={Assessing the severity of traumatic brain injury—time for a change?}, | 47 | 47 | title={Assessing the severity of traumatic brain injury—time for a change?}, | |
| author={Tenovuo, Olli and Diaz-Arrastia, Ramon and Goldstein, Lee E and Sharp, David J and Van Der Naalt, Joukje and Zasler, Nathan D}, | 48 | 48 | author={Tenovuo, Olli and Diaz-Arrastia, Ramon and Goldstein, Lee E and Sharp, David J and Van Der Naalt, Joukje and Zasler, Nathan D}, | |
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| title={Epidemiology and treatment of atraumatic subarachnoid hemorrhage over 10 years in a population-based registry}, | 60 | 60 | title={Epidemiology and treatment of atraumatic subarachnoid hemorrhage over 10 years in a population-based registry}, | |
| author={Ragaglini, Chiara and Foschi, Matteo and De Santis, Federico and Molliconi, Anna Laura and Conversi, Francesco and Colangeli, Enrico and Ornello, Raffaele and Sacco, Simona}, | 61 | 61 | author={Ragaglini, Chiara and Foschi, Matteo and De Santis, Federico and Molliconi, Anna Laura and Conversi, Francesco and Colangeli, Enrico and Ornello, Raffaele and Sacco, Simona}, | |
| journal={European Stroke Journal}, | 62 | 62 | journal={European Stroke Journal}, | |
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| title={Epidemiological trends of subarachnoid hemorrhage at global, regional, and national level: a trend analysis study from 1990 to 2021}, | 71 | 71 | title={Epidemiological trends of subarachnoid hemorrhage at global, regional, and national level: a trend analysis study from 1990 to 2021}, | |
| author={Lv, Bin and Lan, Jin-Xin and Si, Yan-Fang and Ren, Yi-Fan and Li, Ming-Yu and Guo, Fang-Fang and Tang, Ge and Bian, Yang and Wang, Xiao-Hui and Zhang, Rong-Ju and others}, | 72 | 72 | author={Lv, Bin and Lan, Jin-Xin and Si, Yan-Fang and Ren, Yi-Fan and Li, Ming-Yu and Guo, Fang-Fang and Tang, Ge and Bian, Yang and Wang, Xiao-Hui and Zhang, Rong-Ju and others}, | |
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| title={Pathophysiology, management, and therapeutics in subarachnoid hemorrhage and delayed cerebral ischemia: an overview}, | 82 | 82 | title={Pathophysiology, management, and therapeutics in subarachnoid hemorrhage and delayed cerebral ischemia: an overview}, | |
| author={Sanicola, Henry W and Stewart, Caleb E and Luther, Patrick and Yabut, Kevin and Guthikonda, Bharat and Jordan, J Dedrick and Alexander, J Steven}, | 83 | 83 | author={Sanicola, Henry W and Stewart, Caleb E and Luther, Patrick and Yabut, Kevin and Guthikonda, Bharat and Jordan, J Dedrick and Alexander, J Steven}, | |
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| title={Intracranial pressure monitoring for acute brain injured patients: when, how, what should we monitor}, | 104 | 104 | title={Intracranial pressure monitoring for acute brain injured patients: when, how, what should we monitor}, | |
| author={Shim, Youngbo and Kim, Jungook and Kim, Hye Seon and Oh, Jiwoong and Lee, Seungioo and Ha, Eun Jin}, | 105 | 105 | author={Shim, Youngbo and Kim, Jungook and Kim, Hye Seon and Oh, Jiwoong and Lee, Seungioo and Ha, Eun Jin}, | |
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| title={Continuous recording and control of ventricular fluid pressure in neurosurgical practice.}, | 116 | 116 | title={Continuous recording and control of ventricular fluid pressure in neurosurgical practice.}, | |
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| author={Zoerle, Tommaso and Beqiri, Erta and {\AA}kerlund, Cecilia AI and Gao, Guoyi and Heldt, Thomas and Hawryluk, Gregory WJ and Stocchetti, Nino}, | 126 | 126 | author={Zoerle, Tommaso and Beqiri, Erta and {\AA}kerlund, Cecilia AI and Gao, Guoyi and Heldt, Thomas and Hawryluk, Gregory WJ and Stocchetti, Nino}, | |
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| title={Accuracy of intracranial pressure monitoring—single centre observational study and literature review}, | 136 | 136 | title={Accuracy of intracranial pressure monitoring—single centre observational study and literature review}, | |
| author={Pelah, Adam I and Zakrzewska, Agnieszka and Calviello, Leanne A and Forcht Dagi, Teodoro and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek}, | 137 | 137 | author={Pelah, Adam I and Zakrzewska, Agnieszka and Calviello, Leanne A and Forcht Dagi, Teodoro and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek}, | |
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| title={Complications of invasive intracranial pressure monitoring devices in neurocritical care}, | 147 | 147 | title={Complications of invasive intracranial pressure monitoring devices in neurocritical care}, | |
| author={Tavakoli, Samon and Peitz, Geoffrey and Ares, William and Hafeez, Shaheryar and Grandhi, Ramesh}, | 148 | 148 | author={Tavakoli, Samon and Peitz, Geoffrey and Ares, William and Hafeez, Shaheryar and Grandhi, Ramesh}, | |
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| author={Akbik, Omar S and Carlson, Andrew P and Yonas, Howard}, | 159 | 159 | author={Akbik, Omar S and Carlson, Andrew P and Yonas, Howard}, | |
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| title={An update to the Monro--Kellie doctrine to reflect tissue compliance after severe ischemic and hemorrhagic stroke}, | 167 | 167 | title={An update to the Monro--Kellie doctrine to reflect tissue compliance after severe ischemic and hemorrhagic stroke}, | |
| author={Kalisvaart, Anna CJ and Wilkinson, Cassandra M and Gu, Sherry and Kung, Tiffany FC and Yager, Jerome and Winship, Ian R and van Landeghem, Frank KH and Colbourne, Frederick}, | 168 | 168 | author={Kalisvaart, Anna CJ and Wilkinson, Cassandra M and Gu, Sherry and Kung, Tiffany FC and Yager, Jerome and Winship, Ian R and van Landeghem, Frank KH and Colbourne, Frederick}, | |
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| author={Weed, Lewis H}, | 179 | 179 | author={Weed, Lewis H}, | |
| journal={Archives of Surgery}, | 180 | 180 | journal={Archives of Surgery}, | |
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| title={Guidelines for the management of severe traumatic brain injury}, | 189 | 189 | title={Guidelines for the management of severe traumatic brain injury}, | |
| author={Carney, Nancy and Totten, Annette M and O'Reilly, Cindy and Ullman, Jamie S and Hawryluk, Gregory WJ and Bell, Michael J and Bratton, Susan L and Chesnut, Randall and Harris, Odette A and Kissoon, Niranjan and others}, | 190 | 190 | author={Carney, Nancy and Totten, Annette M and O'Reilly, Cindy and Ullman, Jamie S and Hawryluk, Gregory WJ and Bell, Michael J and Bratton, Susan L and Chesnut, Randall and Harris, Odette A and Kissoon, Niranjan and others}, | |
| journal={Neurosurgery}, | 191 | 191 | journal={Neurosurgery}, | |
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| title={Variation in structure and process of care in traumatic brain injury: provider profiles of European neurotrauma centers participating in the CENTER-TBI study}, | 200 | 200 | title={Variation in structure and process of care in traumatic brain injury: provider profiles of European neurotrauma centers participating in the CENTER-TBI study}, | |
| author={Cnossen, Maryse C and Polinder, Suzanne and Lingsma, Hester F and Maas, Andrew IR and Menon, David and Steyerberg, Ewout W and CENTER-TBI Investigators and Participants}, | 201 | 201 | author={Cnossen, Maryse C and Polinder, Suzanne and Lingsma, Hester F and Maas, Andrew IR and Menon, David and Steyerberg, Ewout W and CENTER-TBI Investigators and Participants}, | |
| journal={Plos one}, | 202 | 202 | journal={Plos one}, | |
| volume={11}, | 203 | 203 | volume={11}, | |
| number={8}, | 204 | 204 | number={8}, | |
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| year={2016}, | 206 | 206 | year={2016}, | |
| publisher={Public Library of Science San Francisco, CA USA} | 207 | 207 | publisher={Public Library of Science San Francisco, CA USA} | |
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| title={Associations between intracranial pressure thresholds and multimodal monitoring in acute traumatic neural injury: a scoping review}, | 211 | 211 | title={Associations between intracranial pressure thresholds and multimodal monitoring in acute traumatic neural injury: a scoping review}, | |
| author={Stein, Kevin Y and Amenta, Fiorella and Gomez, Alwyn and Froese, Logan and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Marquez, Izabella and Zeiler, Frederick A}, | 212 | 212 | author={Stein, Kevin Y and Amenta, Fiorella and Gomez, Alwyn and Froese, Logan and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Marquez, Izabella and Zeiler, Frederick A}, | |
| journal={Acta Neurochirurgica}, | 213 | 213 | journal={Acta Neurochirurgica}, | |
| volume={165}, | 214 | 214 | volume={165}, | |
| number={7}, | 215 | 215 | number={7}, | |
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| year={2023}, | 217 | 217 | year={2023}, | |
| publisher={Springer} | 218 | 218 | publisher={Springer} | |
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| @article{aakerlund2020impact, | 221 | 221 | @article{aakerlund2020impact, | |
| title={Impact of duration and magnitude of raised intracranial pressure on outcome after severe traumatic brain injury: a CENTER-TBI high-resolution group study}, | 222 | 222 | title={Impact of duration and magnitude of raised intracranial pressure on outcome after severe traumatic brain injury: a CENTER-TBI high-resolution group study}, | |
| author={{\AA}kerlund, Cecilia AI and Donnelly, Joseph and Zeiler, Frederick A and Helbok, Raimund and Holst, Anders and Cabeleira, Manuel and G{\"u}iza, Fabian and Meyfroidt, Geert and Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and others}, | 223 | 223 | author={{\AA}kerlund, Cecilia AI and Donnelly, Joseph and Zeiler, Frederick A and Helbok, Raimund and Holst, Anders and Cabeleira, Manuel and G{\"u}iza, Fabian and Meyfroidt, Geert and Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and others}, | |
| journal={PloS one}, | 224 | 224 | journal={PloS one}, | |
| volume={15}, | 225 | 225 | volume={15}, | |
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| author={Sch{\"o}nenberg-Tu, Anna-Li and Cysarz, Dirk and Petzold, Benjamin and Bl{\"u}mel, Carl Benjamin and Raak, Christa and Fricke, Oliver and Edelh{\"a}user, Friedrich and Scharbrodt, Wolfram}, | 234 | 234 | author={Sch{\"o}nenberg-Tu, Anna-Li and Cysarz, Dirk and Petzold, Benjamin and Bl{\"u}mel, Carl Benjamin and Raak, Christa and Fricke, Oliver and Edelh{\"a}user, Friedrich and Scharbrodt, Wolfram}, | |
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| author={Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and Timofeev, Ivan and Lavinio, Andrea and Guazzo, Eric and Hutchinson, Peter and Pickard, John D}, | 245 | 245 | author={Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and Timofeev, Ivan and Lavinio, Andrea and Guazzo, Eric and Hutchinson, Peter and Pickard, John D}, | |
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| author={Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Kim, Dong-Joo and Carrera, Emmanuel and Radolovich, Danila K and Smielewski, Piotr and Hutchinson, Peter J and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | 288 | 288 | author={Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Kim, Dong-Joo and Carrera, Emmanuel and Radolovich, Danila K and Smielewski, Piotr and Hutchinson, Peter J and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | |
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| author={Martinez-Tejada, Isabel and Arum, Alexander and Wilhjelm, Jens E and Juhler, Marianne and Andresen, Morten}, | 299 | 299 | author={Martinez-Tejada, Isabel and Arum, Alexander and Wilhjelm, Jens E and Juhler, Marianne and Andresen, Morten}, | |
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| author={Raftopoulos, Christian and Chaskis, Christo and Delecluse, Florence and Cantrainet, Francis and Bidauti, Luc and Brotchi, Jacques}, | 309 | 309 | author={Raftopoulos, Christian and Chaskis, Christo and Delecluse, Florence and Cantrainet, Francis and Bidauti, Luc and Brotchi, Jacques}, | |
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| author={Santamarta, David and Gonz{\'a}lez-Mart{\'\i}nez, E and Fern{\'a}ndez, J and Mostaza, A}, | 320 | 320 | author={Santamarta, David and Gonz{\'a}lez-Mart{\'\i}nez, E and Fern{\'a}ndez, J and Mostaza, A}, | |
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| author={YOKOTA, Akira and MATSUOKA, Shigeaki and ISHIKAWA, Tadahiro and KOHSHI, Kiyotaka and KAJIWARA, Hidehiko}, | 330 | 330 | author={YOKOTA, Akira and MATSUOKA, Shigeaki and ISHIKAWA, Tadahiro and KOHSHI, Kiyotaka and KAJIWARA, Hidehiko}, | |
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| author={Czosnyka, Marek and Czosnyka, Zofia}, | 466 | 466 | author={Czosnyka, Marek and Czosnyka, Zofia}, | |
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| title={ICP curve morphology and intracranial flow-volume changes: a simultaneous ICP and cine phase contrast MRI study in humans}, | 475 | 475 | title={ICP curve morphology and intracranial flow-volume changes: a simultaneous ICP and cine phase contrast MRI study in humans}, | |
| author={Unnerb{\"a}ck, M{\aa}rten and Ottesen, Johnny T and Reinstrup, Peter}, | 476 | 476 | author={Unnerb{\"a}ck, M{\aa}rten and Ottesen, Johnny T and Reinstrup, Peter}, | |
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| author={Zi{\'o}{\l}kowski, Arkadiusz and Pude{\l}ko, Agata and Kazimierska, Agnieszka and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek and Kasprowicz, Magdalena}, | 486 | 486 | author={Zi{\'o}{\l}kowski, Arkadiusz and Pude{\l}ko, Agata and Kazimierska, Agnieszka and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek and Kasprowicz, Magdalena}, | |
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| author={Zi{\'o}{\l}kowski, Arkadiusz and Pude{\l}ko, Agata and Kazimierska, Agnieszka and Uryga, Agnieszka and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Czosnyka, Marek}, | 497 | 497 | author={Zi{\'o}{\l}kowski, Arkadiusz and Pude{\l}ko, Agata and Kazimierska, Agnieszka and Uryga, Agnieszka and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Czosnyka, Marek}, | |
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| author={Carrera, Emmanuel and Kim, Dong-Joo and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Smielewski, Peter and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | 507 | 507 | author={Carrera, Emmanuel and Kim, Dong-Joo and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Smielewski, Peter and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | |
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| publisher={Mary Ann Liebert, Inc. 140 Huguenot Street, 3rd Floor New Rochelle, NY 10801 USA} | 513 | 513 | publisher={Mary Ann Liebert, Inc. 140 Huguenot Street, 3rd Floor New Rochelle, NY 10801 USA} | |
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| author={Domogo, Andrei A and Reinstrup, Peter and Ottesen, Johnny T}, | 518 | 518 | author={Domogo, Andrei A and Reinstrup, Peter and Ottesen, Johnny T}, | |
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| author={Huang, Norden E and Shen, Zheng and Long, Steven R and Wu, Manli C and Shih, Hsing H and Zheng, Quanan and Yen, Nai-Chyuan and Tung, Chi Chao and Liu, Henry H}, | 528 | |||
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| author={de Souza, Uender Barbosa and Escola, Jo{\~a}o Paulo Lemos and da Cunha Brito, Leonardo}, | 539 | 528 | author={de Souza, Uender Barbosa and Escola, Jo{\~a}o Paulo Lemos and da Cunha Brito, Leonardo}, | |
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| author={Dewan, Michael C and Rattani, Abbas and Gupta, Saksham and Baticulon, Ronnie E and Hung, Ya-Ching and Punchak, Maria and Agrawal, Amit and Adeleye, Amos O and Shrime, Mark G and Rubiano, Andr{\'e}s M and others}, | 550 | |||
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| title={Epidemiology, pathophysiology, and treatment strategies of concussions: a comprehensive review}, | 560 | 538 | title={Epidemiology, pathophysiology, and treatment strategies of concussions: a comprehensive review}, | |
| author={Ahmed, Zubair and Chaudhary, Fihr and Fraix, Marcel P and Agrawal, Devendra K}, | 561 | 539 | author={Ahmed, Zubair and Chaudhary, Fihr and Fraix, Marcel P and Agrawal, Devendra K}, | |
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| title={Management of concussion and mild traumatic brain injury: a synthesis of practice guidelines}, | 571 | 549 | title={Management of concussion and mild traumatic brain injury: a synthesis of practice guidelines}, | |
| author={Silverberg, Noah D and Iaccarino, Mary Alexis and Panenka, William J and Iverson, Grant L and McCulloch, Karen L and Dams-O’Connor, Kristen and Reed, Nick and McCrea, Michael and Cogan, Alison M and Graf, Min Jeong Park and others}, | 572 | 550 | author={Silverberg, Noah D and Iaccarino, Mary Alexis and Panenka, William J and Iverson, Grant L and McCulloch, Karen L and Dams-O’Connor, Kristen and Reed, Nick and McCrea, Michael and Cogan, Alison M and Graf, Min Jeong Park and others}, | |
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| author={Karthigeyan, Madhivanan and Gupta, Sunil Kumar and Salunke, Pravin and Dhandapani, Sivashanmugam and Wankhede, Lomesh Shankarrao and Kumar, Anurodh and Singh, Apinderpreet and Sahoo, Sushanta Kumar and Tripathi, Manjul and Gendle, Chandrashekhar and others}, | 583 | 561 | author={Karthigeyan, Madhivanan and Gupta, Sunil Kumar and Salunke, Pravin and Dhandapani, Sivashanmugam and Wankhede, Lomesh Shankarrao and Kumar, Anurodh and Singh, Apinderpreet and Sahoo, Sushanta Kumar and Tripathi, Manjul and Gendle, Chandrashekhar and others}, | |
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| author={Tenovuo, Olli and Diaz-Arrastia, Ramon and Goldstein, Lee E and Sharp, David J and Van Der Naalt, Joukje and Zasler, Nathan D}, | 594 | 572 | author={Tenovuo, Olli and Diaz-Arrastia, Ramon and Goldstein, Lee E and Sharp, David J and Van Der Naalt, Joukje and Zasler, Nathan D}, | |
