Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия


Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия ( fNIRS ) - это метод оптического мониторинга мозга, который использует ближнюю инфракрасную спектроскопию для функциональной нейровизуализации . [1] Используя fNIRS, активность мозга измеряется с помощью ближнего инфракрасного света для оценки гемодинамической активности коры головного мозга, которая возникает в ответ на нейронную активность. Наряду с ЭЭГ , fNIRS является одним из наиболее распространенных неинвазивных методов нейровизуализации, который можно использовать в портативных средах. Этот сигнал часто сравнивают с жирным сигналом, измеренным с помощью фМРТ, и он позволяет измерять изменения как в концентрации оксигемоглобина, так и в концентрации дезоксигемоглобина [2].но может измерять только в областях вблизи кортикальной поверхности. fNIRS также может называться оптической топографией (OT), а иногда просто NIRS.

fNIRS с системой Gowerlabs NTS

Оксигенированный и деоксигенированный гемоглобин

fNIRS оценивает концентрацию гемоглобина по изменению поглощения ближнего инфракрасного света. Когда свет движется или распространяется через голову, он попеременно рассеивается или поглощается тканью, через которую проходит. Поскольку гемоглобин является значительным поглотителем ближнего инфракрасного света, изменения поглощенного света можно использовать для надежного измерения изменений концентрации гемоглобина. Различные методы fNIRS также могут использовать способ распространения света для оценки объема крови и оксигенации. Этот метод безопасен, неинвазивен и может использоваться с другими методами визуализации.

fNIRS - это неинвазивный метод визуализации, включающий количественную оценку концентрации хромофора, полученную при измерении ослабления света в ближней инфракрасной области (NIR) или временных или фазовых изменений. Метод использует преимущество оптического окна, в котором (а) кожа, ткани и кости в основном прозрачны для ближнего инфракрасного излучения (спектральный интервал 700–900 нм) и (б) гемоглобин (Hb) и деоксигенированный гемоглобин (дезокси-Hb). являются сильными поглотителями света.

Спектры поглощения окси-гемоглобина и дезокси-гемоглобина для длин волн ближнего инфракрасного диапазона

Существует шесть различных способов взаимодействия инфракрасного света с тканями мозга: прямая передача, диффузная передача, зеркальное отражение, диффузное отражение, рассеяние и поглощение. fNIRS фокусируется в первую очередь на поглощении: различия в спектрах поглощения дезокси-Hb и окси-Hb позволяют измерять относительные изменения концентрации гемоглобина за счет использования ослабления света на нескольких длинах волн . Выбираются две или более длины волны, одна длина волны выше и одна ниже изобестической точки 810 нм, при которой дезокси-Hb и окси-Hb имеют одинаковые коэффициенты поглощения . Используя модифицированный закон Бера-Ламберта (mBLL), относительные изменения концентрации можно рассчитать как функцию от общей длины пути фотона. [3]

Обычно излучатель и детектор света размещаются ипсилатерально (каждая пара излучатель / детектор на одной стороне) на черепе пациента, поэтому записанные измерения происходят из-за обратно рассеянного (отраженного) света, следующего по эллиптическим путям. [4] fNIRS наиболее чувствителен к гемодинамическим изменениям, которые происходят ближе всего к коже черепа [5], и эти поверхностные артефакты часто устраняются с помощью дополнительных световых детекторов, расположенных ближе к источнику света (детекторы с коротким разделением). [6]

Модифицированный закон Бера – Ламберта

Изменения интенсивности света могут быть связаны с изменениями относительных концентраций гемоглобина с помощью модифицированного закона Бера – Ламберта (mBLL). Закон Бера-Ламберта касается концентрации гемоглобина. Этот метод также измеряет относительные изменения в ослаблении света, а также использует mBLL для количественной оценки изменений концентрации гемоглобина. [7]

США и Великобритания

В 1977 году Джобсис [8] сообщил, что прозрачность ткани мозга для ближнего инфракрасного излучения позволяет использовать неинвазивный и непрерывный метод насыщения тканей кислородом с помощью трансиллюминации . Просветление (прямое рассеяние) имело ограниченное применение у взрослых из-за ослабления света и было быстро заменено методами, основанными на отражении, что привело к быстрому развитию систем NIRS. Затем, к 1985 году, М. Феррари провел первые исследования оксигенации мозга. Позже, в 1989 году, после работы с Дэвидом Делпи в Университетском колледже Лондона, Хамамацу разработал первую коммерческую систему NIRS: Монитор церебральной оксигенации NIR-1000. Методы NIRS первоначально использовались для церебральной оксиметрии в 1990-х годах. В 1993 г. четыре публикации Chance et al. PNAS , Hoshi & Tamura J. Appl Physiol , Kato et al. JCBFM, Villringer et al Neuros. Lett. продемонстрировали возможность применения fNIRS у взрослых людей. Техники NIRS были дополнительно расширены работами Рэндалла Барбура, Бриттона Чанса , Арно Виллингера, М. Коупа, Д. Т. Делпи, Энрико Граттона и других. В настоящее время разрабатываются носимые fNIRS.

