Simulation-based dosimetry of transcranial and intranasal photobiomodulation of the human brain: the roles of wavelength, power density and skin colour
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Photobiomodulation (PBM) is a novel technique that is actively studied for neuromodulation. However, despite the many in vivo studies, the stimulation protocols for PBM vary amongst studies, and the current understanding of neuromodulation via PBM is limited in terms of the extent of light penetration into the brain and its dosage dependence. Moreover, as near-infrared light can be absorbed by melanin in the skin, skin tone is a highly relevant but under-studied variable of interest. In this study, to address these gaps, we use Monte Carlo simulations (with MCX) of a single laser source for transcranial (tPBM) and intranasal (iPBM, nostril position) irradiated on a healthy human brain model. We investigate wavelengths of 670, 810 and 1064 nm in combination with light (“Caucasian”), medium (“Asian”) and dark (“African”) skin tones. Our simulations show that a maximum of 15% of the incidental energy for tPBM and 1% for iPBM reaches the cortex from the light source at the skin level. The rostral dorsal prefrontal cortex in tPBM and the ventromedial prefrontal cortex for iPBM accumulates the highest highest light energy, respectively for both wavelengths. Specifically, the 810 nm wavelength for tPBM and 1064 nm wavelength for iPBM produced the highest energy accumulation. Optical power density was found to be linearly correlated with energy. Moreover, we show that “Caucasian” skin allows the accumulation of higher light energy than other two skin colours. This study is the first to account for skin colour as a PBM dosing consideration, and provides evidence for hypothesis generation in in vivo studies of PBM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».