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| author={Ragaglini, Chiara and Foschi, Matteo and De Santis, Federico and Molliconi, Anna Laura and Conversi, Francesco and Colangeli, Enrico and Ornello, Raffaele and Sacco, Simona}, | 607 | 585 | author={Ragaglini, Chiara and Foschi, Matteo and De Santis, Federico and Molliconi, Anna Laura and Conversi, Francesco and Colangeli, Enrico and Ornello, Raffaele and Sacco, Simona}, | |
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| author={Lv, Bin and Lan, Jin-Xin and Si, Yan-Fang and Ren, Yi-Fan and Li, Ming-Yu and Guo, Fang-Fang and Tang, Ge and Bian, Yang and Wang, Xiao-Hui and Zhang, Rong-Ju and others}, | 618 | 596 | author={Lv, Bin and Lan, Jin-Xin and Si, Yan-Fang and Ren, Yi-Fan and Li, Ming-Yu and Guo, Fang-Fang and Tang, Ge and Bian, Yang and Wang, Xiao-Hui and Zhang, Rong-Ju and others}, | |
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| author={Sanicola, Henry W and Stewart, Caleb E and Luther, Patrick and Yabut, Kevin and Guthikonda, Bharat and Jordan, J Dedrick and Alexander, J Steven}, | 629 | 607 | author={Sanicola, Henry W and Stewart, Caleb E and Luther, Patrick and Yabut, Kevin and Guthikonda, Bharat and Jordan, J Dedrick and Alexander, J Steven}, | |
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| author={Shim, Youngbo and Kim, Jungook and Kim, Hye Seon and Oh, Jiwoong and Lee, Seungioo and Ha, Eun Jin}, | 651 | 629 | author={Shim, Youngbo and Kim, Jungook and Kim, Hye Seon and Oh, Jiwoong and Lee, Seungioo and Ha, Eun Jin}, | |
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| author={Zoerle, Tommaso and Beqiri, Erta and {\AA}kerlund, Cecilia AI and Gao, Guoyi and Heldt, Thomas and Hawryluk, Gregory WJ and Stocchetti, Nino}, | 672 | 650 | author={Zoerle, Tommaso and Beqiri, Erta and {\AA}kerlund, Cecilia AI and Gao, Guoyi and Heldt, Thomas and Hawryluk, Gregory WJ and Stocchetti, Nino}, | |
| journal={The Lancet Neurology}, | 673 | 651 | journal={The Lancet Neurology}, | |
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| title={Accuracy of intracranial pressure monitoring—single centre observational study and literature review}, | 682 | 660 | title={Accuracy of intracranial pressure monitoring—single centre observational study and literature review}, | |
| author={Pelah, Adam I and Zakrzewska, Agnieszka and Calviello, Leanne A and Forcht Dagi, Teodoro and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek}, | 683 | 661 | author={Pelah, Adam I and Zakrzewska, Agnieszka and Calviello, Leanne A and Forcht Dagi, Teodoro and Czosnyka, Zofia and Czosnyka, Marek}, | |
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| title={Complications of invasive intracranial pressure monitoring devices in neurocritical care}, | 693 | 671 | title={Complications of invasive intracranial pressure monitoring devices in neurocritical care}, | |
| author={Tavakoli, Samon and Peitz, Geoffrey and Ares, William and Hafeez, Shaheryar and Grandhi, Ramesh}, | 694 | 672 | author={Tavakoli, Samon and Peitz, Geoffrey and Ares, William and Hafeez, Shaheryar and Grandhi, Ramesh}, | |
| journal={Neurosurgical focus}, | 695 | 673 | journal={Neurosurgical focus}, | |
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| author={Akbik, Omar S and Carlson, Andrew P and Yonas, Howard}, | 705 | 683 | author={Akbik, Omar S and Carlson, Andrew P and Yonas, Howard}, | |
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| title={An update to the Monro--Kellie doctrine to reflect tissue compliance after severe ischemic and hemorrhagic stroke}, | 713 | 691 | title={An update to the Monro--Kellie doctrine to reflect tissue compliance after severe ischemic and hemorrhagic stroke}, | |
| author={Kalisvaart, Anna CJ and Wilkinson, Cassandra M and Gu, Sherry and Kung, Tiffany FC and Yager, Jerome and Winship, Ian R and van Landeghem, Frank KH and Colbourne, Frederick}, | 714 | 692 | author={Kalisvaart, Anna CJ and Wilkinson, Cassandra M and Gu, Sherry and Kung, Tiffany FC and Yager, Jerome and Winship, Ian R and van Landeghem, Frank KH and Colbourne, Frederick}, | |
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| author={Carney, Nancy and Totten, Annette M and O'Reilly, Cindy and Ullman, Jamie S and Hawryluk, Gregory WJ and Bell, Michael J and Bratton, Susan L and Chesnut, Randall and Harris, Odette A and Kissoon, Niranjan and others}, | 736 | 714 | author={Carney, Nancy and Totten, Annette M and O'Reilly, Cindy and Ullman, Jamie S and Hawryluk, Gregory WJ and Bell, Michael J and Bratton, Susan L and Chesnut, Randall and Harris, Odette A and Kissoon, Niranjan and others}, | |
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| author={Cnossen, Maryse C and Polinder, Suzanne and Lingsma, Hester F and Maas, Andrew IR and Menon, David and Steyerberg, Ewout W and CENTER-TBI Investigators and Participants}, | 747 | 725 | author={Cnossen, Maryse C and Polinder, Suzanne and Lingsma, Hester F and Maas, Andrew IR and Menon, David and Steyerberg, Ewout W and CENTER-TBI Investigators and Participants}, | |
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| author={Stein, Kevin Y and Amenta, Fiorella and Gomez, Alwyn and Froese, Logan and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Marquez, Izabella and Zeiler, Frederick A}, | 758 | 736 | author={Stein, Kevin Y and Amenta, Fiorella and Gomez, Alwyn and Froese, Logan and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Marquez, Izabella and Zeiler, Frederick A}, | |
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| author={{\AA}kerlund, Cecilia AI and Donnelly, Joseph and Zeiler, Frederick A and Helbok, Raimund and Holst, Anders and Cabeleira, Manuel and G{\"u}iza, Fabian and Meyfroidt, Geert and Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and others}, | 769 | 747 | author={{\AA}kerlund, Cecilia AI and Donnelly, Joseph and Zeiler, Frederick A and Helbok, Raimund and Holst, Anders and Cabeleira, Manuel and G{\"u}iza, Fabian and Meyfroidt, Geert and Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and others}, | |
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| author={Sch{\"o}nenberg-Tu, Anna-Li and Cysarz, Dirk and Petzold, Benjamin and Bl{\"u}mel, Carl Benjamin and Raak, Christa and Fricke, Oliver and Edelh{\"a}user, Friedrich and Scharbrodt, Wolfram}, | 780 | 758 | author={Sch{\"o}nenberg-Tu, Anna-Li and Cysarz, Dirk and Petzold, Benjamin and Bl{\"u}mel, Carl Benjamin and Raak, Christa and Fricke, Oliver and Edelh{\"a}user, Friedrich and Scharbrodt, Wolfram}, | |
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| title={Intracranial pressure: more than a number}, | 790 | 768 | title={Intracranial pressure: more than a number}, | |
| author={Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and Timofeev, Ivan and Lavinio, Andrea and Guazzo, Eric and Hutchinson, Peter and Pickard, John D}, | 791 | 769 | author={Czosnyka, Marek and Smielewski, Peter and Timofeev, Ivan and Lavinio, Andrea and Guazzo, Eric and Hutchinson, Peter and Pickard, John D}, | |
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| author={Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Kim, Dong-Joo and Carrera, Emmanuel and Radolovich, Danila K and Smielewski, Piotr and Hutchinson, Peter J and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | 834 | 812 | author={Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Kim, Dong-Joo and Carrera, Emmanuel and Radolovich, Danila K and Smielewski, Piotr and Hutchinson, Peter J and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | |
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| title={B waves: a systematic review of terminology, characteristics, and analysis methods}, | 844 | 822 | title={B waves: a systematic review of terminology, characteristics, and analysis methods}, | |
| author={Martinez-Tejada, Isabel and Arum, Alexander and Wilhjelm, Jens E and Juhler, Marianne and Andresen, Morten}, | 845 | 823 | author={Martinez-Tejada, Isabel and Arum, Alexander and Wilhjelm, Jens E and Juhler, Marianne and Andresen, Morten}, | |
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| title={Morphological quantitative analysis of intracranial pressure waves in normal pressure hydrocephalus}, | 854 | 832 | title={Morphological quantitative analysis of intracranial pressure waves in normal pressure hydrocephalus}, | |
| author={Raftopoulos, Christian and Chaskis, Christo and Delecluse, Florence and Cantrainet, Francis and Bidauti, Luc and Brotchi, Jacques}, | 855 | 833 | author={Raftopoulos, Christian and Chaskis, Christo and Delecluse, Florence and Cantrainet, Francis and Bidauti, Luc and Brotchi, Jacques}, | |
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| author={Santamarta, David and Gonz{\'a}lez-Mart{\'\i}nez, E and Fern{\'a}ndez, J and Mostaza, A}, | 866 | 844 | author={Santamarta, David and Gonz{\'a}lez-Mart{\'\i}nez, E and Fern{\'a}ndez, J and Mostaza, A}, | |
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| author={YOKOTA, Akira and MATSUOKA, Shigeaki and ISHIKAWA, Tadahiro and KOHSHI, Kiyotaka and KAJIWARA, Hidehiko}, | 876 | 854 | author={YOKOTA, Akira and MATSUOKA, Shigeaki and ISHIKAWA, Tadahiro and KOHSHI, Kiyotaka and KAJIWARA, Hidehiko}, | |
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| author={Kasprowicz, Magdalena and Bergsneider, Marvin and Czosnyka, Marek and Hu, Xiao}, | 887 | 865 | author={Kasprowicz, Magdalena and Bergsneider, Marvin and Czosnyka, Marek and Hu, Xiao}, | |
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| author={Riedel, Casper Schwartz and Martinez-Tejada, Isabel and Norager, Nicolas Hernandez and Kempfner, Lykke and Jennum, Poul and Juhler, Marianne}, | 894 | 872 | author={Riedel, Casper Schwartz and Martinez-Tejada, Isabel and Norager, Nicolas Hernandez and Kempfner, Lykke and Jennum, Poul and Juhler, Marianne}, | |
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| author={Riedel, Casper Schwartz and Martinez-Tejada, Isabel and Andresen, Morten and Wilhjelm, Jens E and Jennum, Poul and Juhler, Marianne}, | 905 | 883 | author={Riedel, Casper Schwartz and Martinez-Tejada, Isabel and Andresen, Morten and Wilhjelm, Jens E and Jennum, Poul and Juhler, Marianne}, | |
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| author={Beqiri, Erta and Czosnyka, Marek and Lalou, Afroditi D and Zeiler, Frederick A and Fedriga, Marta and Steiner, Luzius A and Chieregato, Arturo and Smielewski, Peter}, | 926 | 904 | author={Beqiri, Erta and Czosnyka, Marek and Lalou, Afroditi D and Zeiler, Frederick A and Fedriga, Marta and Steiner, Luzius A and Chieregato, Arturo and Smielewski, Peter}, | |
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| author={Carrera, Emmanuel and Kim, Dong-Joo and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Smielewski, Peter and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | 1053 | 1031 | author={Carrera, Emmanuel and Kim, Dong-Joo and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Czosnyka, Zofia and Kasprowicz, Magdalena and Smielewski, Peter and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | |
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| author={Huang, Norden E and Shen, Zheng and Long, Steven R and Wu, Manli C and Shih, Hsing H and Zheng, Quanan and Yen, Nai-Chyuan and Tung, Chi Chao and Liu, Henry H}, | 1074 | 1052 | author={Huang, Norden E and Shen, Zheng and Long, Steven R and Wu, Manli C and Shih, Hsing H and Zheng, Quanan and Yen, Nai-Chyuan and Tung, Chi Chao and Liu, Henry H}, | |
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| author={de Souza, Uender Barbosa and Escola, Jo{\~a}o Paulo Lemos and da Cunha Brito, Leonardo}, | 1085 | 1063 | author={de Souza, Uender Barbosa and Escola, Jo{\~a}o Paulo Lemos and da Cunha Brito, Leonardo}, | |
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| author={Kim, Dong-Joo and Kasprowicz, Magdalena and Carrera, Emmanuel and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Lavinio, Andrea and Smielewski, Peter and Sutcliffe, Michael PF and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | 1097 | 1075 | author={Kim, Dong-Joo and Kasprowicz, Magdalena and Carrera, Emmanuel and Castellani, Gianluca and Zweifel, Christian and Lavinio, Andrea and Smielewski, Peter and Sutcliffe, Michael PF and Pickard, John D and Czosnyka, Marek}, | |
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| author={Ocamoto, Gabriela Nagai and Russo, Thiago Luiz and Mendes Zambetta, Rafaella and Frigieri, Gustavo and Hayashi, Cintya Yukie and Brasil, S{\'e}rgio and Rabelo, Nicollas Nunes and Spavieri Junior, Deusdedit Lineu}, | 1129 | 1107 | author={Ocamoto, Gabriela Nagai and Russo, Thiago Luiz and Mendes Zambetta, Rafaella and Frigieri, Gustavo and Hayashi, Cintya Yukie and Brasil, S{\'e}rgio and Rabelo, Nicollas Nunes and Spavieri Junior, Deusdedit Lineu}, | |
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| author={Avezaat, Cees and van Eijndhoven, Johannes Hubertus Marcellianus}, | 1139 | 1117 | author={Avezaat, Cees and van Eijndhoven, Johannes Hubertus Marcellianus}, | |
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| author={Gholampour, Seifollah and Nguyen, Amber and Chaudry, Saad}, | 1145 | 1123 | author={Gholampour, Seifollah and Nguyen, Amber and Chaudry, Saad}, | |
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| author={Calviello, L and Donnelly, J and Cardim, D and Robba, C and Zeiler, FA and Smielewski, Peter and Czosnyka, Marek}, | 1156 | 1134 | author={Calviello, L and Donnelly, J and Cardim, D and Robba, C and Zeiler, FA and Smielewski, Peter and Czosnyka, Marek}, | |
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| author={Bray, RS and Sherwood, AM and Halter, JA and Robertson, Claudia and Grossman, RG}, | 1219 | 1197 | author={Bray, RS and Sherwood, AM and Halter, JA and Robertson, Claudia and Grossman, RG}, | |
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| author = {Zakrzewska, Agnieszka P. and Placek, Michał M. and Czosnyka, Marek and Kasprowicz, Magdalena and Lang, Erhard W.}, | 1291 | 1271 | author = {Zakrzewska, Agnieszka P. and Placek, Michał M. and Czosnyka, Marek and Kasprowicz, Magdalena and Lang, Erhard W.}, | |
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| author={Szewczykowski, Jerzy and Kunicki, Adam and Dytko, Pawel and Korsak-liwka, Jolanta and others}, | 1302 | 1282 | author={Szewczykowski, Jerzy and Kunicki, Adam and Dytko, Pawel and Korsak-liwka, Jolanta and others}, | |
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| author={Holm, Sverre and Eide, Per Kristian}, | 1313 | 1293 | author={Holm, Sverre and Eide, Per Kristian}, | |
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| title={Multi-scale peak and trough detection optimised for periodic and quasi-periodic neuroscience data}, | 1323 | 1303 | title={Multi-scale peak and trough detection optimised for periodic and quasi-periodic neuroscience data}, | |
| author={Bishop, Steven M and Ercole, Ari}, | 1324 | 1304 | author={Bishop, Steven M and Ercole, Ari}, | |
| booktitle={Intracranial Pressure \& Neuromonitoring XVI}, | 1325 | 1305 | booktitle={Intracranial Pressure \& Neuromonitoring XVI}, | |
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| author={Czosnyka, M and Zaworski, W and Wollk-Laniewski, P and Batorski, L}, | 1333 | 1313 | author={Czosnyka, M and Zaworski, W and Wollk-Laniewski, P and Batorski, L}, | |
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| title={The correlation between pulsatile intracranial pressure and indices of intracranial pressure-volume reserve capacity: results from ventricular infusion testing}, | 1341 | 1321 | title={The correlation between pulsatile intracranial pressure and indices of intracranial pressure-volume reserve capacity: results from ventricular infusion testing}, | |
| author={Eide, Per Kristian}, | 1342 | 1322 | author={Eide, Per Kristian}, | |
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| title={Spindle wave in intracranial pressure signal analysis for patients with traumatic brain injury: A single-center prospective observational cohort study}, | 1352 | 1332 | title={Spindle wave in intracranial pressure signal analysis for patients with traumatic brain injury: A single-center prospective observational cohort study}, | |
| author={Zhu, Jun and Shan, Yingchi and Li, Yihua and Liu, Jiaqi and Wu, Xiang and Gao, Guoyi}, | 1353 | 1333 | author={Zhu, Jun and Shan, Yingchi and Li, Yihua and Liu, Jiaqi and Wu, Xiang and Gao, Guoyi}, | |
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| title={Observations on the cerebral effects of refractory intracranial hypertension after severe traumatic brain injury}, | 1373 | 1353 | title={Observations on the cerebral effects of refractory intracranial hypertension after severe traumatic brain injury}, | |
| author={Donnelly, Joseph and Smielewski, Peter and Adams, Hadie and Zeiler, Frederick A and Cardim, Danilo and Liu, Xiuyun and Fedriga, Marta and Hutchinson, Peter and Menon, David K and Czosnyka, Marek}, | 1374 | 1354 | author={Donnelly, Joseph and Smielewski, Peter and Adams, Hadie and Zeiler, Frederick A and Cardim, Danilo and Liu, Xiuyun and Fedriga, Marta and Hutchinson, Peter and Menon, David K and Czosnyka, Marek}, | |
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| title={Assessing cerebral hemodynamic stability after brain injury}, | 1383 | 1363 | title={Assessing cerebral hemodynamic stability after brain injury}, | |
| author={Pineda, Bianca and Kosinski, Colin and Kim, Nam and Danish, Shabbar and Craelius, William}, | 1384 | 1364 | author={Pineda, Bianca and Kosinski, Colin and Kim, Nam and Danish, Shabbar and Craelius, William}, | |
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| title={Continuous monitoring methods of cerebral compliance and compensatory reserve: a scoping review of human literature}, | 1392 | 1372 | title={Continuous monitoring methods of cerebral compliance and compensatory reserve: a scoping review of human literature}, | |