Hitachi ETG-4000

Япония

Тем временем в середине 80-х японские исследователи из центральной исследовательской лаборатории Hitachi Ltd решили создать систему мониторинга мозга на основе NIRS с использованием импульса 70-пикосекундных лучей. Эти усилия проявились, когда группа вместе со своим ведущим экспертом доктором Хидеаки Коидзуми (小泉 英明) провела открытый симпозиум, чтобы объявить о принципе «оптической топографии» в январе 1995 года. Фактически, термин «оптическая топография» происходит от термина. от концепции использования света к «2-мерному картированию в сочетании с 1-мерной информацией» или топографии . Идея была успешно реализована при запуске их первого устройства fNIRS (или «Оптическая топография», как они его называют) на основе частотной области в 2001 году: Hitachi ETG-100. Позже Харуми Оиси (大石 晴美), кандидат наук в Университете Нагоя, опубликовала в 2003 году свою докторскую диссертацию на тему «Паттерны корковой активации изучающих язык, измеренные с помощью ETG-100» под руководством профессора Тору Киношита (木 下 微) - представляя новую перспективу использования fNIRS. С тех пор компания продвигает серию ETG.

В настоящее время существует три режима спектроскопии fNIR:

1. Непрерывная волна

2. Частотная область

3. Временная область

Непрерывная волна

Система непрерывной волны (CW) использует источники света с постоянной частотой и амплитудой. Фактически, чтобы измерить абсолютные изменения концентрации HbO с помощью mBLL, нам нужно знать длину пути фотона. Однако CW-fNIRS не дает никаких сведений о длине пути фотона, поэтому изменения в концентрации HbO связаны с неизвестной длиной пути. Многие коммерческие системы CW-fNIRS используют оценки длины пути фотонов, полученные на основе компьютерных симуляций Монте-Карло и физических моделей, для приблизительной абсолютной количественной оценки концентраций гемоглобина.

Где оптическая плотность или затухание, интенсивность излучаемого света, измеряется сила света, - коэффициент затухания , - концентрация хромофоморов, расстояние между источником и детектором и - коэффициент дифференциальной длины пути, а - геометрический фактор, связанный с рассеянием.

Когда коэффициенты затухания известны, предполагаются постоянные потери на рассеяние и измерения обрабатываются по-разному во времени, уравнение сводится к:

Где - полный скорректированный путь фотона.

Используя систему с двумя длинами волн, измерения HbO 2 и Hb могут быть решены с помощью матричного уравнения: [9]


Благодаря своей простоте и рентабельности, CW-fNIRS на сегодняшний день является наиболее распространенной формой функционального NIRS, поскольку он является самым дешевым в изготовлении, применимым с большим количеством каналов и обеспечивает высокое временное разрешение. Однако он не делает различий между изменениями поглощения и рассеяния и не может измерять абсолютные значения поглощения: это означает, что он чувствителен только к относительному изменению концентрации HbO.

Тем не менее, простота и экономическая эффективность устройств на основе непрерывного излучения оказались наиболее подходящими для ряда клинических применений: неонатальная помощь, системы мониторинга пациентов, диффузная оптическая томография и т. Д. Более того, благодаря его портативности были разработаны беспроводные системы CW, позволяющие наблюдать за людьми в амбулаторных, клинических и спортивных условиях. [10] [11] [12]

Частотная область

Система частотной области (FD) включает в себя лазерные источники ближнего инфракрасного диапазона, которые обеспечивают синусоиду с амплитудной модуляцией на частотах около 100 МГц. FD-fNIRS измеряет затухание, фазовый сдвиг и среднюю длину пути света через ткань. Функция Multi-Distance, входящая в состав FD-fNIRS, нечувствительна к различиям в цвете кожи и дает постоянные результаты независимо от вариации объекта.

Изменения амплитуды и фазы сигнала обратного рассеяния обеспечивают прямое измерение коэффициентов поглощения и рассеяния тканью, что устраняет необходимость в информации о длине пути фотона; а из коэффициентов определяем изменение концентрации гемодинамических параметров.

Из-за необходимости в модулированных лазерах, а также в фазовых измерениях, устройства на основе системы FD технически более сложны (поэтому более дороги и менее портативны), чем устройства на основе непрерывного излучения. Однако система способна обеспечить абсолютные концентрации HbO и HbR.

Область времени

Система Time Domain (TD) вводит короткий NIR-импульс с длительностью импульса обычно порядка пикосекунд - около 70 пс. Посредством измерения времени пролета длину пути фотона можно непосредственно наблюдать, разделив разрешенное время на скорость света. Информацию об изменениях гемодинамики можно найти в затухании, затухании и временном профиле обратно рассеянного сигнала. Для этого введена технология подсчета фотонов, которая считает 1 фотон на каждые 100 импульсов для поддержания линейности. TD-fNIRS имеет низкую частоту дискретизации, а также ограниченное количество длин волн. Из-за необходимости в устройстве счета фотонов, высокоскоростном детектировании и высокоскоростных излучателях методы с временным разрешением являются наиболее дорогими и технически сложными.

Устройства на базе TD совершенно неподвижны, занимают много места, труднее всего изготовить, самые дорогие, огромные и тяжелые. Тем не менее, они обладают высочайшей чувствительностью к глубине и способны отображать наиболее точные значения исходной концентрации гемоглобина и оксигенации.

Системы диффузной корреляционной спектроскопии (DCS) используют локализованные градиенты ослабления света для определения абсолютных соотношений окси-Hb и дезокси-Hb. Используя пространственное измерение, системы DCS не требуют знания длины пути фотона для выполнения этого расчета, однако измеренные концентрации окси-Hb и дезокси-Hb относятся к неизвестному коэффициенту рассеяния в среде. Этот метод чаще всего используется в системах церебральной оксиметрии, которые сообщают индекс оксигенации тканей (TOI) или индекс насыщения тканей (TSI). [13]

В сети доступны как минимум две модели fNIRS с открытым исходным кодом:

HOMER3

HOMER3 позволяет пользователям получать оценки и карты активации мозга. Это набор скриптов Matlab, используемых для анализа данных fNIRS. Этот набор скриптов развивался с начала 1990-х годов сначала как набор инструментов Photon Migration Imaging, затем HOMER1 и HOMER2, а теперь HOMER3. [14]

Набор инструментов NIRS

Это самый последний. Этот набор инструментов представляет собой набор инструментов на основе Matlab для анализа функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Этот набор инструментов определяет пространство имен + nirs и включает ряд инструментов для обработки сигналов, отображения и статистики данных fNIRS. Этот набор инструментов построен на объектно-ориентированной структуре классов и пространств имен Matlab. [15]

AtlasViewer

AtlasViewer позволяет визуализировать данные fNIRS на модели мозга. Кроме того, это также позволяет пользователю создавать зонды, которые в конечном итоге можно поместить на объект. [16]

Интерфейс мозг – компьютер

fNIRS был успешно реализован в качестве управляющего сигнала для систем интерфейса мозг-компьютер . [17] [18] [19] [20] [21]

Гипоксия и высотные исследования

С нашей постоянной потребностью в кислороде наше тело разработало несколько механизмов, которые определяют уровни кислорода, которые, в свою очередь, могут активировать соответствующие реакции для противодействия гипоксии и генерировать более высокое снабжение кислородом. Более того, понимание физиологического механизма, лежащего в основе реакции организма на кислородное голодание, имеет большое значение, и устройства NIRS оказались отличным инструментом в этой области исследований. [22]

Измерение изменений концентрации оксигемоглобина и дезоксигемоглобина в головном мозге при гипоксии, индуцированной на большой высоте, с помощью портативного устройства fNIRS (PortaLite, Artinis Medical Systems)

Картирование мозга

Функциональная связь

Измерения fNIRS можно использовать для расчета функциональной связности . Многоканальные измерения fNIRS создают топографическую карту нейронной активации, на которой может быть проанализирована временная корреляция между пространственно разделенными событиями. Функциональная связность обычно оценивается с точки зрения корреляции между гемодинамическими ответами пространственно различных областей интереса (ROI). В исследованиях мозга измерения функциональной связности обычно проводятся для данных пациента в состоянии покоя, а также данных, записанных по парадигмам стимулов. Низкая стоимость, портативность и высокое временное разрешение fNIRS по сравнению с fMRI оказались очень полезными в исследованиях такого рода. [23]

Атлас мозга

Церебральная оксиметрия

Мониторинг NIRS полезен по-разному. У недоношенных детей можно наблюдать снижение церебральной гипоксии и гипероксии с помощью различных моделей активности. [24] Это эффективный помощник при искусственном кровообращении, он настоятельно рекомендуется для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и продолжительного пребывания.