| author={Islam, Abrar and Froese, Logan and Bergmann, Tobias and Gomez, Alwyn and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Stein, Kevin Y and Marquez, Izabella and Ibrahim, Younis and Zeiler, Frederick A}, | 1393 | 1373 | author={Islam, Abrar and Froese, Logan and Bergmann, Tobias and Gomez, Alwyn and Sainbhi, Amanjyot Singh and Vakitbilir, Nuray and Stein, Kevin Y and Marquez, Izabella and Ibrahim, Younis and Zeiler, Frederick A}, | |
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| 1397 | 1377 | |||
| @article{zeiler2018impaired, | 1398 | 1378 | @article{zeiler2018impaired, | |
| title={Impaired cerebral compensatory reserve is associated with admission imaging characteristics of diffuse insult in traumatic brain injury}, | 1399 | 1379 | title={Impaired cerebral compensatory reserve is associated with admission imaging characteristics of diffuse insult in traumatic brain injury}, | |
| author={Zeiler, Frederick A and Kim, Dong-Joo and Cabeleira, Manuel and Calviello, Leanne and Smielewski, Peter and Czosnyka, Marek}, | 1400 | 1380 | author={Zeiler, Frederick A and Kim, Dong-Joo and Cabeleira, Manuel and Calviello, Leanne and Smielewski, Peter and Czosnyka, Marek}, | |
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| @inproceedings{czosnyka2005concept, | 1408 | 1388 | @inproceedings{czosnyka2005concept, | |
| title={Concept of “true ICP” in monitoring and prognostication in head trauma}, | 1409 | 1389 | title={Concept of “true ICP” in monitoring and prognostication in head trauma}, | |
| author={Czosnyka, M and Steiner, L and Balestreri, M and Schmidt, E and Smielewski, P and Hutchinson, PJ and Pickard, JD}, | 1410 | 1390 | author={Czosnyka, M and Steiner, L and Balestreri, M and Schmidt, E and Smielewski, P and Hutchinson, PJ and Pickard, JD}, | |
| booktitle={Intracranial Pressure and Brain Monitoring XII}, | 1411 | 1391 | booktitle={Intracranial Pressure and Brain Monitoring XII}, | |
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| author={Czosnyka, Marek and Czosnyka, Zofia and Agarwal-Harding, Kiran J and Pickard, John D}, | 1419 | 1399 | author={Czosnyka, Marek and Czosnyka, Zofia and Agarwal-Harding, Kiran J and Pickard, John D}, | |
| booktitle={Hydrocephalus: Selected Papers from the International Workshop in Crete, 2010}, | 1420 | 1400 | booktitle={Hydrocephalus: Selected Papers from the International Workshop in Crete, 2010}, | |
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| title={The pulsating brain: a review of experimental and clinical studies of intracranial pulsatility}, | 1427 | 1407 | title={The pulsating brain: a review of experimental and clinical studies of intracranial pulsatility}, | |
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| 1435 | 1415 | |||
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| title={A randomized and blinded single-center trial comparing the effect of intracranial pressure and intracranial pressure wave amplitude-guided intensive care management on early clinical state and 12-month outcome in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage}, | 1437 | 1417 | title={A randomized and blinded single-center trial comparing the effect of intracranial pressure and intracranial pressure wave amplitude-guided intensive care management on early clinical state and 12-month outcome in patients with aneurysmal subarachnoid hemorrhage}, | |
| author={Eide, Per Kristian and Bentsen, Gunnar and Sorteberg, Angelika G and Marthinsen, P{\aa}l Bache and Stubhaug, Audun and Sorteberg, Wilhelm}, | 1438 | 1418 | author={Eide, Per Kristian and Bentsen, Gunnar and Sorteberg, Angelika G and Marthinsen, P{\aa}l Bache and Stubhaug, Audun and Sorteberg, Wilhelm}, | |
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| 1446 | 1426 | |||
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| title={An intracranial pressure-derived index monitored simultaneously from two separate sensors in patients with cerebral bleeds: comparison of findings}, | 1448 | 1428 | title={An intracranial pressure-derived index monitored simultaneously from two separate sensors in patients with cerebral bleeds: comparison of findings}, | |
| author={Eide, Per Kristian and Sorteberg, Wilhelm}, | 1449 | 1429 | author={Eide, Per Kristian and Sorteberg, Wilhelm}, | |
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| 1456 | 1436 | |||
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| title={RAQ: a novel surrogate for the craniospinal pressure--volume relationship}, | 1458 | 1438 | title={RAQ: a novel surrogate for the craniospinal pressure--volume relationship}, | |
| author={Spiegelberg, Andreas and Krause, Matthias and Meixensberger, Juergen and Kurtcuoglu, Vartan}, | 1459 | 1439 | author={Spiegelberg, Andreas and Krause, Matthias and Meixensberger, Juergen and Kurtcuoglu, Vartan}, | |
| journal={Physiological measurement}, | 1460 | 1440 | journal={Physiological measurement}, | |
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| 1467 | 1447 | |||
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| title={A Novel Methodology for Intracranial Pressure Subpeak Identification Enabling Morphological Feature Analysis}, | 1469 | 1449 | title={A Novel Methodology for Intracranial Pressure Subpeak Identification Enabling Morphological Feature Analysis}, | |
| author={Kalaiarasan, Varun Vinayak and Miller, Marcella and Han, Xu and Foreman, Brandon and Jia, Xiaodong}, | 1470 | 1450 | author={Kalaiarasan, Varun Vinayak and Miller, Marcella and Han, Xu and Foreman, Brandon and Jia, Xiaodong}, | |
| journal={IEEE Transactions on Biomedical Engineering}, | 1471 | 1451 | journal={IEEE Transactions on Biomedical Engineering}, | |
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| @article{lee2015morphological, | 1477 | 1457 | @article{lee2015morphological, | |
| title={Morphological feature extraction from a continuous intracranial pressure pulse via a peak clustering algorithm}, | 1478 | 1458 | title={Morphological feature extraction from a continuous intracranial pressure pulse via a peak clustering algorithm}, | |
| author={Lee, Hack-Jin and Jeong, Eun-Jin and Kim, Hakseung and Czosnyka, Marek and Kim, Dong-Joo}, | 1479 | 1459 | author={Lee, Hack-Jin and Jeong, Eun-Jin and Kim, Hakseung and Czosnyka, Marek and Kim, Dong-Joo}, | |
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| author={Hu, Xiao and Xu, Peng and Scalzo, Fabien and Vespa, Paul and Bergsneider, Marvin}, | 1490 | 1470 | author={Hu, Xiao and Xu, Peng and Scalzo, Fabien and Vespa, Paul and Bergsneider, Marvin}, | |
| journal={IEEE Transactions on Biomedical Engineering}, | 1491 | 1471 | journal={IEEE Transactions on Biomedical Engineering}, |
chapters/analyse_signal.tex
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7cded08
| \section{Méthodes de décomposition du signal} | 1 | |||
| Les composantes du signal de PIC peuvent être isolées au moyen de méthodes de différentes méthodes de décomposition. Dans la littérature, deux grandes familles d'algorithmes sont identifiables. La première correspond aux décompositions linéaires issues de la transformée de Fourier ; la seconde, plus récente, regroupe la décomposition en modes empiriques (\textit{Empirical Mode Decomposition}, EMD) et ses dérivés. Pour la suite, on considère un signal $s \in L^{2}({\mathbb{R})}$. | 2 | |||
| \subsection{Décompositions linéaires} | 3 | |||
| \subsubsection{Transformée de Fourier} | 4 | |||
| \subsubsection{Ondelettes} | 5 | |||
| \subsection{Décompositions en modes} | 6 | |||
| Les algorithmes de décomposition en modes (ADM) regroupent une vaste famille d'algorithmes dérivés de la publication originale de Huang \textit{et al.} introduisant la décomposition en modes empiriques (\textit{Empirical Mode Decomposition}, EMD)\cite{}. L'idée proposée est de décomposer un signal donné en oscillations élémentaires qui ne soient pas issus d'une base vectorielle prédéfinie \textit{a priori}, comme dans le cas de la transformée de Fourier et de ses différentes généralisations. Ce changement de paradigme a pour objectif de développer un outil adapté à l'étude de signaux non-stationnaires (c'est-à-dire, d'espérance et de variance variables dans le temps) et/ou résultant de la combinaison non-linéaire de différentes composantes. Ainsi, ces algorithmes extraient de façon itérative des fonctions de mode intrinsèques (\textit{intrinsic mode functions}, IMFs) du signal de base, oscillations élémentaires spécifiques à un signal respectant les propriétés suivantes : | 7 | |||
| \begin{enumerate} | 8 | |||
| \item Le nombre d'extrema et le nombre de traversées de l'axe des abscisses doivent différer au plus de 1 (ou, par équivalence : tous les maxima locaux doivent être strictement positifs et tous les minima locaux doivent être strictement négatifs). | 9 | |||
| \item En tout point, la moyenne de l'enveloppe définie par les maxima locaux et les minima locaux être égale à 0. | 10 | |||
| \end{enumerate} | 11 | |||
| Dans la pratique, une IMF est donc une fonction pseudo-périodique localement symétrique par rapport à l'axe des abscisses, dont la durée et l'amplitude des oscillations peuvent varier au cours du temps. En gardant à l'esprit que les ADMs sont conçus pour l'étude de signaux non-stationnaires, ces propriétés sont utiles par la suite pour définir les notions d'amplitude et de fréquences locales, voire instantanées, que les définitions classiques ne peuvent couvrir du fait du principe d'indétermination temps-fréquence. Cependant, cette flexibilité implique la perte de certaines propriétés des méthodes linéaires. Dans le cas général, pour deux signaux $s$ et $z$ et un $ADM$ quelconque, $ADM(s + z) \neq ADM(s) + ADM(z)$. L'unicité de la décomposition en IMFs n'est pas non plus assurée : plusieurs décompositions valides peuvent être obtenues à partir d'un même signal. Enfin, l'orthogonalité des IMFs extraites et la conservation de l'énergie du signal initial dépendent des ADMs. | 12 | |||
| 13 | ||||
| \subsubsection{Décomposition en modes empiriques} | 14 | |||
| \paragraph{Formulation.} En 1998, Huang \textit{et al.} proposent l'EMD pour extraire itérativement les IMFS d'un signal~\cite{huang1998empirical}. Celle-ci repose sur le calcul d'enveloppes du signal, qui correspondent à une interpolation cubique entre les différents maxima (minima) locaux. La méthode d'extraction des IMFs est décrite dans l'algorithme~\ref{algo:EMD}. | 15 | |||
| 16 | ||||
| \begin{algorithm}[h!] | 17 | |||
| \label{algo:EMD} | 18 | |||
| \caption{Décomposition en modes empiriques (EMD)} | 19 | |||
| \Entree{signal \textit{s}} | 20 | |||
| \Sortie{ensemble d'IMFs} | 21 | |||
| IMFs = \{\}\; | 22 | |||
| \Tq{le nombre d'extrema de $s \leq 2$}{ | 23 | |||
| { | 24 | |||
| $e_{+} \leftarrow$ enveloppe supérieure de $s$\; | 25 | |||
| $e_{-} \leftarrow$ enveloppe inférieure de $s$\; | 26 | |||
| $ m \leftarrow (e_{-} + e_{+} )/ 2 $\; | 27 | |||
| 28 | ||||
| \Tq{$m$ n'est pas accepté comme IMF}{ | 29 | |||
| $e_{+} \leftarrow$ enveloppe supérieure de $s - m$\; | 30 | |||
| $e_{-} \leftarrow$ enveloppe inférieure de $s - m$\; | 31 | |||
| $ m \leftarrow (e_{-} + e_{+} ) / 2 $\; | 32 | |||
| } | 33 | |||
| 34 | ||||
| $ IMFs \leftarrow IMFs \cup \{m\} $\; | 35 | |||
| $ s \leftarrow s - m $\; | 36 | |||
| } | 37 | |||
| 38 | ||||
| } | 39 | |||
| \end{algorithm} | 40 | |||
| Bien que jamais mise en défaut en pratique, la convergence de la procédure d'extraction d'une IMF n'a jamais pu être démontrée, limitant de fait l'étude des propriétés mathématiques de l'EMD (). Ces travaux précurseurs ont cependant donné lieu à de très nombreuses extensions, notamment dans les domaines complexes, multivariés et multidimensionnels (). L'EMD a été adoptée dans différents domaines d'application impliquant des signaux non-stationnaires et/ou des systèmes non-linéaires, de la sismologie () à l'étude d'électroencéphalogrammes (). En ce qui concerne l'analyse du signal de PIC, l'EMD a principalement été utilisée en tant que pré-traitement pour la suppression d'irrégularités ponctuelles ()(). Certaines évolutions de l'algorithme original visent à contourner des limitations de l'EMD bien identifiées dans la littérature, publication originale comprise. Parmi les problématiques les plus saillantes~\cite{de2022survey}, il convient de citer: | 41 | |||
| \begin{itemize} | 42 | |||
| \item Le mélange des modes (\textit{mode mixing}) : ce problème correspond aux situations où deux composantes de fréquences distinctes sont contenues dans une même IMF. Rilling et Flandrin () ont étudié formellement le problème pour deux composantes sinusoïdales en faisant varier les ratios d'amplitude et de fréquences. Pour ce modèle en particulier, en notant $a$ le ratio des amplitudes et $f$ le ratio des fréquences, la capacité de séparation de l'EMD est limitée à des couples d'oscillations pour lesquelles $f$ < ~0.6 et $a < 1/f$. Différentes corrections ont été proposées pour limiter ce problème de façon empirique. En particulier, l'EMD d'ensemble (\textit{Ensemble EMD}, E-EMD) consiste à répéter plusieurs fois l'algorithme de $sift$ en perturbant légèrement le signal initial au moyen d'un bruit aléatoire, et de prendre les IMFs médianes des différentes décompositions obtenues. | 43 | |||
| \item Le fractionnement des modes (\textit{mode splitting}) : une même composante fréquentielle peut être fractionnée sur plusieurs IMFs adjacentes si les conditions d'acceptation d'une IMF sont trop contraignantes (). De nombreux critères ont été proposés dans la littérature, comme la distance euclidienne entre les résultats de deux itérations consécutives (), la différence dans le nombre d'extrema () ou encore l'orthogonalité avec le signal avant extraction(). Cependant, comme l'existence d'une limite explicite vers laquelle tendrait le processus d'extraction n'a pas été prouvée, il reste peu aisé d'exhiber un critère d'arrêt optimal. | 44 | |||
| \item Les effets des extrémités : le calcul des enveloppes, basé sur une interpolation entre les différents extrema, est perturbé au début et à la fin du signal. L'erreur introduite, difficile à quantifier, dépend des implémentations du calcul des enveloppes. Les différentes solutions proposées consistent globalement à étendre le signal à ses extrémités de manière plus ou moins complexe ()()(). | 45 | |||
| \end{itemize} | 46 | |||
| 47 | ||||
| \paragraph{Fréquences instantanées.} Les propriétés vérifiées par les IMFs ont été choisies de façon à définir des fréquences instantanées par le biais de la transformée de Hilbert, s'affranchissant ainsi du principe d'incertitude temps-fréquence inhérent à l'analyse de Fourier et ses dérivés. La transformée de Hilbert $H$ est définie telle que : | 48 | |||
| \begin{equation} | 49 | |||
| \mathcal{H}(s)(x) = \frac{1}{\pi} v.p. \int_{\mathbb{R}} \frac{s(\tau)}{x-\tau}\, d\tau | 50 | |||
| \end{equation} | 51 | |||
| où $v.p.$ désigne la valeur principale de Cauchy. La transformée de Hilbert est plus facilement calculée dans le domaine fréquentiel, celle-ci revient à multiplier par $i$ les termes de fréquences négative et $-i$ les termes de fréquences positive: | 52 | |||
| \begin{equation} | 53 | |||
| \widehat{\mathcal{H}(s)}(\xi) = -i\text{ sign}(\xi)\cdot \hat{s}({\xi}) | 54 | |||
| \end{equation} | 55 | |||
| La transformée de Hilbert prolonge un signal réel $X$ en un signal analytique $Z$ dans le plan complexe tel que $\mathcal{H}(X) = Z : t \rightarrow X(t) + iY(t) = a(t)e^{i\phi(t)}$. En considérant la forme exponentielle du signal analytique $Z(t) = a(t)e^{i\phi(t)}$, l'amplitude instantanée est correspond au terme $a(t)$, la phase instantanée au terme $\phi(t)$ et la fréquence instantanée $\omega(t)$ à la dérivée $\frac{d\phi(t)}{dt}$. Les propriétés des IMFs permettent de conserver certaines caractéristiques de la définition classique de la fréquence, par exemple d'obtenir une fréquence instantanée constante pour une IMF parfaitement sinusoïdale. | 56 | |||
| 57 | ||||
| \paragraph{Spectre de Hilbert.} En appliquant la transformée de Hilbert à chacune des $n$ IMFs extraites d'un signal $s$, on obtient la relation | 58 | |||
| \begin{equation} | 59 | |||
| s(t) = \text{Re}{\sum_{k=1}^{n}a_{k}(t)e^{i\phi(t)}} | 60 | |||
| \end{equation} | 61 | |||
| où Re désigne la fonction partie réelle. Par analogie avec la transformée de Fourier, il est possible de définir un spectre bivarié temps-fréquence, ou spectre de Hilbert tel que pour une temps $t$ et une fréquence $\omega$ : | 62 | |||
| \begin{equation} | 63 | |||
| H(\omega, t) = \sum_{k=1}^{n}a_{k}(t)e^{i\int\omega_{k}(t)\,dt} | 64 | |||
| \end{equation} | 65 | |||
| En divisant le plan (temps, fréquences) en rectangles de dimensions $\delta t, \delta \xi$, la densité spectrale $S$ est définie pour le rectangle de coordonnées $a,b$ par: | 66 | |||
| \begin{equation} | 67 | |||
| S_{a,b} = \frac{1}{\Delta t \times \Delta \omega} ( \sum a_k^2(t) : t \in ( t_a - \frac{\Delta t}{2}, t_a + \frac{\Delta t}{2}), \omega \in ( \omega_b - \frac{\Delta \omega}{2}, \omega_b + \frac{\Delta \omega}{2})) | 68 | |||
| \end{equation} | 69 | |||
| Les graphiques obtenus à partir du spectre de Hilbert permettent ainsi de suivre l'évolution du contenu fréquentiel d'un signal non-stationnaire. | 70 | |||
| 71 | ||||
| \subsubsection{Filtrage itératif} | 72 | |||
| 73 | ||||
| \paragraph{Formulation.} Pour pallier aux différents manquements théoriques de l'EMD, la méthode du filtrage itératif (\textit{Iterative Filtering}, IF) a été proposée en 2009 (). Cette décomposition reprend le principe de construction itérative d'IMFs, en utilisant cette fois des moyennes glissantes à la place des enveloppes pour le processus d'extraction. L'algorithme est présenté ici dans sa version rapide (\textit{Fast Iterative Filtering}, FIF, voir algorithme~\ref{algo:FIF}), accélérée en effectuant les opérations de convolution dans le domaine fréquentiel. Le processus de FIF est d'une complexité en temps comparable à l'EMD, en $O(nlog(n))$, où $n$ est la taille du signal décomposé, contre $O(n^{2})$ pour la version IF. | 74 | |||