Результаты использования NIRS у пациентов с черепно-мозговой травмой неубедительны, поэтому был сделан вывод, что он должен оставаться инструментом исследования.

Диффузная оптическая томография

10-20 система

Кепка fNIRS

Расположение и названия электродов fNIRS указаны в международной системе 10–20 . В дополнение к стандартным позициям электродов могут быть добавлены короткие разделительные каналы. Короткие разделительные каналы позволяют измерять сигналы кожи головы. Поскольку короткие разделительные каналы измеряют сигнал, исходящий от кожи головы, они позволяют удалить сигнал поверхностных слоев. Это оставляет позади реальную реакцию мозга. Детекторы с коротким разделительным каналом обычно размещаются на расстоянии 8 мм от источника. Они не обязательно должны быть в определенном направлении или в том же направлении, что и детектор. [25]

Функциональная нейровизуализация

Использование fNIRS в качестве функционального метода нейровизуализации основывается на принципе нейроваскулярного взаимодействия, также известном как гемодинамический ответ или ответ, зависимый от уровня кислорода в крови (BOLD). Этот принцип также составляет основу методов фМРТ . Через нервно-сосудистую связь активность нейронов связана с соответствующими изменениями в локализованном мозговом кровотоке. fNIRS и fMRI чувствительны к сходным физиологическим изменениям и часто являются сравнительными методами. Исследования, посвященные фМРТ и фНИРС, показывают высокую коррелированность результатов в когнитивных задачах. fNIRS имеет ряд преимуществ по стоимости и портативности по сравнению с fMRI, но не может использоваться для измерения корковой активности глубиной более 4 см из-за ограничений мощности светового излучателя и имеет более ограниченное пространственное разрешение. fNIRS включает использование диффузной оптической томографии (DOT / NIRDOT) для функциональных целей. Мультиплексирование каналов fNIRS позволяет создавать двумерные топографические функциональные карты активности мозга (например, с Hitachi ETG-4000, Artinis Oxymon, NIRx NIRScout и т. Д.), А использование нескольких интервалов между излучателями может использоваться для построения трехмерных томографических карт.

"> Воспроизвести медиа
Гиперсканирование fNIRS с двумя скрипачами

Гиперсканирование

Гиперсканирование включает одновременное наблюдение за двумя или более мозгами для исследования межличностных (межмозговых) нейронных коррелятов в различных социальных ситуациях, что доказывает, что fNIRS является подходящей модальностью для исследования социальных взаимодействий между мозгами в реальном времени. [26]

Музыка и мозг

"> Воспроизвести медиа
фНИРС с пианистом

fNIRS можно использовать для мониторинга мозговой активности музыкантов во время игры на музыкальных инструментах. [27] [28] [29] [30]

Среди преимуществ fNIRS: неинвазивность, недорогие методы, безупречная безопасность, высокое временное разрешение, полная совместимость с другими методами визуализации и множественные гемодинамические биомаркеры.

Однако ни одна система не обходится без ограничений. Для fNIRS к ним относятся: низкая чувствительность мозга, низкое пространственное разрешение и малая глубина проникновения.

Несмотря на некоторые ограничения, устройства fNIRS относительно небольшие, легкие, портативные и удобные. Благодаря этим функциям приложения для устройств просто поражают, что делает их легко доступными во многих различных сценариях. Например, у них есть потенциал для использования в клиниках, в глобальной ситуации со здоровьем, в окружающей среде и в качестве средства отслеживания состояния здоровья.

В конечном счете, будущие пациенты из группы риска в больницах могут получить пользу от нейромониторинга и нейрореабилитации, которые может предложить fNIRS.