| 75 | ||||
| \begin{algorithm}[h!] | 76 | |||
| \label{algo:FIF} | 77 | |||
| \caption{Filtrage itératif rapide (FIF)} | 78 | |||
| \Entree{signal \textit{s}} | 79 | |||
| \Sortie{ensemble d'IMFs} | 80 | |||
| IMFs = \{\}\; | 81 | |||
| \Tq{le nombre d'extrema de $s \leq 2$}{ | 82 | |||
| { | 83 | |||
| Déterminer un filtre $w$ de taille $L$; | 84 | |||
| $\hat{s} \leftarrow dft(s)$\; | 85 | |||
| $\hat{w} \leftarrow dft(w)$\; | 86 | |||
| $m \leftarrow 1$\; | 87 | |||
| $\hat{s}_{m} \leftarrow \hat{s}$\; | 88 | |||
| \Tq{$s_{m}$ n'est pas accepté comme IMF}{ | 89 | |||
| $\hat{s}_{m} = I - \text{diag}(\hat{w})^{m}\hat{s}$\; | 90 | |||
| $ m \leftarrow m+ 1 $\; | 91 | |||
| } | 92 | |||
| 93 | ||||
| $ IMFs \leftarrow IMFs \cup \{s_{m}\} $\; | 94 | |||
| $ s \leftarrow s - idft(s_{m}) $\; | 95 | |||
| } | 96 | |||
| 97 | ||||
| } | 98 | |||
| \end{algorithm} | 99 | |||
| Le processus de (F)IF peut être adapté au signal étudié en jouant sur les coefficients des moyennes glissantes -c'est à dire les filtres- utilisés. Une analyse théorique poussée du processus de (F)IF est rendue possible par l'existence d'une limite explicite au processus d'extraction $\mathcal{M}$ de la première IMF: | 100 | |||
| \begin{equation} | 101 | |||
| \label{eq:IMF} | 102 | |||
| IMF_{1} = \underset{n \rightarrow \infty}{M^{n}}(s)(x) = | 103 | |||
| \int_{\mathbb{R}} \hat{s}(\xi)\chi_{\{\hat{w}(\xi=0)\}}e^{i2\pi\xi x} \,d\xi | 104 | |||
| \end{equation} | 105 | |||
| où $\hat{s}$ désigne la transformée de Fourier du signal $s$ et $\hat{w}$ la transformée de Fourier du filtre $w$. La limite décrite dans l'équation \ref{eq:IMF} est garantie pour un filtre pair, positif, à support compact dans $\mathbb{R}$ et de somme 1. La décomposition est rendue non-linéaire par la définition d'un nouveau filtre à chaque début d'extraction d'une IMF. Si le choix des coefficients et de la taille du filtre revient à l'utilisateur, les auteurs recommandent de calculer la taille $L$ d'un filtre à partir de l'espacement moyen entre deux extrema consécutifs selon la formule : $L = 2\lfloor \nu \frac{\text{taille du signal}}{\text{nombre d'extrema}} \rfloor$, où $\nu$ est un paramètre à déterminer, généralement entre 1 et 2 (). Différentes propriétés du processus de (F)IF ont pu être étudiées théoriquement. En particulier: | 106 | |||
| \begin{itemize} | 107 |
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7cded08
| \section{Épidémiologie} | 1 | 1 | \section{Épidémiologie} | |
| \subsection{Traumatisme crânien} | 2 | 2 | \subsection{Traumatisme crânien} | |
| Le terme traumatisme crânien (TC) regroupe une grande diversité d'atteintes cérébrales, touchant entre 64 et 74 millions d'individus dans le monde chaque année. Sa mortalité au niveau mondial est évaluée à 42\% pour les hommes et 29\% pour les femmes~\cite{ahmed2024epidemiology}. Le taux d'incidence est plus élevé dans les pays développés, particulièrement en Amérique du Nord (1299 cas pour 100~000 habitants), bien que l'Asie de l'Est et du Sud-Est représentent près de la moitié des cas de TC recensés chaque année~\cite{dewan2018estimating}. L'épidémiologie varie grandement selon les régions du monde : dans les pays développés, le ratio homme-femme est d'environ 2:1. La distribution des âges est bimodale, avec un premier pic entre 16 et 35 ans, et le second après 70 ans~\cite{ahmed2024epidemiology}. En Inde, l'âge médian est de 32 ans, et le ratio homme-femme de 4:1~\cite{karthigeyan2021head}. Classiquement, les TCs sont répartis en trois niveaux de gravité : léger, modéré, sévère (\textit{mild, moderate, severe}), les plus légers représentant 81\% des cas à l'échelle mondiale~\cite{dewan2018estimating}. Cette classification repose sur la durée et la gravité des atteintes neurologiques, ainsi que sur des critères d'imagerie cérébrale (voir table~\ref{tab:tbi})~\cite{silverberg2020management}. En particulier, l'état de conscience est évalué de 1 à 15 sur l'échelle de coma de Glasgow (\textit{Glasgow Coma Scale}, GCS). Un TC sévère correspond à un GCS de 8 ou moins, un TC léger à un GCS de 13 ou plus. La classification des TCs en trois niveaux de gravité est toutefois appelée à être révisée pour davantage de précision, la diversité des lésions cérébrales et des atteintes neurologiques ne pouvant être réduite à cette simple échelle~\cite{tenovuo2021assessing}. | 3 | 3 | Le terme traumatisme crânien (TC) regroupe une grande diversité d'atteintes cérébrales, touchant entre 64 et 74 millions d'individus dans le monde chaque année. Sa mortalité au niveau mondial est évaluée à 42\% pour les hommes et 29\% pour les femmes~\cite{ahmed2024epidemiology}. Le taux d'incidence est plus élevé dans les pays développés, particulièrement en Amérique du Nord (1299 cas pour 100~000 habitants), bien que l'Asie de l'Est et du Sud-Est représentent près de la moitié des cas de TC recensés chaque année~\cite{dewan2018estimating}. L'épidémiologie varie grandement selon les régions du monde : dans les pays développés, le ratio homme-femme est d'environ 2:1. La distribution des âges est bimodale, avec un premier pic entre 16 et 35 ans, et le second après 70 ans~\cite{ahmed2024epidemiology}. En Inde, l'âge médian est de 32 ans, et le ratio homme-femme de 4:1~\cite{karthigeyan2021head}. Classiquement, les TCs sont répartis en trois niveaux de gravité : léger, modéré, sévère (\textit{mild, moderate, severe}), les plus légers représentant 81\% des cas à l'échelle mondiale~\cite{dewan2018estimating}. Cette classification repose sur la durée et la gravité des atteintes neurologiques, ainsi que sur des critères d'imagerie cérébrale (voir table~\ref{tab:tbi})~\cite{silverberg2020management}. En particulier, l'état de conscience est évalué de 1 à 15 sur l'échelle de coma de Glasgow (\textit{Glasgow Coma Scale}, GCS). Un TC sévère correspond à un GCS de 8 ou moins, un TC léger à un GCS de 13 ou plus. La classification des TCs en trois niveaux de gravité est toutefois appelée à être révisée pour davantage de précision, la diversité des lésions cérébrales et des atteintes neurologiques ne pouvant être réduite à cette simple échelle~\cite{tenovuo2021assessing}. | |
| 4 | 4 | |||
| 5 | 5 | |||
| \begin{table}[h!] | 6 | 6 | \begin{table}[h!] | |
| \centering | 7 | 7 | \centering | |
| \begin{tabular}{|c|c|c|c|} \hline | 8 | 8 | \begin{tabular}{|c|c|c|c|} \hline | |
| & Léger& Moyen& Sévère\\ \hline | 9 | 9 | & Léger& Moyen& Sévère\\ \hline | |
| Lésions visibles en imagerie & Non & Potentiellement & Potentiellement \\ \hline | 10 | 10 | Lésions visibles en imagerie & Non & Potentiellement & Potentiellement \\ \hline | |
| Perte de conscience& < 30 min& 30 min à 24h& > 24h\\ \hline | 11 | 11 | Perte de conscience& < 30 min& 30 min à 24h& > 24h\\ \hline | |
| Etat mental altéré& < 24h& > 24h&> 24h\\ \hline | 12 | 12 | Etat mental altéré& < 24h& > 24h&> 24h\\ \hline | |
| Amnésie post-traumatique& < 1 jour& 1-7 jours&> 7 jours\\ \hline | 13 | 13 | Amnésie post-traumatique& < 1 jour& 1-7 jours&> 7 jours\\ \hline | |
| GCS& < 9& 9-12& 13-15\\ \hline | 14 | 14 | GCS& < 9& 9-12& 13-15\\ \hline | |
| \end{tabular} | 15 | 15 | \end{tabular} | |
| \caption{Critères de gravité du traumatisme crânien. Traduit de~\cite{silverberg2020management}. GCS: Echelle de Coma de Glasgow (\textit{Glasgow Coma Scale})} | 16 | 16 | \caption{Critères de gravité du traumatisme crânien. Traduit de~\cite{silverberg2020management}. GCS: Echelle de Coma de Glasgow (\textit{Glasgow Coma Scale})} | |
| \label{tab:tbi} | 17 | 17 | \label{tab:tbi} | |
| \end{table} | 18 | 18 | \end{table} | |
| 19 | 19 | |||
| \subsection{Hémorragie subarachnoïdienne} | 20 | 20 | \subsection{Hémorragie subarachnoïdienne} | |
| L'hémorragie subarachnoïdienne (HSA) est un sous-type d'accident vasculaire cérébral (AVC), généralement d'origine traumatique~\cite{ragaglini2024epidemiology}, correspondant à une fuite de sang dans l'espace sous-arachnoïdien. La mortalité est estimée à 25\% des cas~\cite{lv2024epidemiological}. En 2021, près de 800 000 cas ont été recensés dans le monde, soit une augmentation de 37\% par rapport à 1990. Contrairement aux TCs, le ratio homme-femme est légèrement inférieur à 1:1~\cite{lv2024epidemiological}. Les HSA causées par une rupture d'anévrisme sont 10 fois plus fréquentes en Asie que dans le reste du monde~\cite{sanicola2023pathophysiology}. En 2021, la tranche d'âge de 49 à 54 ans était associée avec le taux d'incidence le plus élevé~\cite{lv2024epidemiological}. La survenue d'une HSA provoque une baisse brutale du débit sanguin cérébral (DSC) potentiellement suivie d'épisodes d'hypertension intracrânienne (HTIC), et peut causer de lourds handicaps dès la première heure suivant l'hémorragie~\cite{d2015aneurysmal}. | 21 | 21 | L'hémorragie subarachnoidienne (HSA) est un sous-type d'accident vasculaire cérébral (AVC), généralement d'origine traumatique~\cite{ragaglini2024epidemiology}, correspondant à une fuite de sang dans l'espace sous-arachnoidien. La mortalité est estimée à 25\% des cas~\cite{lv2024epidemiological}. En 2021, près de 800 000 cas ont été recensés dans le monde, soit une augmentation de 37\% par rapport à 1990. Contrairement aux TCs, le ratio homme-femme est légèrement inférieur à 1:1~\cite{lv2024epidemiological}. Les HSA causées par une rupture d'anévrisme sont 10 fois plus fréquentes en Asie que dans le reste du monde~\cite{sanicola2023pathophysiology}. En 2021, la tranche d'âge de 49 à 54 ans était associée avec le taux d'incidence le plus élevé~\cite{lv2024epidemiological}. La survenue d'une HSA provoque une baisse brutale du débit sanguin cérébral (DSC) potentiellement suivie d'épisodes d'hypertension intracrânienne (HTIC), et peut causer de lourds handicaps dès la première heure suivant l'hémorragie~\cite{d2015aneurysmal}. | |
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| \section{Physiopathologie de la pression intracrânienne} | 23 | 23 | \section{Physiopathologie de la pression intracrânienne} | |
| 24 | 24 | |||
| \subsection{Origine de la pression intracrânienne} | 25 | 25 | \subsection{Origine de la pression intracrânienne} | |
| Trois volumes distincts occupent l'espace intracrânien dans des proportions variables : le parenchyme cérébral (environ 80\%), le liquide cérébrospinal (LCS) (environ 10\%) et le volume sanguin cérébral (environ 10\%)~\cite{kalisvaart2020update}. La pression intracrânienne (PIC) est la résultante des forces de pression exercées par les trois composants de cet espace clos, dont la somme des volumes reste constante d'après la doctrine de Monro-Kellie, énoncée dans sa forme actuelle par Weed en 1929~\cite{weed1929some}. Le monitorage de la PIC est un outil incontournable de la prise en charge des patients en neuroréanimation~\cite{cnossen2016variation}, dont le principal objectif est d'éviter des épisodes d'HTIC risquant de gêner la perfusion sanguine des tissus, voire de provoquer des hernies cérébrales dans les cas les plus graves~\cite{carney2017guidelines}. Les seuils d'HTIC sont encore sujets à débat et restent variables selon les individus ; cependant, les conventions internationales tendent à fixer une limite de 20 ou 22 mmHg~\cite{cnossen2016variation, carney2017guidelines}, bien que la littérature à ce sujet reste limitée~\cite{stein2023associations}. La gravité des événements d'HTIC peut aussi être mesurée de façon plus précise en intégrant la durée passée au-dessus du seuil retenu. L'aire ainsi obtenue, appelée dose de pic (\textit{ICP time dose}, ou \textit{ICP burden}), fait l'objet de nombreuses recherches et est également associée à une plus forte mortalité et à des états neurologiques dégradés en sortie de réanimation~\cite{aakerlund2020impact}. Cependant, aucun seuil ne fait consensus dans la pratique clinique, d'autant plus que les valeurs obtenues dépendent très fortement de la méthode de calcul~\cite{schonenberg2023pressure}. Cet intérêt porté à la dose de PIC témoigne cependant de la pertinence clinique d'étudier plus précisément l'évolution temporelle de la PIC, dont l'information apportée ne peut pas être résumée par sa simple moyenne~\cite{czosnyka2007intracranial}. De fait, le signal de PIC est la résultante de nombreux déterminants physiologiques, les cycles cardiaque et respiratoire en tête~\cite{dai2020intracranial}, dont les effets sont visibles à différentes échelles de temps caractéristiques(voir section ~\ref{morphologie}). | 26 | 26 | Trois volumes distincts occupent l'espace intracrânien dans des proportions variables : le parenchyme cérébral (environ 80\%), le liquide cérébrospinal (LCS) (environ 10\%) et le volume sanguin cérébral (environ 10\%)~\cite{kalisvaart2020update}. La pression intracrânienne (PIC) est la résultante des forces de pression exercées par les trois composants de cet espace clos, dont la somme des volumes reste constante d'après la doctrine de Monro-Kellie, énoncée dans sa forme actuelle par Weed en 1929~\cite{weed1929some}. Le monitorage de la PIC est un outil incontournable de la prise en charge des patients en neuroréanimation~\cite{cnossen2016variation}, dont le principal objectif est d'éviter des épisodes d'HTIC risquant de gêner la perfusion sanguine des tissus, voire de provoquer des hernies cérébrales dans les cas les plus graves~\cite{carney2017guidelines}. Les seuils d'HTIC sont encore sujets à débat et restent variables selon les individus ; cependant, les conventions internationales tendent à fixer une limite de 20 ou 22 mmHg~\cite{cnossen2016variation, carney2017guidelines}, bien que la littérature à ce sujet reste limitée~\cite{stein2023associations}. La gravité des événements d'HTIC peut aussi être mesurée de façon plus précise en intégrant la durée passée au-dessus du seuil retenu. L'aire ainsi obtenue, appelée dose de pic (\textit{ICP time dose}, ou \textit{ICP burden}), fait l'objet de nombreuses recherches et est également associée à une plus forte mortalité et à des états neurologiques dégradés en sortie de réanimation~\cite{aakerlund2020impact}. Cependant, aucun seuil ne fait consensus dans la pratique clinique, d'autant plus que les valeurs obtenues dépendent très fortement de la méthode de calcul~\cite{schonenberg2023pressure}. Cet intérêt porté à la dose de PIC témoigne cependant de la pertinence clinique d'étudier plus précisément l'évolution temporelle de la PIC, dont l'information apportée ne peut pas être résumée par sa simple moyenne~\cite{czosnyka2007intracranial}. De fait, le signal de PIC est la résultante de nombreux déterminants physiologiques, les cycles cardiaque et respiratoire en tête~\cite{dai2020intracranial}, dont les effets sont visibles à différentes échelles de temps caractéristiques(voir section ~\ref{morphologie}). | |
| 27 | 27 | |||
| \subsection{Monitorage de la pression intracrânienne} | 28 | 28 | \subsection{Monitorage de la pression intracrânienne} | |
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| Un dispositif de mesure de la PIC peut être mis en place pour le traitement de pathologies à risque d'HTIC : TC, HSA, hémorragies intracranienne, hydrocéphalie~\cite{shim2023intracranial}. En particulier, la \textit{Brain Trauma Fondation} recommande un monitorage de la PIC pour les patients viables souffrant d'un TC grave (3 $\leq$ GCS $\leq$ 8) associé à un ou plusieurs facteurs de complications (pression artérielle > 90 mmHg, lésions cérébrales visibles au scanner, etc.)~\cite{carney2017guidelines}. Le monitorage continu de la PIC est le plus souvent mesuré avec un capteur intraventriculaire ou intraparenchymateux~\cite{zoerle2024intracranial} (voir figure~\ref{fig:capteurs}). | 30 | 30 | Un dispositif de mesure de la PIC peut être mis en place pour le traitement de pathologies à risque d'HTIC : TC, HSA, hémorragies intracranienne, hydrocéphalie~\cite{shim2023intracranial}. En particulier, la \textit{Brain Trauma Fondation} recommande un monitorage de la PIC pour les patients viables souffrant d'un TC grave (3 $\leq$ GCS $\leq$ 8) associé à un ou plusieurs facteurs de complications (pression artérielle > 90 mmHg, lésions cérébrales visibles au scanner, etc.)~\cite{carney2017guidelines}. Le monitorage continu de la PIC est le plus souvent mesuré avec un capteur intraventriculaire ou intraparenchymateux~\cite{zoerle2024intracranial} (voir figure~\ref{fig:capteurs}). | |
| 31 | 31 | |||
| \begin{figure}[h!] | 32 | 32 | \begin{figure}[h!] | |
| \centering | 33 | 33 | \centering | |
| \includegraphics[width=10cm]{contexte_clinique/capteurs.png} | 34 | 34 | \includegraphics[width=10cm]{contexte_clinique/capteurs.png} | |
| \caption{Positionnement de deux capteurs de pression intracrânienne} | 35 | 35 | \caption{Positionnement de deux capteurs de pression intracrânienne} | |
| \label{fig:capteurs} | 36 | 36 | \label{fig:capteurs} | |
| \end{figure} | 37 | 37 | \end{figure} | |
| 38 | 38 | |||
| 39 | 39 | |||
| Dans le premier cas, un capteur de pression est placé dans un ventricule cérébral latéral, directement au contact du liquide cérébrospinal (LCS). Ainsi, la pression mesurée correspond à celle du continuum hydrique du LCS allant des ventricules cérébraux au sac dural, dans la région postérieure de la colonne vertébrale. Introduite par le neurochirurgien N. Lundberg dans les années 1960~\cite{lundberg1960continuous}, cette mesure est considérée comme la méthode de référence~\cite{shim2023intracranial}. Son principal avantage consiste en la possibilité de drainer du LCS lors d'épisodes d'HTIC, mais les capteurs intraventriculaires sont associés à davantage complications, notamment des saignements et des infections~\cite{tavakoli2017complications}. Une autre possibilité consiste à placer un capteur de pression dans le parenchyme cérébral, une solution présentant moins de risques de complications car moins invasive~\cite{tavakoli2017complications}. Le capteur ne peut pas être ré-étalonné après la pose, et est donc sujet à des dérives de ligne de base passé les premiers jours de monitorage~\cite{pelah2023accuracy}. Deux principales technologies de capteurs intraparenchymateux sont utilisées en 2025 dans le monde : les capteurs piézorésistifs à jauge de contrainte et les capteurs à fibre optique, les premiers présentant des dérives de ligne de base moins prononcées~\cite{akbik2016roles}. | 40 | 40 | Dans le premier cas, un capteur de pression est placé dans un ventricule cérébral latéral, directement au contact du liquide cérébrospinal (LCS). Ainsi, la pression mesurée correspond à celle du continuum hydrique du LCS allant des ventricules cérébraux au sac dural, dans la région postérieure de la colonne vertébrale. Introduite par le neurochirurgien N. Lundberg dans les années 1960~\cite{lundberg1960continuous}, cette mesure est considérée comme la méthode de référence~\cite{shim2023intracranial}. Son principal avantage consiste en la possibilité de drainer du LCS lors d'épisodes d'HTIC, mais les capteurs intraventriculaires sont associés à davantage complications, notamment des saignements et des infections~\cite{tavakoli2017complications}. Une autre possibilité consiste à placer un capteur de pression dans le parenchyme cérébral, une solution présentant moins de risques de complications car moins invasive~\cite{tavakoli2017complications}. Le capteur ne peut pas être ré-étalonné après la pose, et est donc sujet à des dérives de ligne de base passé les premiers jours de monitorage~\cite{pelah2023accuracy}. Deux principales technologies de capteurs intraparenchymateux sont utilisées en 2025 dans le monde : les capteurs piézorésistifs à jauge de contrainte et les capteurs à fibre optique, les premiers présentant des dérives de ligne de base moins prononcées~\cite{akbik2016roles}. | |
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| 42 | 42 | |||
| \section{Morphologie du signal de PIC} | 43 | 43 | \section{Morphologie du signal de PIC} | |
| Le signal de PIC peut être décomposé en différentes oscillations résultant de mécanismes physiologiques distincts. Ces composantes sont listées ici dans le sens des fréquences croissantes. | 44 | 44 | Le signal de PIC peut être décomposé en différentes oscillations résultant de mécanismes physiologiques distincts. Ces composantes sont listées ici dans le sens des fréquences croissantes. | |
| 45 | 45 | |||
| \label{morphologie} | 46 | 46 | \label{morphologie} | |
| \subsection{Oscillations infra-respiratoires} | 47 | 47 | \subsection{Oscillations infra-respiratoires} | |
| Historiquement, les oscillations infra-respiratoires sont réparties en trois grands types d'ondes -A, B et C- tels que définis par Lundberg dans les années 1960~\cite{lundberg1965continuous}, sur la base de critères d'amplitude et de fréquence. Les paragraphes suivants sont structurés selon cette typlogie historique pour en souligner la prégnance dans la communauté scientifique, tout en gardant à l'esprit que les recherches actuelles appellent à en préciser certains aspects, notamment pour mieux prendre en compte la diversité des mécanismes physiologiques sous-jacents. | 48 | 48 | Historiquement, les oscillations infra-respiratoires sont réparties en trois grands types d'ondes -A, B et C- tels que définis par Lundberg dans les années 1960~\cite{lundberg1965continuous}, sur la base de critères d'amplitude et de fréquence. Les paragraphes suivants sont structurés selon cette typlogie historique pour en souligner la prégnance dans la communauté scientifique, sans ignorer le fait que les recherches actuelles appellent à en préciser certains aspects, notamment pour mieux prendre en compte la diversité des mécanismes physiologiques sous-jacents. | |
| 49 | 49 | |||
| \subsubsection{Ondes A} | 50 | 50 | \subsubsection{Ondes A} | |
| Encore nommées ondes de plateau (\textit{plateau waves}), Lundberg les décrit comme une élévation de la PIC de 50 à 100 mmHg pour une durée de 5 à 20 minutes (voir figure~\ref{fig:waves} A). Ces ondes de plateaux apparaissent chez près de 25\% des patients atteints de traumatisme crânien~\cite{castellani2009plateau}. Le mécanisme classiquement présenté comme à l'origine des ondes de plateau implique un dysfonctionnement du système nerveux parasympathique. L'augmentation brutale de la PIC est ainsi due à une cascade de vasodilations provoquée par le réflexe de Cushing, c'est-à-dire une augmentation du débit sanguin cérébral (DSC) en réponse à une augmentation de la PIC~\cite{rosner1984origin}. La durée des ondes de plateau, en particulier lorsqu'elles excèdent une demi-heure, est un facteur de mauvais pronostic pour les patients cérébrolésés \cite{castellani2009plateau}. | 51 | 51 | Encore nommées ondes de plateau (\textit{plateau waves}), Lundberg les décrit comme une élévation de la PIC de 50 à 100 mmHg pour une durée de 5 à 20 minutes (voir figure~\ref{fig:waves} A). Ces ondes de plateaux apparaissent chez près de 25\% des patients atteints de traumatisme crânien~\cite{castellani2009plateau}. Le mécanisme classiquement présenté comme à l'origine des ondes de plateau implique un dysfonctionnement du système nerveux parasympathique. L'augmentation brutale de la PIC est ainsi due à une cascade de vasodilations provoquée par le réflexe de Cushing, c'est-à-dire une augmentation du débit sanguin cérébral (DSC) en réponse à une augmentation de la PIC~\cite{rosner1984origin}. La durée des ondes de plateau, en particulier lorsqu'elles excèdent une demi-heure, est un facteur de mauvais pronostic pour les patients cérébrolésés \cite{castellani2009plateau}. | |
| 52 | 52 | |||
| \subsubsection{Ondes B} | 53 | 53 | \subsubsection{Ondes B} | |
| Cette catégorie d'oscillations est probablement la plus étudiée dans la littérature. Historiquement, Lundberg les décrit comme des oscillations d'amplitude inférieure à 50 mmHg, apparaissant toute les minutes environ pour une durée de 30 à 120 secondes (voir figure~\ref{fig:waves} B et C). Toutefois, les auteurs étudiant les ondes B (ou ondes lentes, \textit{slow waves}) élargissent généralement leurs investigations à une bande de fréquence plus étendue que celle proposée par Lundberg~\cite{martinez2019b}. Entre 1990 et 2024, au moins quatre sous-classifications ont été proposées pour mieux tenir en compte de leur diversité morphologique~\cite{raftopoulos1992morphological, santamarta2016prediction, yokota1989overnight, kasprowicz2012association}. Ces classifications reposent sur l'amplitude, la symétrie et la présence de plateaux au cours des oscillations. L'interprétation clinique des ondes B n'est pas aisée du fait de leur diversité et des nombreuses classifications proposées. Toutefois, leur présence est particulièrement observée en phase de sommeil paradoxal~\cite{spiegelberg2016b}, y compris chez des patients non-cérébrolésés~\cite{riedel2021b}. De manière cohérente, un lien a été établi entre ondes B et apnée du sommeil~\cite{riedel2023transient}, alors que leur amplitude est diminuée par l'hypocapnie~\cite{beqiri2020influence}. De plus, le lien entre fluctuations du DSC et apparition d'ondes B est connu dès les années 1980~\cite{mautner1989b}. En 2022, une étude démontre le lien entre ondes B, oscillations du DSC et les ondes theta (4-7Hz) du signal EEG. Ainsi, les ondes B pourraient être le reflet d'une activité noradrénergique du tronc cérébral facilitant l'évacuation de déchets métaboliques par le système glymphatique~\cite{newell2022physiological}. Du fait du manque de consensus quant à leur définition, leur détection est généralement faite manuellement faute d'un algorithme de référence. En 2019, une méta-analyse regroupant 124 études rapporte que seuls 32\% d'entre elles spécifient une méthode de détection~\cite{martinez2019b}, généralement par analyse de Fourier (40\%). | 54 | 54 | Cette catégorie d'oscillations est probablement la plus étudiée dans la littérature. Historiquement, Lundberg les décrit comme des oscillations d'amplitude inférieure à 50 mmHg, apparaissant toute les minutes environ pour une durée de 30 à 120 secondes (voir figure~\ref{fig:waves} B et C). Toutefois, les auteurs étudiant les ondes B (ou ondes lentes, \textit{slow waves}) élargissent généralement leurs investigations à une bande de fréquence plus étendue que celle proposée par Lundberg~\cite{martinez2019b}. Entre 1990 et 2024, au moins quatre sous-classifications ont été proposées pour mieux tenir en compte de leur diversité morphologique~\cite{raftopoulos1992morphological, santamarta2016prediction, yokota1989overnight, kasprowicz2012association}. Ces classifications reposent sur l'amplitude, la symétrie et la présence de plateaux au cours des oscillations. L'interprétation clinique des ondes B n'est pas aisée du fait de leur diversité et des nombreuses classifications proposées. Toutefois, leur présence est particulièrement observée en phase de sommeil paradoxal~\cite{spiegelberg2016b}, y compris chez des patients non-cérébrolésés~\cite{riedel2021b}. De manière cohérente, un lien a été établi entre ondes B et apnée du sommeil~\cite{riedel2023transient}, alors que leur amplitude est diminuée par l'hypocapnie~\cite{beqiri2020influence}. De plus, le lien entre fluctuations du DSC et apparition d'ondes B a été identifié dès les années 1980~\cite{mautner1989b}. En 2022, une étude démontre le lien entre ondes B, oscillations du DSC et les ondes theta (4-7Hz) du signal EEG. Ainsi, les ondes B pourraient être le reflet d'une activité noradrénergique du tronc cérébral facilitant l'évacuation de déchets métaboliques par le système glymphatique~\cite{newell2022physiological}. Du fait du manque de consensus quant à leur définition, leur détection est généralement faite manuellement faute d'un algorithme de référence. En 2019, une méta-analyse regroupant 124 études rapporte que seuls 32\% d'entre elles spécifient une méthode de détection~\cite{martinez2019b}, généralement par analyse de Fourier (40\%). | |
| 55 | 55 | |||
| \subsubsection{Ondes C} | 56 | 56 | \subsubsection{Ondes C} | |
| Les ondes C ont fait l'objet d'une littérature très limitée entre les années 1960 et 2024. Lundberg les décrit comme des oscillations d'amplitude inférieure à 20 mmHg apparaissant quatre à huit fois par minute (voir figure~\ref{fig:waves} D). Ces oscillations sont synchronisées avec les ondes de Mayer observables sur le signal de pression artérielle~\cite{cucciolini2023intracranial}. Ces dernières, également peu étudiées, sont engendrées par une activité sympathique du système nerveux périphérique~\cite{julien2006enigma}. | 57 | 57 | Les ondes C ont fait l'objet d'une littérature très limitée entre les années 1960 et 2024. Lundberg les décrit comme des oscillations d'amplitude inférieure à 20 mmHg apparaissant quatre à huit fois par minute (voir figure~\ref{fig:waves} D). Ces oscillations sont synchronisées avec les ondes de Mayer observables sur le signal de pression artérielle~\cite{cucciolini2023intracranial}. Ces dernières, également peu étudiées, sont engendrées par une activité sympathique du système nerveux périphérique~\cite{julien2006enigma}. | |
| 58 | 58 | |||
| \begin{figure}[h!] | 59 | 59 | \begin{figure}[h!] | |
| \centering | 60 | 60 | \centering | |
| \includegraphics[width=1\linewidth]{contexte_clinique/waves.png} | 61 | 61 | \includegraphics[width=1\linewidth]{contexte_clinique/waves.png} | |
| \caption{Exemples d'ondes de Lundberg visibles sur le signal de pression intracrânienne. I : onde de plateau (ou onde A). II e tIII : deux motifs d'ondes lentes (ou ondes B), IV : ondes de Mayer (ou ondes C)} | 62 | 62 | \caption{Exemples d'ondes de Lundberg visibles sur le signal de pression intracrânienne. I : onde de plateau (ou onde A). II e tIII : deux motifs d'ondes lentes (ou ondes B), IV : ondes de Mayer (ou ondes C)} | |
| \label{fig:waves} | 63 | 63 | \label{fig:waves} | |
| \end{figure} | 64 | 64 | \end{figure} | |
| 65 | 65 | |||
| \subsection{Onde respiratoire} | 66 | 66 | \subsection{Onde respiratoire} | |
| Les oscillations d'origine respiratoires, bien qu'observées dès les années 1960, fait l'objet d'un nombre d'études limitées. Son étude nécessite de prendre en compte la ventilation mécanique dont bénéficient la plupart des patients admis en unité de soin intensifs. En effet, dans le cas d'une ventilation mécanique, la pression intrathoracique est positive tout au long du cycle respiratoire : l'air est poussé dans les poumons. Au contraire, dans le cas d'une ventilation spontanée, l'air est aspiré dans les poumons par le biais d'une dépression intrathoracique. La vague respiratoire observée sur le signal de PIC est probablement causée par des déplacements de sang veineux au cours du cycle respiratoire~\cite{foltz1990csf}, davantage marqués dans le cas d'une ventilation mécanique ~\cite{hickey2009intracranial}. | 67 | 67 | Les oscillations d'origine respiratoires, bien qu'observées dès les années 1960, ne font l'objet que d'un nombre limité d'études. Leur étude nécessite de prendre en compte la ventilation mécanique dont bénéficient la plupart des patients admis en unité de soin intensifs. En effet, dans le cas d'une ventilation mécanique, la pression intrathoracique est positive tout au long du cycle respiratoire : l'air est poussé dans les poumons. Au contraire, dans le cas d'une ventilation spontanée, l'air est aspiré dans les poumons par le biais d'une dépression intrathoracique. La vague respiratoire observée sur le signal de PIC est probablement causée par des déplacements de sang veineux au cours du cycle respiratoire~\cite{foltz1990csf}, davantage marqués dans le cas d'une ventilation mécanique ~\cite{hickey2009intracranial}. | |
| 68 | 68 | |||
| \begin{figure}[h!] | 69 | 69 | \begin{figure}[h!] | |
| \centering | 70 | 70 | \centering | |
| \includegraphics[width=1\linewidth]{contexte_clinique/P1P2P3.png} | 71 | 71 | \includegraphics[width=1\linewidth]{contexte_clinique/P1P2P3.png} | |
| \caption{Exemples de pulsations cardiaques visibles sur le signal de PIC} | 72 | 72 | \caption{Exemples de pulsations cardiaques visibles sur le signal de PIC} | |
| \label{fig:P1P2P3} | 73 | 73 | \label{fig:P1P2P3} | |
| \end{figure} | 74 | 74 | \end{figure} | |
| 75 | 75 |
chapters/mecanique.tex
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7cded08
| \section{Compliance cérébrale} | 1 | 1 | \section{Outils d'analyse du signal} | |
| 2 | Les composantes du signal de PIC peuvent être isolées au moyen de méthodes de différentes méthodes de décomposition. Dans la littérature, deux grandes familles d'algorithmes sont identifiables. La première correspond aux décompositions linéaires issues de la transformée de Fourier ; la seconde, plus récente, regroupe la décomposition en modes empiriques (\textit{Empirical Mode Decomposition}, EMD) et ses dérivés. Pour la suite, on considère un signal $s \in L^{2}({\mathbb{R})}$. | |||
| 3 | \subsection{Décompositions linéaires} | |||
| 4 | \subsubsection{Transformée de Fourier} | |||
| 5 | \subsubsection{Ondelettes} | |||
| 6 | ||||
| 7 | \subsection{Décompositions en modes} | |||
| 8 | Les algorithmes de décomposition en modes (ADM) regroupent une vaste famille d'algorithmes dérivés de la publication originale de Huang \textit{et al.} introduisant la décomposition en modes empiriques (\textit{Empirical Mode Decomposition}, EMD)\cite{}. L'idée proposée est de décomposer un signal donné en oscillations élémentaires qui ne soient pas issus d'une base vectorielle prédéfinie \textit{a priori}, comme dans le cas de la transformée de Fourier et de ses différentes généralisations. Ce changement de paradigme a pour objectif de développer un outil adapté à l'étude de signaux non-stationnaires (c'est-à-dire, d'espérance et de variance variables dans le temps) et/ou résultant de la combinaison non-linéaire de différentes composantes. Ainsi, ces algorithmes extraient de façon itérative des fonctions de mode intrinsèques (\textit{intrinsic mode functions}, IMFs) du signal de base, oscillations élémentaires spécifiques à un signal respectant les propriétés suivantes : | |||
| 9 | \begin{enumerate} | |||
| 10 | \item Le nombre d'extrema et le nombre de traversées de l'axe des abscisses doivent différer au plus de 1 (ou, par équivalence : tous les maxima locaux doivent être strictement positifs et tous les minima locaux doivent être strictement négatifs). | |||
| 11 | \item En tout point, la moyenne de l'enveloppe définie par les maxima locaux et les minima locaux être égale à 0. | |||
| 12 | \end{enumerate} | |||
| 13 | Dans la pratique, une IMF est donc une fonction pseudo-périodique localement symétrique par rapport à l'axe des abscisses, dont la durée et l'amplitude des oscillations peuvent varier au cours du temps. En gardant à l'esprit que les ADMs sont conçus pour l'étude de signaux non-stationnaires, ces propriétés sont utiles par la suite pour définir les notions d'amplitude et de fréquences locales, voire instantanées, que les définitions classiques ne peuvent couvrir du fait du principe d'indétermination temps-fréquence. Cependant, cette flexibilité implique la perte de certaines propriétés des méthodes linéaires. Dans le cas général, pour deux signaux $s$ et $z$ et un $ADM$ quelconque, $ADM(s + z) \neq ADM(s) + ADM(z)$. L'unicité de la décomposition en IMFs n'est pas non plus assurée : plusieurs décompositions valides peuvent être obtenues à partir d'un même signal. Enfin, l'orthogonalité des IMFs extraites et la conservation de l'énergie du signal initial dépendent des ADMs. | |||
| 14 | ||||
| 15 | \subsubsection{Décomposition en modes empiriques} | |||
| 16 | \paragraph{Formulation.} En 1998, Huang \textit{et al.} proposent l'EMD pour extraire itérativement les IMFS d'un signal~\cite{huang1998empirical}. Celle-ci repose sur le calcul d'enveloppes du signal, qui correspondent à une interpolation cubique entre les différents maxima (minima) locaux. La méthode d'extraction des IMFs est décrite dans l'algorithme~\ref{algo:EMD}. | |||
| 17 | ||||
| 18 | \begin{algorithm}[h!] | |||
| 19 | \label{algo:EMD} | |||
| 20 | \caption{Décomposition en modes empiriques (EMD)} | |||
| 21 | \Entree{signal \textit{s}} | |||
| 22 | \Sortie{ensemble d'IMFs} | |||
| 23 | IMFs = \{\}\; | |||
| 24 | \Tq{le nombre d'extrema de $s \leq 2$}{ | |||
| 25 | { | |||
| 26 | $e_{+} \leftarrow$ enveloppe supérieure de $s$\; | |||
| 27 | $e_{-} \leftarrow$ enveloppe inférieure de $s$\; | |||
| 28 | $ m \leftarrow (e_{-} + e_{+} )/ 2 $\; | |||
| 29 | ||||
| 30 | \Tq{$m$ n'est pas accepté comme IMF}{ | |||
| 31 | $e_{+} \leftarrow$ enveloppe supérieure de $s - m$\; | |||
| 32 | $e_{-} \leftarrow$ enveloppe inférieure de $s - m$\; | |||
| 33 | $ m \leftarrow (e_{-} + e_{+} ) / 2 $\; | |||
| 34 | } | |||
| 35 | ||||
| 36 | $ IMFs \leftarrow IMFs \cup \{m\} $\; | |||
| 37 | $ s \leftarrow s - m $\; | |||
| 38 | } | |||
| 39 | ||||
| 40 | } | |||
| 41 | \end{algorithm} | |||
| 42 | Bien que jamais mise en défaut en pratique, la convergence de la procédure d'extraction d'une IMF n'a jamais pu être démontrée, limitant de fait l'étude des propriétés mathématiques de l'EMD (). Ces travaux précurseurs ont cependant donné lieu à de très nombreuses extensions, notamment dans les domaines complexes, multivariés et multidimensionnels (). L'EMD a été adoptée dans différents domaines d'application impliquant des signaux non-stationnaires et/ou des systèmes non-linéaires, de la sismologie () à l'étude d'électroencéphalogrammes (). En ce qui concerne l'analyse du signal de PIC, l'EMD a principalement été utilisée en tant que pré-traitement pour la suppression d'irrégularités ponctuelles ()(). Certaines évolutions de l'algorithme original visent à contourner des limitations de l'EMD bien identifiées dans la littérature, publication originale comprise. Parmi les problématiques les plus saillantes~\cite{de2022survey}, il convient de citer: | |||
| 43 | \begin{itemize} | |||
| 44 | \item Le mélange des modes (\textit{mode mixing}) : ce problème correspond aux situations où deux composantes de fréquences distinctes sont contenues dans une même IMF. Rilling et Flandrin () ont étudié formellement le problème pour deux composantes sinusoïdales en faisant varier les ratios d'amplitude et de fréquences. Pour ce modèle en particulier, en notant $a$ le ratio des amplitudes et $f$ le ratio des fréquences, la capacité de séparation de l'EMD est limitée à des couples d'oscillations pour lesquelles $f$ < ~0.6 et $a < 1/f$. Différentes corrections ont été proposées pour limiter ce problème de façon empirique. En particulier, l'EMD d'ensemble (\textit{Ensemble EMD}, E-EMD) consiste à répéter plusieurs fois l'algorithme de $sift$ en perturbant légèrement le signal initial au moyen d'un bruit aléatoire, et de prendre les IMFs médianes des différentes décompositions obtenues. | |||
| 45 | \item Le fractionnement des modes (\textit{mode splitting}) : une même composante fréquentielle peut être fractionnée sur plusieurs IMFs adjacentes si les conditions d'acceptation d'une IMF sont trop contraignantes (). De nombreux critères ont été proposés dans la littérature, comme la distance euclidienne entre les résultats de deux itérations consécutives (), la différence dans le nombre d'extrema () ou encore l'orthogonalité avec le signal avant extraction(). Cependant, comme l'existence d'une limite explicite vers laquelle tendrait le processus d'extraction n'a pas été prouvée, il reste peu aisé d'exhiber un critère d'arrêt optimal. | |||
| 46 | \item Les effets des extrémités : le calcul des enveloppes, basé sur une interpolation entre les différents extrema, est perturbé au début et à la fin du signal. L'erreur introduite, difficile à quantifier, dépend des implémentations du calcul des enveloppes. Les différentes solutions proposées consistent globalement à étendre le signal à ses extrémités de manière plus ou moins complexe ()()(). | |||
| 47 | \end{itemize} | |||
| 48 | ||||
| 49 | \paragraph{Fréquences instantanées.} Les propriétés vérifiées par les IMFs ont été choisies de façon à définir des fréquences instantanées par le biais de la transformée de Hilbert, s'affranchissant ainsi du principe d'incertitude temps-fréquence inhérent à l'analyse de Fourier et ses dérivés. La transformée de Hilbert $H$ est définie telle que : | |||
| 50 | \begin{equation} | |||
| 51 | \mathcal{H}(s)(x) = \frac{1}{\pi} v.p. \int_{\mathbb{R}} \frac{s(\tau)}{x-\tau}\, d\tau | |||
| 52 | \end{equation} | |||
| 53 | où $v.p.$ désigne la valeur principale de Cauchy. La transformée de Hilbert est plus facilement calculée dans le domaine fréquentiel, celle-ci revient à multiplier par $i$ les termes de fréquences négative et $-i$ les termes de fréquences positive: | |||
| 54 | \begin{equation} | |||
| 55 | \widehat{\mathcal{H}(s)}(\xi) = -i\text{ sign}(\xi)\cdot \hat{s}({\xi}) | |||
| 56 | \end{equation} | |||
| 57 | La transformée de Hilbert prolonge un signal réel $X$ en un signal analytique $Z$ dans le plan complexe tel que $\mathcal{H}(X) = Z : t \rightarrow X(t) + iY(t) = a(t)e^{i\phi(t)}$. En considérant la forme exponentielle du signal analytique $Z(t) = a(t)e^{i\phi(t)}$, l'amplitude instantanée est correspond au terme $a(t)$, la phase instantanée au terme $\phi(t)$ et la fréquence instantanée $\omega(t)$ à la dérivée $\frac{d\phi(t)}{dt}$. Les propriétés des IMFs permettent de conserver certaines caractéristiques de la définition classique de la fréquence, par exemple d'obtenir une fréquence instantanée constante pour une IMF parfaitement sinusoïdale. | |||
| 58 | ||||
| 59 | \paragraph{Spectre de Hilbert.} En appliquant la transformée de Hilbert à chacune des $n$ IMFs extraites d'un signal $s$, on obtient la relation | |||
| 60 | \begin{equation} | |||
| 61 | s(t) = \text{Re}{\sum_{k=1}^{n}a_{k}(t)e^{i\phi(t)}} | |||
| 62 | \end{equation} | |||
| 63 | où Re désigne la fonction partie réelle. Par analogie avec la transformée de Fourier, il est possible de définir un spectre bivarié temps-fréquence, ou spectre de Hilbert tel que pour une temps $t$ et une fréquence $\omega$ : | |||
| 64 | \begin{equation} | |||
| 65 | H(\omega, t) = \sum_{k=1}^{n}a_{k}(t)e^{i\int\omega_{k}(t)\,dt} | |||
| 66 | \end{equation} | |||
| 67 | En divisant le plan (temps, fréquences) en rectangles de dimensions $\delta t, \delta \xi$, la densité spectrale $S$ est définie pour le rectangle de coordonnées $a,b$ par: | |||
| 68 | \begin{equation} | |||
| 69 | S_{a,b} = \frac{1}{\Delta t \times \Delta \omega} ( \sum a_k^2(t) : t \in ( t_a - \frac{\Delta t}{2}, t_a + \frac{\Delta t}{2}), \omega \in ( \omega_b - \frac{\Delta \omega}{2}, \omega_b + \frac{\Delta \omega}{2})) | |||
| 70 | \end{equation} | |||
| 71 | Les graphiques obtenus à partir du spectre de Hilbert permettent ainsi de suivre l'évolution du contenu fréquentiel d'un signal non-stationnaire. | |||
| 72 | ||||
| 73 | \subsubsection{Filtrage itératif} | |||
| 74 | ||||
| 75 | \paragraph{Formulation.} Pour pallier aux différents manquements théoriques de l'EMD, la méthode du filtrage itératif (\textit{Iterative Filtering}, IF) a été proposée en 2009 (). Cette décomposition reprend le principe de construction itérative d'IMFs, en utilisant cette fois des moyennes glissantes à la place des enveloppes pour le processus d'extraction. L'algorithme est présenté ici dans sa version rapide (\textit{Fast Iterative Filtering}, FIF, voir algorithme~\ref{algo:FIF}), accélérée en effectuant les opérations de convolution dans le domaine fréquentiel. Le processus de FIF est d'une complexité en temps comparable à l'EMD, en $O(nlog(n))$, où $n$ est la taille du signal décomposé, contre $O(n^{2})$ pour la version IF. | |||
| 76 | ||||
| 77 | \begin{algorithm}[h!] | |||
| 78 | \label{algo:FIF} | |||
| 79 | \caption{Filtrage itératif rapide (FIF)} | |||
| 80 | \Entree{signal \textit{s}} | |||
| 81 | \Sortie{ensemble d'IMFs} | |||
| 82 | IMFs = \{\}\; | |||
| 83 | \Tq{le nombre d'extrema de $s \leq 2$}{ | |||
| 84 | { | |||
| 85 | Déterminer un filtre $w$ de taille $L$; | |||
| 86 | $\hat{s} \leftarrow dft(s)$\; | |||
| 87 | $\hat{w} \leftarrow dft(w)$\; | |||
| 88 | $m \leftarrow 1$\; | |||
| 89 | $\hat{s}_{m} \leftarrow \hat{s}$\; | |||
| 90 | \Tq{$s_{m}$ n'est pas accepté comme IMF}{ | |||
| 91 | $\hat{s}_{m} = I - \text{diag}(\hat{w})^{m}\hat{s}$\; | |||
| 92 | $ m \leftarrow m+ 1 $\; | |||
| 93 | } | |||
| 94 | ||||
| 95 | $ IMFs \leftarrow IMFs \cup \{s_{m}\} $\; | |||
| 96 | $ s \leftarrow s - idft(s_{m}) $\; | |||
| 97 | } | |||
| 98 | ||||
| 99 | } | |||
| 100 | \end{algorithm} | |||
| 101 | Le processus de (F)IF peut être adapté au signal étudié en jouant sur les coefficients des moyennes glissantes -c'est à dire les filtres- utilisés. Une analyse théorique poussée du processus de (F)IF est rendue possible par l'existence d'une limite explicite au processus d'extraction $\mathcal{M}$ de la première IMF: | |||
| 102 | \begin{equation} | |||
| 103 | \label{eq:IMF} | |||
| 104 | IMF_{1} = \underset{n \rightarrow \infty}{M^{n}}(s)(x) = | |||
| 105 | \int_{\mathbb{R}} \hat{s}(\xi)\chi_{\{\hat{w}(\xi=0)\}}e^{i2\pi\xi x} \,d\xi | |||
| 106 | \end{equation} | |||
| 107 | où $\hat{s}$ désigne la transformée de Fourier du signal $s$ et $\hat{w}$ la transformée de Fourier du filtre $w$. La limite décrite dans l'équation \ref{eq:IMF} est garantie pour un filtre pair, positif, à support compact dans $\mathbb{R}$ et de somme 1. La décomposition est rendue non-linéaire par la définition d'un nouveau filtre à chaque début d'extraction d'une IMF. Si le choix des coefficients et de la taille du filtre revient à l'utilisateur, les auteurs recommandent de calculer la taille $L$ d'un filtre à partir de l'espacement moyen entre deux extrema consécutifs selon la formule : $L = 2\lfloor \nu \frac{\text{taille du signal}}{\text{nombre d'extrema}} \rfloor$, où $\nu$ est un paramètre à déterminer, généralement entre 1 et 2 (). Différentes propriétés du processus de (F)IF ont pu être étudiées théoriquement. En particulier: | |||
| 108 | \begin{itemize} | |||
| 109 | \item Séparation des fréquences : pourvu que la taille du filtre soit choisie de façon appropriée, le procédure de FIF peut séparer deux signaux sinusoïdaux purs de fréquences aussi proches que souhaité tant que $f < 1 - \frac{1}{n}$, où $f$ est le ratio des fréquences et $n$ la longueur des signaux en nombre de périodes. | |||
| 110 | \item Conservation de l'énergie : la transformée de Fourier vérifie, dans le cas discret, la propriété $\sum_{n=0}^{N-1} \|s(n)\|^{2} = \frac{1}{N}\sum_{\xi} \|\hat{s}(\xi)\|^{2}$ (Théorème de Parseval-Plancherel). En comparaison, la procédure de (F)IF conserve l'énergie de Fourier de norme 1: $E_{1}(s) = \sum_{\xi}\hat{s}(\xi)$ (). | |||
| 111 | \item Orthogonalité des IMFs : comme pour l'EMD et ses dérivées, l'exacte orthogonalité ne peut pas être garantie dans le cas général, les IMFs n'étant pas générées dans un espace vectoriel prédéfini. Différentes analyses numériques montrent cependant qu'en pratique, les IMFs extraites par EMD comme par IMFs sont quasi-orthogonales, le choix du paramètre $\nu$ pouvant même faire l'objet d'une optimisation à ce sujet ()(). | |||
| 112 | \item Effets des extrémités : la procédure de FIF suppose une périodicité du signal à ses extrémités (). Dans le cas contraire, des artefacts de calcul apparaissent de façon quantifiable () aux bornes des IMFs extraites, en particulier dans les basses fréquences. Les auteurs préconisent d'étendre le signal à ses extrémités en jouant sur des symétries de façon à introduire une périodicité aux bornes du signal traité (). | |||
| 113 | \end{itemize} | |||
| 114 | ||||
| 115 | \paragraph{IMFogramme.} | |||
| 116 | Les méthodes de calcul de fréquences instantanées basées sur la transformée de Hilbert peuvent également s'appliquer aux IMFs extraites par (F)IF, les auteurs proposent une autre représentation temps-fréquence n'impliquant pas de prolongation du signal dans le plan complexe (). Celle-ci suppose cependant l'absence de modulation du signal à l'échelle d'une période. | |||
| 117 | \begin{itemize} | |||
| 118 | \item amplitude instantanée : soit $g$ une interpolation (linéaire par exemple) des maxima locaux de la valeur absolue d'une IMF. L'amplitude instantanée de cette IMF est alors définie telle que $A : t \rightarrow max(g(t), IMF(t))$. | |||
| 119 | \item fréquence instantanée : soient $(z_{k})_{k=1}^{p}$ les positions des $p$ croisements d'une IMF avec l'axe des abscisses. On note $y_{k} = \frac{1}{z_{k+1}}$ l'inverse de la durée de la $k$-ème demi-oscillation. La fréquence instantanée de cette IMF de taille N est définie par l'interpolation (linéaire par exemple) de la fonction $f : k \rightarrow 2y_{k}$ sur l'intervalle $[z_{0}, z_{p-1}]$. La fréquence instantanée peut être prolongée sur l'ensemble de l'IMF en posant $z_{0} = 1$ et $z_{p+1} = N$. | |||
| 120 | \end{itemize} | |||
| 121 | L'IMFogramme (\textit{Imfrogram}) est une représentation obtenue sur le plan (temps, fréquences) séparé en rectangles de dimensions $\Delta t \times \Delta f$. La valeur de chaque rectangle correspond à la somme des amplitudes moyennes de chacune des IMFs sur ce rectangle. | |||
| 122 | ||||
| 123 | ||||
| 124 | \section{Monitorage de la compliance cérébrale} | |||
| La compliance cérébrale correspond à la relation pression-volume régnant au sein de la boîte crânienne. En d'autre termes, la compliance cérébrale décrit la capacité du système à modérer l'augmentation de la PIC en réponse à une augmentation du volume cérébral ~\cite{ocamoto2021intracranial}. Ce concept est décrit dans la littérature scientifique par le biais de nombreux termes plus ou moins synonymes : différents auteurs parlent ainsi de "compliance intracrânienne" (\textit{intracranial compliance}), de "réserve compensatoire" (\textit{compensatory reserve}), ou simplement de "relation pression-volume" (\textit{pressure-volume relationship}). De plus, certaines études préfèrent travailler sur le concept inverse d'élastance intracrânienne (\textit{intracranial elastance}). Différents mécanismes de compliance cérébrale peuvent être mis en jeu selon l'échelle de temps, la gravité et le type d'atteinte du système cérébrospinal. \`A des échelles de temps courtes, les volumes LCS, de sang et de liquide interstitiel constituent des réserve de compliance rapidement disponibles \cite{kim2009monitoring}. Dans le cas de traumatismes graves et d'hématomes volumineux, la compensation est également effectuée par une diminution conjointe du volume des neurones et des astrocytes dans différentes régions du parenchyme cérébral~\cite{kalisvaart2020update}. Dans le cas d'HTIC chroniques, un amincissement de la voûte crânienne peut également survenir~\cite{benson2023monro}. Ce dernier mécanisme de compensation à longue échelle de temps contrevient donc à la doctrine de Monroe-Kellie, selon laquelle la boîte crânienne abrite un volume incompressible. Quant à la caractérisation de la compliance cérébrale à échelle macroscopique, la relation pression-volume issue du modèle de Marmarou~\cite{marmarou1975compartmental} fait aujourd'hui consensus dans la pratique clinique : | 2 | 125 | La compliance cérébrale correspond à la relation pression-volume régnant au sein de la boîte crânienne. En d'autre termes, la compliance cérébrale décrit la capacité du système à modérer l'augmentation de la PIC en réponse à une augmentation du volume cérébral ~\cite{ocamoto2021intracranial}. Ce concept est décrit dans la littérature scientifique par le biais de nombreux termes plus ou moins synonymes : différents auteurs parlent ainsi de "compliance intracrânienne" (\textit{intracranial compliance}), de "réserve compensatoire" (\textit{compensatory reserve}), ou simplement de "relation pression-volume" (\textit{pressure-volume relationship}). De plus, certaines études préfèrent travailler sur le concept inverse d'élastance intracrânienne (\textit{intracranial elastance}). Différents mécanismes de compliance cérébrale peuvent être mis en jeu selon l'échelle de temps, la gravité et le type d'atteinte du système cérébrospinal. \`A des échelles de temps courtes, les volumes LCS, de sang et de liquide interstitiel constituent des réserve de compliance rapidement disponibles \cite{kim2009monitoring}. Dans le cas de traumatismes graves et d'hématomes volumineux, la compensation est également effectuée par une diminution conjointe du volume des neurones et des astrocytes dans différentes régions du parenchyme cérébral~\cite{kalisvaart2020update}. Dans le cas d'HTIC chroniques, un amincissement de la voûte crânienne peut également survenir~\cite{benson2023monro}. Ce dernier mécanisme de compensation à longue échelle de temps contrevient donc à la doctrine de Monroe-Kellie, selon laquelle la boîte crânienne abrite un volume incompressible. Quant à la caractérisation de la compliance cérébrale à échelle macroscopique, la relation pression-volume issue du modèle de Marmarou~\cite{marmarou1975compartmental} fait aujourd'hui consensus dans la pratique clinique : | |
| \begin{equation} | 3 | 126 | \begin{equation} | |
| \label{exp} | 4 | 127 | \label{exp} | |
| PIC = (p_{b} - p_{0})e^{E \Delta V}+p_{0} | 5 | 128 | PIC = (p_{b} - p_{0})e^{E \Delta V}+p_{0} | |
| \end{equation} | 6 | 129 | \end{equation} | |
| Où $p_{b}$ et $p_{0}$ sont des constantes de référence, $E$ désigne l'élastance intracrânienne (soit l'inverse de la compliance), et $\Delta V$ désigne une variation de volume. Il est à noter que le modèle a historiquement été développé pour modéliser la pression du LCS lors de tests diagnostiques d'hydrocéphalie (voir section \ref{direct}). Toutefois, l'équation~\eqref{exp} reste pertinente lorsqu'elle est appliquée à différents compartiments du système cérébrospinal~\cite{domogo2023mechanistic}. En pratique, la courbe pression-volume est classiquement divisée en trois zones (voir figure~\ref {fig:langfitt}). La première correspond à la zone de compensation (d'où l'appellation "réserve compensatoire"), où la PIC est quasi-invariante aux changements de volume. Au-delà d'un premier seuil, la PIC augmente de façon exponentielle avec le volume, tel que décrit par l'équation~\eqref{exp}. Cette relation devient caduque au-delà d'un second seuil, où l'hypertension provoque des dommages mécaniques irrémédiables aux tissus concernés. L'information de la compliance cérébrale peut être pertinente dans la prise en charge des deux grandes familles de pathologies où la mesure de la PIC est recommandable, à savoir les lésions cérébrales traumatiques et les hydrocéphalies. Dans le premier cas, la connaissance de la compliance cérébrale permet de caractériser plus précisément les atteintes du système cérébrospinal~\cite{zeiler2018impaired}, d'identifier les patients les plus à risque d'HTIC~\cite{shahsavari2011cerebrovascular}, et ainsi d'adapter la durée et le niveau de sédation. La compliance cérébrale est également un facteur prognostique~\cite{calviello2018compensatory}. Dans le cas de l'hydrocéphalie, l'information de la compliance cérébrale, en plus de sa valeur diagnostique, est un facteur de décision quant à la pose d'un dispositif de dérivation du LCS~\cite{gholampour2023intracranial}. | 7 | 130 | Où $p_{b}$ et $p_{0}$ sont des constantes de référence, $E$ désigne l'élastance intracrânienne (soit l'inverse de la compliance), et $\Delta V$ désigne une variation de volume. Il est à noter que le modèle a historiquement été développé pour modéliser la pression du LCS lors de tests diagnostiques d'hydrocéphalie (voir section \ref{direct}). Toutefois, l'équation~\eqref{exp} reste pertinente lorsqu'elle est appliquée à différents compartiments du système cérébrospinal~\cite{domogo2023mechanistic}. En pratique, la courbe pression-volume est classiquement divisée en trois zones (voir figure~\ref {fig:langfitt}). La première correspond à la zone de compensation (d'où l'appellation "réserve compensatoire"), où la PIC est quasi-invariante aux changements de volume. Au-delà d'un premier seuil, la PIC augmente de façon exponentielle avec le volume, tel que décrit par l'équation~\eqref{exp}. Cette relation devient caduque au-delà d'un second seuil, où l'hypertension provoque des dommages mécaniques irrémédiables aux tissus concernés. L'information de la compliance cérébrale peut être pertinente dans la prise en charge des deux grandes familles de pathologies où la mesure de la PIC est recommandable, à savoir les lésions cérébrales traumatiques et les hydrocéphalies. Dans le premier cas, la connaissance de la compliance cérébrale permet de caractériser plus précisément les atteintes du système cérébrospinal~\cite{zeiler2018impaired}, d'identifier les patients les plus à risque d'HTIC~\cite{shahsavari2011cerebrovascular}, et ainsi d'adapter la durée et le niveau de sédation. La compliance cérébrale est également un facteur prognostique~\cite{calviello2018compensatory}. Dans le cas de l'hydrocéphalie, l'information de la compliance cérébrale, en plus de sa valeur diagnostique, est un facteur de décision quant à la pose d'un dispositif de dérivation du LCS~\cite{gholampour2023intracranial}. | |
| 8 | 131 | |||
| \begin{figure}[h!] | 9 | 132 | \begin{figure}[h!] | |
| \centering | 10 | 133 | \centering | |
| \includegraphics[width=10cm]{mecanique/langfitt.png} | 11 | 134 | \includegraphics[width=10cm]{mecanique/langfitt.png} | |
| \caption{Relation pression-volume au sein de la boîte crânienne et morphologie des pulsations cardiaques associées. PIC: pression intracrânienne} | 12 | 135 | \caption{Relation pression-volume au sein de la boîte crânienne et morphologie des pulsations cardiaques associées. PIC: pression intracrânienne} | |
| \label{fig:langfitt} | 13 | 136 | \label{fig:langfitt} | |
| \end{figure} | 14 | 137 | \end{figure} | |
| 15 | 138 | |||
| \subsection{Mesures directes} | 16 | 139 | \subsection{Mesures directes} | |
| \label{direct} | 17 | 140 | \label{direct} | |
| Les mesures directes de compliance cérébrale consistent à mesurer les variations de PIC en réaction à des variations de volume intracrânien, le plus souvent induites par des manipulations au niveau du LCS. Ces mesures, impliquant une intervention au bloc opératoire, se basent sur la relation~\eqref{exp} pour calculer un coefficient de compliance (ou d'élastance) caractéristique du système cérébrospinal. Du fait de la lourdeur des manipulations nécessaires, ces méthodes sont quasi-exclusivement réservées aux patients hydrocéphales. Selon le protocole mis en place, la compliance cérébrale peut être expérimentalement mesurée à différentes échelles de temps caractéristiques. Deux principaux indices ont été proposés pour caractériser la réponse instantanée du système aux variations de volume. Le VPR (\textit{Volume-Pressure Volume}) proposé par Miller, Stanek et Langiftt en 1972 et exprimé en mmHg/mL, correspond à l'augmentation de la PIC induite par une variation de 1 mL~\cite{miller1972concepts}. Le PVI (\textit{Pressure-Volume Index}), introduit par Shulman et Marmarou, correspond au volume de solution saline nécessaire pour multiplier par 10 la PIC~\cite{marmarou1975compartmental}. Ce volume théorique, toujours utilisé aujourd'hui dans le cadre de tests diagnostiques, est calculé après injection de bolus de solution saline. Des mesures de compliance cérébrale caractérisant la réponse à plus long terme peuvent également être effectuées. Un débit constant de solution saline est alors injecté dans le système. Si un PVI peut être calculé analytiquement sur la base d'une modélisation proposée par Avezaat et Eindhoven dans les années 1980~\cite{avezaat1984cerebrospinal}, ces tests d'infusion servent généralement à mesurer la résistance du système à l'écoulement du CSF. Cette propriété mécanique est classiquement caractérisée par le R\textsubscript{out}, exprimé en mmHg/(mL/min), directement issu du modèle de Marmarou. Quoiqu'il en soit, plusieurs études et méta-analyses montrent que les tests d'infusion et les injections de bolus mettent à l'épreuve des propriétés mécaniques différentes \cite{gholampour2023intracranial}. En pratique, réaliser les deux types de tests permet de caractériser au mieux les propriétés mécaniques du système cérébrospinal. | 18 | 141 | Les mesures directes de compliance cérébrale consistent à mesurer les variations de PIC en réaction à des variations de volume intracrânien, le plus souvent induites par des manipulations au niveau du LCS. Ces mesures, impliquant une intervention au bloc opératoire, se basent sur la relation~\eqref{exp} pour calculer un coefficient de compliance (ou d'élastance) caractéristique du système cérébrospinal. Du fait de la lourdeur des manipulations nécessaires, ces méthodes sont quasi-exclusivement réservées aux patients hydrocéphales. Selon le protocole mis en place, la compliance cérébrale peut être expérimentalement mesurée à différentes échelles de temps caractéristiques. Deux principaux indices ont été proposés pour caractériser la réponse instantanée du système aux variations de volume. Le VPR (\textit{Volume-Pressure Volume}) proposé par Miller, Stanek et Langiftt en 1972 et exprimé en mmHg/mL, correspond à l'augmentation de la PIC induite par une variation de 1 mL~\cite{miller1972concepts}. Le PVI (\textit{Pressure-Volume Index}), introduit par Shulman et Marmarou, correspond au volume de solution saline nécessaire pour multiplier par 10 la PIC~\cite{marmarou1975compartmental}. Ce volume théorique, toujours utilisé aujourd'hui dans le cadre de tests diagnostiques, est calculé après injection de bolus de solution saline. Des mesures de compliance cérébrale caractérisant la réponse à plus long terme peuvent également être effectuées. Un débit constant de solution saline est alors injecté dans le système. Si un PVI peut être calculé analytiquement sur la base d'une modélisation proposée par Avezaat et Eindhoven dans les années 1980~\cite{avezaat1984cerebrospinal}, ces tests d'infusion servent généralement à mesurer la résistance du système à l'écoulement du CSF. Cette propriété mécanique est classiquement caractérisée par le R\textsubscript{out}, exprimé en mmHg/(mL/min), directement issu du modèle de Marmarou. Quoiqu'il en soit, plusieurs études et méta-analyses montrent que les tests d'infusion et les injections de bolus mettent à l'épreuve des propriétés mécaniques différentes \cite{gholampour2023intracranial}. En pratique, réaliser les deux types de tests permet de caractériser au mieux les propriétés mécaniques du système cérébrospinal. | |
| 19 | 142 | |||
| \subsection{Caractérisations indirectes} | 20 | 143 | \subsection{Caractérisations indirectes} | |
| 21 | 144 | |||
| \subsubsection{Indices spectraux} | 22 | 145 | \subsubsection{Indices spectraux} | |
| Du fait de ses différentes composantes physiologiques caractérisées à des échelles de temps spécifiques, le signal de PIC a été étudié dans le domaine fréquentiel dès les années 1980. Plusieurs caractérisations du spectre obtenu par transformée de Fourier ont été successivement proposées dans la littérature. | 23 | 146 | Du fait de ses différentes composantes physiologiques caractérisées à des échelles de temps spécifiques, le signal de PIC a été étudié dans le domaine fréquentiel dès les années 1980. Plusieurs caractérisations du spectre obtenu par transformée de Fourier ont été successivement proposées dans la littérature. | |
| \par Le \textit{Higher Frequency Centroid} (HFC) est défini comme la moyenne des fréquences entre 4 et 15 Hz pondérée par leurs amplitudes respectives dans la transformée de Fourier du signal. En 1986, ses auteurs rapportent une très bonne corrélation négative avec le PVI calculé sur une cohorte variée de 48 patients~\cite{bray1986development}. Le rationnel derrière sa définition est qu'une forme de pulsation plus arrondie contient moins de fréquences aiguës. De manière contradictoire, en 1989, une étude regroupant 55 patients cérébrolésés décrit le HFC moyen ainsi que le temps passé avec un HFC supérieur à 9 Hz comme des prédicteurs significatifs de la mortalité~\cite{robertson_clinical_1989}. En 2022, le calcul du HFC sur une cohorte de 184 patients cérébrolésés montre une corrélation positive entre HFC et PIC, jusqu'à un point de cassure à environ 31 mmHg. Sur cette population, les patients décédés présentaient un HFC moyen significativement plus élevé que les survivants~\cite{uryga_analysis_2023}. En plus de sa difficulté d'interprétation, le HFC a comme limite sa dépendance à la fréquence cardiaque du patient, du fait de la définition \textit{a priori} d'une bande de fréquence d'intérêt. | 24 | 147 | \par Le \textit{Higher Frequency Centroid} (HFC) est défini comme la moyenne des fréquences entre 4 et 15 Hz pondérée par leurs amplitudes respectives dans la transformée de Fourier du signal. En 1986, ses auteurs rapportent une très bonne corrélation négative avec le PVI calculé sur une cohorte variée de 48 patients~\cite{bray1986development}. Le rationnel derrière sa définition est qu'une forme de pulsation plus arrondie contient moins de fréquences aiguës. De manière contradictoire, en 1989, une étude regroupant 55 patients cérébrolésés décrit le HFC moyen ainsi que le temps passé avec un HFC supérieur à 9 Hz comme des prédicteurs significatifs de la mortalité~\cite{robertson_clinical_1989}. En 2022, le calcul du HFC sur une cohorte de 184 patients cérébrolésés montre une corrélation positive entre HFC et PIC, jusqu'à un point de cassure à environ 31 mmHg. Sur cette population, les patients décédés présentaient un HFC moyen significativement plus élevé que les survivants~\cite{uryga_analysis_2023}. En plus de sa difficulté d'interprétation, le HFC a comme limite sa dépendance à la fréquence cardiaque du patient, du fait de la définition \textit{a priori} d'une bande de fréquence d'intérêt. | |
| \par Une façon de s'affranchir du choix de cette plage fréquentielle consiste à caractériser les harmoniques de la composante cardiaque du signal. Le $k$-ratio, défini en 1987~\cite{takizawa_changes_nodate}, propose de caractériser la puissance spectrale associée à la fréquence cardiaque $FW$ par rapport à celles de ses harmoniques n°2 à 4, respectivement notées $HW2$, $HW3$ et $HW4$ selon la formule suivante : $k = \frac{\sqrt{HW2^{2} + HW3^{2} + HW4^{2}}}{FW}$. Ses auteurs ont observé une corrélation négative entre $k$-ratio et la PIC sur modèle animal, indépendemment validée par la suite sur une cohorte de 109 patients traumatisés crâniens ~\cite{contant_intracranial_1995}. | 25 | 148 | \par Une façon de s'affranchir du choix de cette plage fréquentielle consiste à caractériser les harmoniques de la composante cardiaque du signal. Le $k$-ratio, défini en 1987~\cite{takizawa_changes_nodate}, propose de caractériser la puissance spectrale associée à la fréquence cardiaque $FW$ par rapport à celles de ses harmoniques n°2 à 4, respectivement notées $HW2$, $HW3$ et $HW4$ selon la formule suivante : $k = \frac{\sqrt{HW2^{2} + HW3^{2} + HW4^{2}}}{FW}$. Ses auteurs ont observé une corrélation négative entre $k$-ratio et la PIC sur modèle animal, indépendemment validée par la suite sur une cohorte de 109 patients traumatisés crâniens ~\cite{contant_intracranial_1995}. | |
| 26 | 149 | |||
| \par En 2021, le \textit{Higher Harmonic Centroid} (HHC) est proposé comme une alternative au HFC. Celui-ci correspond au centroïde des harmoniques n°2 à 10 de la fréquence cardiaque, pondérées par leurs amplitudes respectives (voir figure~\ref{fig:fft}). Le HHC est donc un nombre adimensionnel compris entre 2 et 10. Les auteurs du HHC ont montré une baisse significative de celui-ci lors des ondes de plateau~\cite{zakrzewska_intracranial_2021}. De manière générale, le HHC pourrait être utilisé en pratique clinique comme prédicteur d'épisode d'HTIC~\cite{uryga_analysis_2023}. | 27 | 150 | \par En 2021, le \textit{Higher Harmonic Centroid} (HHC) est proposé comme une alternative au HFC. Celui-ci correspond au centroïde des harmoniques n°2 à 10 de la fréquence cardiaque, pondérées par leurs amplitudes respectives (voir figure~\ref{fig:fft}). Le HHC est donc un nombre adimensionnel compris entre 2 et 10. Les auteurs du HHC ont montré une baisse significative de celui-ci lors des ondes de plateau~\cite{zakrzewska_intracranial_2021}. De manière générale, le HHC pourrait être utilisé en pratique clinique comme prédicteur d'épisode d'HTIC~\cite{uryga_analysis_2023}. | |
| 28 | 151 | |||
| \begin{figure}[h!] | 29 | 152 | \begin{figure}[h!] | |
| \centering | 30 | 153 | \centering | |
| \includegraphics[width=1\linewidth]{mecanique/FFT.png} | 31 | 154 | \includegraphics[width=1\linewidth]{mecanique/FFT.png} | |
| \caption{Transformée de Fourier d'un signal de pression intracrânienne. F: fréquence fondamentale, composante cardiaque. H$n$: harmonique n°$n$ de la composante cardiaque. Les harmoniques encadrées sont prises en compte dans le calcul du \textit{Higher Harmonic Centroid}.} | 32 | 155 | \caption{Transformée de Fourier d'un signal de pression intracrânienne. F: fréquence fondamentale, composante cardiaque. H$n$: harmonique n°$n$ de la composante cardiaque. Les harmoniques encadrées sont prises en compte dans le calcul du \textit{Higher Harmonic Centroid}.} | |
| \label{fig:fft} | 33 | 156 | \label{fig:fft} | |
| \end{figure} | 34 | 157 | \end{figure} | |
| 35 | 158 | |||
| Bien que faciles à implémenter, ces méthodes se heurtent à l'hypothèse de stationnarité du signal exigée par la transformée de Fourier. Celle-ci est contournée en décrivant l'évolution temporelle du contenu fréquentiel par le biais d'une fenêtre glissante, mais dont le choix de la taille peut être sujet à débat. Une autre limite mathématique réside dans les différentes interactions non-linéaires entre les déterminants du signal de PIC, alors que la transformée de Fourier est par définition une combinaison linéaire de différentes sinusoïdes. Enfin, il peut être malaisé de relier ces différents indices spectraux à des mécanismes physiologiques sous-jacents, rendant difficiles leur adoption par le corps médical. | 36 | 159 | Bien que faciles à implémenter, ces méthodes se heurtent à l'hypothèse de stationnarité du signal exigée par la transformée de Fourier. Celle-ci est contournée en décrivant l'évolution temporelle du contenu fréquentiel par le biais d'une fenêtre glissante, mais dont le choix de la taille peut être sujet à débat. Une autre limite mathématique réside dans les différentes interactions non-linéaires entre les déterminants du signal de PIC, alors que la transformée de Fourier est par définition une combinaison linéaire de différentes sinusoïdes. Enfin, il peut être malaisé de relier ces différents indices spectraux à des mécanismes physiologiques sous-jacents, rendant difficiles leur adoption par le corps médical. | |
| 37 | 160 | |||
| \subsubsection{Amplitude du signal de PIC} | 38 | 161 | \subsubsection{Amplitude du signal de PIC} | |
| \par En considérant que la fraction du volume sanguin d'éjection systolique (VES) transmise au cerveau reste constante, on peut montrer en utilisant le modèle de Marmarou que (i) l'amplitude des pulsations d'origine cardiaque est inversement proportionnelle à la compliance cérébrale, et (ii) qu'il existe une relation linéaire entre amplitude et PIC, dont le coefficient est également proportionnel à la compliance cérébrale \cite{czosnyka2012modeling}. L'information apportée par l'amplitude de la composante cardiaque a donc été largement étudiée dès la fin des années 1970. Historiquement, le premier protocole proposé en 1977~\cite{szewczykowski1977fast} consistait à rechercher la limite des capacités de compensation (c'est-à-dire le passage de la zone I à II courbe de Langfitt, voir figure~\ref{fig:langfitt}) en la présence d'une cassure sur la droite Amplitude - PIC réalisée pour des patients hydrocéphales au bloc opératoire. Cependant, l'amplitude des pulsations cardiaques peut être également utilisée comme un indicateur partiel de la compliance cérébrale dans le cadre d'un monitorage en continu~\cite{wagshul2011pulsating}. Du fait de la difficulté à découper algorithmiquement les pulsations cardiaques sur un signal de PIC univarié, les modalités de calcul de l'amplitude ont donné lieu à un débat dans la littérature au milieu des années 2000 entre les partisans du domaine fréquentiel et du domaine temporel. Il a notamment été montré que l'utilisation d'une transformée de Fourier pouvait sous-estimer de 2 à 3 mmHg la véritable amplitude des pulsations, du fait de la non-vérification des hypothèses préalables à l'analyse de Fourier~\cite{holm2008frequency}. Depuis, l'algorithme de Scholkmann modifié publié en 2018 semble s'être imposé comme une méthode standard dans le domaine temporel~\cite{bishop2018multi}. Concernant la pratique clinique, il a été montré que l'amplitude du signal de PIC était un prédicteur de la mortalité chez le patient cérébrolésé~\cite{uryga_analysis_2023}. En 2011, une étude randomisée en simple aveugle sur 97 patients atteints de HSA a montré que les patients traités pour viser une amplitude inférieure à 5 mmHg présentaient de meilleurs \textit{outcomes} que ceux traités pour maintenir la PIC inférieure à 20 mmg~\cite{eide2011randomized}. En 2024, une étude portant sur 60 patients traumatisés crâniens rapporte pour un tiers d'entre eux des épisodes de variations cycliques de l'amplitude (nommées \textit{spindle waves}), positivement corrélées avec le devenir du patient~\cite{zhu2023spindle}. | 39 | 162 | \par En considérant que la fraction du volume sanguin d'éjection systolique (VES) transmise au cerveau reste constante, on peut montrer en utilisant le modèle de Marmarou que (i) l'amplitude des pulsations d'origine cardiaque est inversement proportionnelle à la compliance cérébrale, et (ii) qu'il existe une relation linéaire entre amplitude et PIC, dont le coefficient est également proportionnel à la compliance cérébrale \cite{czosnyka2012modeling}. L'information apportée par l'amplitude de la composante cardiaque a donc été largement étudiée dès la fin des années 1970. Historiquement, le premier protocole proposé en 1977~\cite{szewczykowski1977fast} consistait à rechercher la limite des capacités de compensation (c'est-à-dire le passage de la zone I à II courbe de Langfitt, voir figure~\ref{fig:langfitt}) en la présence d'une cassure sur la droite Amplitude - PIC réalisée pour des patients hydrocéphales au bloc opératoire. Cependant, l'amplitude des pulsations cardiaques peut être également utilisée comme un indicateur partiel de la compliance cérébrale dans le cadre d'un monitorage en continu~\cite{wagshul2011pulsating}. Du fait de la difficulté à découper algorithmiquement les pulsations cardiaques sur un signal de PIC univarié, les modalités de calcul de l'amplitude ont donné lieu à un débat dans la littérature au milieu des années 2000 entre les partisans du domaine fréquentiel et du domaine temporel. Il a notamment été montré que l'utilisation d'une transformée de Fourier pouvait sous-estimer de 2 à 3 mmHg la véritable amplitude des pulsations, du fait de la non-vérification des hypothèses préalables à l'analyse de Fourier~\cite{holm2008frequency}. Depuis, l'algorithme de Scholkmann modifié publié en 2018 semble s'être imposé comme une méthode standard dans le domaine temporel~\cite{bishop2018multi}. Concernant la pratique clinique, il a été montré que l'amplitude du signal de PIC était un prédicteur de la mortalité chez le patient cérébrolésé~\cite{uryga_analysis_2023}. En 2011, une étude randomisée en simple aveugle sur 97 patients atteints de HSA a montré que les patients traités pour viser une amplitude inférieure à 5 mmHg présentaient de meilleurs \textit{outcomes} que ceux traités pour maintenir la PIC inférieure à 20 mmg~\cite{eide2011randomized}. En 2024, une étude portant sur 60 patients traumatisés crâniens rapporte pour un tiers d'entre eux des épisodes de variations cycliques de l'amplitude (nommées \textit{spindle waves}), positivement corrélées avec le devenir du patient~\cite{zhu2023spindle}. | |
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| \par L'amplitude des oscillations cardiaques n'étant qu'au mieux proportionnelle à la véritable élastance cérébrale et sujette aux variations de la fraction du VES transmise au cerveau, d'autres indicateurs ont été proposés pour préciser l'information fournie par le calcul de l'amplitude. Le \textit{rise-time coefficient}, correspondant au coefficient directeur de la droite entre le début de le pulsation et son sommet, permet d'associer au calcul de l'amplitude la morphologie générale de la pulsation cardiaque~\cite{eide2016correlation}. L'indice RAP, proposé dans les années 1980, est défini comme la corrélation glissante entre l'amplitude des oscillations cardiaques et la PIC moyenne \cite{czosnyka1988system}. Cet indice, positif et proche de 0 dans des conditions de compliance cérébrale préservée, tend vers 1 au fur et à mesure que la compliance se dégrade. \`A l'entrée de la zone critique d'hernie cérébrale, le RAP décroît brutalement jusqu'à devenir négatif. Historiquement proposé pour caractériser le résultat de tests d'infusion constante, le RAP a largement été étudié dans de nombreuses études rétrospectives impliquant cohortes de patients cérébrolésés~\cite{islam2024continuous}. Dans ce contexte, le RAP est alors calculé en continu. Ses auteurs préconisent de calculer la corrélation sur une fenêtre glissante de 40 échantillons de 6.4 secondes chacun, et de mesurer l'amplitude des pulsations dans le domaine fréquentiel~\cite{czosnyka2004monitoring}, mais ces valeurs ne sont pas systématiquement utilisées dans la littérature. Quoiqu'il en soit, les différentes études incluant une mesure du RAP ne parviennent pas à mettre clairement en évidence un lien avec le devenir du patient~\cite{uryga_analysis_2023}, et utilisent plutôt le RAP pour caractériser des périodes d'instabilité sujettes à des épisodes d'hypertension~\cite{donnelly2020observations, pineda2018assessing}. En parallèle, l'aire décrite par l'évolution du RAP au cours des 48 premières heures a été significativement corrélée avec certaines lésions corticales observables au scanner~\cite{zeiler2018impaired}. Le RAP est également à la base du concept de « vraie PIC » (\textit{true ICP}), définie telle que $true ICP = ICP(1 - RAP)$~\cite{czosnyka2005concept}. Les limitations du RAP résident principalement dans sa sensibilité à la ligne de base du signal de PIC et aux perturbations extérieures. Ainsi, les indices RAP obtenus par le biais de capteurs intraparenchymateux implantés dans des hémisphères différents peuvent dévier de plus de 0.2 dans plus de 20\% du temps~\cite{eide2013intracranial}. Conçu pour davantage de robustesse aux perturbations extérieures, l'indice RAQ (\textit{Respiratory Amplitude Quotient}), publié en 2020, propose d'étudier les variation d'amplitude induites par la vague respiratoire~\cite{spiegelberg2020raq}. Cependant, celui-ci n'a fait l'objet d'aucune étude impliquant un monitorage invasif de la PIC entre sa date de publication et 205. | 41 | 164 | \par L'amplitude des oscillations cardiaques n'étant qu'au mieux proportionnelle à la véritable élastance cérébrale et sujette aux variations de la fraction du VES transmise au cerveau, d'autres indicateurs ont été proposés pour préciser l'information fournie par le calcul de l'amplitude. Le \textit{rise-time coefficient}, correspondant au coefficient directeur de la droite entre le début de le pulsation et son sommet, permet d'associer au calcul de l'amplitude la morphologie générale de la pulsation cardiaque~\cite{eide2016correlation}. L'indice RAP, proposé dans les années 1980, est défini comme la corrélation glissante entre l'amplitude des oscillations cardiaques et la PIC moyenne \cite{czosnyka1988system}. Cet indice, positif et proche de 0 dans des conditions de compliance cérébrale préservée, tend vers 1 au fur et à mesure que la compliance se dégrade. \`A l'entrée de la zone critique d'hernie cérébrale, le RAP décroît brutalement jusqu'à devenir négatif. Historiquement proposé pour caractériser le résultat de tests d'infusion constante, le RAP a largement été étudié dans de nombreuses études rétrospectives impliquant cohortes de patients cérébrolésés~\cite{islam2024continuous}. Dans ce contexte, le RAP est alors calculé en continu. Ses auteurs préconisent de calculer la corrélation sur une fenêtre glissante de 40 échantillons de 6.4 secondes chacun, et de mesurer l'amplitude des pulsations dans le domaine fréquentiel~\cite{czosnyka2004monitoring}, mais ces valeurs ne sont pas systématiquement utilisées dans la littérature. Quoiqu'il en soit, les différentes études incluant une mesure du RAP ne parviennent pas à mettre clairement en évidence un lien avec le devenir du patient~\cite{uryga_analysis_2023}, et utilisent plutôt le RAP pour caractériser des périodes d'instabilité sujettes à des épisodes d'hypertension~\cite{donnelly2020observations, pineda2018assessing}. En parallèle, l'aire décrite par l'évolution du RAP au cours des 48 premières heures a été significativement corrélée avec certaines lésions corticales observables au scanner~\cite{zeiler2018impaired}. Le RAP est également à la base du concept de « vraie PIC » (\textit{true ICP}), définie telle que $true ICP = ICP(1 - RAP)$~\cite{czosnyka2005concept}. Les limitations du RAP résident principalement dans sa sensibilité à la ligne de base du signal de PIC et aux perturbations extérieures. Ainsi, les indices RAP obtenus par le biais de capteurs intraparenchymateux implantés dans des hémisphères différents peuvent dévier de plus de 0.2 dans plus de 20\% du temps~\cite{eide2013intracranial}. Conçu pour davantage de robustesse aux perturbations extérieures, l'indice RAQ (\textit{Respiratory Amplitude Quotient}), publié en 2020, propose d'étudier les variation d'amplitude induites par la vague respiratoire~\cite{spiegelberg2020raq}. Cependant, celui-ci n'a fait l'objet d'aucune étude impliquant un monitorage invasif de la PIC entre sa date de publication et 205. | |
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| \subsubsection{Morphologie des pulsations cardiaques} | 43 | 166 | \subsubsection{Morphologie des pulsations cardiaques} | |
| 44 | 167 | |||
| \par À l'échelle du cycle cardiaque, la compliance cérébrale est un déterminant de l'allure générale des pulsations visibles sur le signal de PIC. Celle-ci peut être décrite de façon géométrique en prenant pour repères les positions et hauteurs relatives des pics P1, P2 et P3, ou bien de façon plus globale par un score déterminé par apprentissage supervisé. | 45 | 168 | \par À l'échelle du cycle cardiaque, la compliance cérébrale est un déterminant de l'allure générale des pulsations visibles sur le signal de PIC. Celle-ci peut être décrite de façon géométrique en prenant pour repères les positions et hauteurs relatives des pics P1, P2 et P3, ou bien de façon plus globale par un score déterminé par apprentissage supervisé. | |
| 46 | 169 | |||
| \par Dans le premier cas, la reconnaissance automatique des pics P1, P2 et P3 représente un challenge technique, dont les solutions présentées dans la littérature font systématiquement appel à de l'apprentissage automatique \cite{lee2015morphological}~\cite{kalaiarasan2024novel}. En particulier, l'algorithme MOCAIP (\textit{MOrphological Clustering and Analysis of continuous Intracranial Pressure}), publié en 2008 \cite{hu2008morphological}, propose de calculer 24 métriques associées aux pics P1, P2 et P3. | 47 | 170 | \par Dans le premier cas, la reconnaissance automatique des pics P1, P2 et P3 représente un challenge technique, dont les solutions présentées dans la littérature font systématiquement appel à de l'apprentissage automatique \cite{lee2015morphological}~\cite{kalaiarasan2024novel}. En particulier, l'algorithme MOCAIP (\textit{MOrphological Clustering and Analysis of continuous Intracranial Pressure}), publié en 2008 \cite{hu2008morphological}, propose de calculer 24 métriques associées aux pics P1, P2 et P3. | |
| % | 48 | 171 | % | |
| Pour ce faire, la pulsation caractéristique d'une période de référence est déterminée par clustering. Les pics P1, P2 et P3 sont ensuite identifiés sur cette pulsation par un algorithme d'apprentissage supervisé. Différentes alternatives au modèle gaussien initial ont été successivement proposées dans la littérature par les auteurs de MOCAIP \cite{hu2010intracranial, scalzo2012bayesian, rashidinejad2020patient}. Quel que soit l'algorithme de détection choisi, celui-ci choisit les pics P1, P2 et P3 parmi un ensemble de candidats correspondant à des extrema de la fonction courbure, définie pour un vecteur $v \in {\mathcal{C}}^{2}(\mathbb{R})$ par l'application $v \rightarrow \frac{v''}{(1+ v'^{2})^{(3/2)}}$. | 49 | 172 | Pour ce faire, la pulsation caractéristique d'une période de référence est déterminée par clustering. Les pics P1, P2 et P3 sont ensuite identifiés sur cette pulsation par un algorithme d'apprentissage supervisé. Différentes alternatives au modèle gaussien initial ont été successivement proposées dans la littérature par les auteurs de MOCAIP \cite{hu2010intracranial, scalzo2012bayesian, rashidinejad2020patient}. Quel que soit l'algorithme de détection choisi, celui-ci choisit les pics P1, P2 et P3 parmi un ensemble de candidats correspondant à des extrema de la fonction courbure, définie pour un vecteur $v \in {\mathcal{C}}^{2}(\mathbb{R})$ par l'application $v \rightarrow \frac{v''}{(1+ v'^{2})^{(3/2)}}$. | |
| % | 50 | 173 | % | |
| Si l'algorithme MOCAIP n'a jamais été utilisé dans un contexte clinique en temps réel, sa conception prend en compte les différentes perturbations auxquelles le signal de PIC peut être sujet. En effet, l'étape de clustering permet d'éliminer les pulsations statistiquement anormales, au risque d'une perte d'information importante en cas de forte variabilité de la forme des pulsations. Quoiqu'il en soit, l'algorithme MOCAIP comme ses dérivés reposent sur un signal auxiliaire (pression artérielle et/ou électrocardiogramme) pour l'identification des pics et/ou des pulsations, pouvant compliquer son utilisation en temps réel dans les hôpitaux. Cette difficulté s'ajoute au coût calculatoire de l'étape de clustering dans un contexte de monitorage par un dispositif embarqué. | 51 | 174 | Si l'algorithme MOCAIP n'a jamais été utilisé dans un contexte clinique en temps réel, sa conception prend en compte les différentes perturbations auxquelles le signal de PIC peut être sujet. En effet, l'étape de clustering permet d'éliminer les pulsations statistiquement anormales, au risque d'une perte d'information importante en cas de forte variabilité de la forme des pulsations. Quoiqu'il en soit, l'algorithme MOCAIP comme ses dérivés reposent sur un signal auxiliaire (pression artérielle et/ou électrocardiogramme) pour l'identification des pics et/ou des pulsations, pouvant compliquer son utilisation en temps réel dans les hôpitaux. Cette difficulté s'ajoute au coût calculatoire de l'étape de clustering dans un contexte de monitorage par un dispositif embarqué. | |
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| %applications cliniques | 54 | 177 | %applications cliniques | |
| \par Une solution pour s'affranchir de la détection exacte des positions de P1, P2 et P3 consiste à attribuer un score à l'allure générale des pulsations par apprentissage supervisé. Cette possibilité implique de définir rigoureusement des critères de classification, répétable et reproductible par des experts lors du processus d'annotation des exemples d'entraînement. La publication des premiers travaux liés au \textit{Pulse Shape Index} (PSI) en 2021~\cite{mataczynski2021end} a permis d'affiner la première ébauche proposée en 2016~\cite{nucci2016intracranial}. La classification retenue consiste en quatre classes de pulsations allant de "T1 - normal" à "T4 - pathologique", auxquelles s'ajoute une classe "Artefact / Erreur" (voir figure~\ref{fig:PSI}). La classification a été validée par l'annotation indépendante de 3 médecins sur un échantillon de 20 000 exemples. La réalisation d'un \textit{benchmark} parmi plus d'une dizaine d'algorithmes d'apprentissages supervisés, allant des forêts aléatoires à différentes architectures de réseaux récurrents, a permis de sélectionner une architecture de réseaux de neurones à résidus (\textit{Residual Neural Network}, RNN) comme référence pour le calcul du PSI. La précision revendiquée au moment de la publication est de 86.00\%. Un PSI plus élevé a été associé avec la présence lésions cérébrales visibles au scanner~\cite{kazimierska2023relationship} ainsi qu'avec une mortalité plus élevée~\cite{uryga_analysis_2023}. | 55 | 178 | \par Une solution pour s'affranchir de la détection exacte des positions de P1, P2 et P3 consiste à attribuer un score à l'allure générale des pulsations par apprentissage supervisé. Cette possibilité implique de définir rigoureusement des critères de classification, répétable et reproductible par des experts lors du processus d'annotation des exemples d'entraînement. La publication des premiers travaux liés au \textit{Pulse Shape Index} (PSI) en 2021~\cite{mataczynski2021end} a permis d'affiner une première ébauche proposée en 2016~\cite{nucci2016intracranial}. Le PSI correspond à la moyenne d'un score de classification calculé indépendamment sur chacune des pulsations cardiaques d'une fenêtre cinq minutes mise à jour toute les dix secondes. La classification retenue, appelée par la suite classification de Wroclaw, consiste en quatre classes de pulsations allant de "T1 - normal" à "T4 - pathologique", auxquelles s'ajoute une classe "A+E - Artefact / Erreur" (voir figure~\ref{fig:PSI}). La robustesse de la classification de Wroclaw a été validée par l'annotation indépendante de 3 médecins sur un échantillon de 20 000 exemples. La réalisation d'un \textit{benchmark} parmi plus d'une dizaine d'algorithmes d'apprentissages supervisés, allant des forêts aléatoires à différentes architectures de réseaux récurrents, a permis de sélectionner une architecture de réseaux de neurones à résidus (\textit{Residual Neural Network}, RNN) comme référence pour le calcul du PSI. La précision revendiquée au moment de la publication est de 86.00\%. Un PSI plus élevé a été associé avec la présence lésions cérébrales visibles au scanner~\cite{kazimierska2023relationship} ainsi qu'avec une mortalité plus élevée~\cite{uryga_analysis_2023}. |
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