Теперь на рынке есть полностью беспроводные системы fNIRS исследовательского класса. [31]

Важно учитывать сравнение и сопоставление других устройств нейровизуализации. При сравнении и сопоставлении этих устройств важно смотреть на временное разрешение, пространственное разрешение и степень неподвижности. ЭЭГ (электроэнцефалограф) и МЭГ (магнитоэнцефалография) имеют высокое временное разрешение, но низкое пространственное разрешение. ЭЭГ также имеет более высокую степень мобильности, чем МЭГ. Если смотреть на fNIRS, они похожи на ЭЭГ. Они обладают высокой степенью мобильности, а также временным разрешением и низким пространственным разрешением. Сканы ПЭТ и фМРТ сгруппированы вместе, однако они заметно отличаются от других сканирований нейровизуализации. У них высокая степень неподвижности, среднее / высокое пространственное разрешение и низкое временное разрешение. Все эти нейровизуализационные изображения обладают важными характеристиками и ценными, однако у них есть отличительные особенности.

Среди всего прочего, что делает fNIRS особенно интересным, так это то, что он совместим с некоторыми из этих методов, включая: МРТ, ЭЭГ и МЭГ.

  • Спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне
  • Диффузная оптическая томография [32]
  • Функциональная нейровизуализация
  • Когнитивная нейробиология [33]
  • The Society for Functional Near Infrared Society (внешняя ссылка)
  • Global fNIRS (внешняя ссылка)
  • Soterix Medical fNIRS

  1. ^ Феррари, Марко; Куаресима, Валентина (2012). «Краткий обзор истории развития человеческой функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) и областей ее применения». NeuroImage . 63 (2): 921–935. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2012.03.049 . ISSN  1053-8119 .
  2. ^ Цуй, Сюй; Брей, Сигне; Брайант, Дэниел М .; Гловер, Гэри H .; Рейсс, Аллан Л. (2011). «Количественное сравнение NIRS и фМРТ по множеству когнитивных задач» . NeuroImage . 54 (4): 2808–2821. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2010.10.069 . ISSN  1053-8119 . PMC  3021967 .
  3. ^ Villringer, A .; Шанс, Б. (1997). «Неинвазивная оптическая спектроскопия и визуализация функции мозга человека». Тенденции в неврологии . 20 (10): 435–442. DOI : 10.1016 / S0166-2236 (97) 01132-6 . PMID  9347608 . S2CID  18077839 .
  4. ^ Ли, Тинг; Гонг, Хуэй; Ло, Цинмин (2011). «Визуализация распространения света в видимой части головы китайского человека для функциональной ближней инфракрасной спектроскопии» . Журнал биомедицинской оптики . 16 (4): 045001. DOI : 10,1117 / 1,3567085 . ISSN  1083-3668 .
  5. ^ Коно, Сатору; Мияи, Ичиро; Сейяма, Акитоши; Ода, Ичиро; Исикава, Акихиро; Цунейши, Шоичи; Амита, Такаши; Симидзу, Кодзи (2007). «Удаление артефакта кровотока в коже в данных функциональной спектроскопии в ближнем инфракрасном диапазоне посредством независимого компонентного анализа». Журнал биомедицинской оптики . 12 (6): 062111. DOI : 10,1117 / 1,2814249 . ISSN  1083-3668 .
  6. ^ Бригадои, Сабрина; Купер, Роберт Дж. (2015). «Насколько короткое - это короткое? Оптимальное расстояние источник-детектор для каналов с коротким разделением в функциональной ближней инфракрасной спектроскопии» . Нейрофотоника . 2 (2): 025005. DOI : 10,1117 / 1.NPh.2.2.025005 . ISSN  2329-423X . PMC  4478880 .
  7. ^ Модифицированный закон Бэра-Ламберта , получено 26 марта 2020 г.
  8. ^ Йобсис (1997). «Неинвазивный инфракрасный мониторинг церебральной и миокардиальной кислородной обеспеченности и показателей кровообращения». Наука . 198 (4323): 1264–1267. DOI : 10.1126 / science.929199 . PMID  929199 .
  9. ^ Аяз, Хасан; Shewokis, Patricia A .; Куртин, Адриан; Иззетоглу, Мельтем; Иззетоглу, Куртулус; Онарал, Бану (2011). «Использование MazeSuite и функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для изучения обучения в области пространственной навигации» . Журнал визуализированных экспериментов (56). DOI : 10.3791 / 3443 . ISSN  1940-087X .
  10. ^ Пайпер, Софи К .; Крюгер, Арне; Koch, Stefan P .; Менерт, Ян; Хабермель, Кристина; Стейнбринк, Йенс; Обриг, Хельмут; Шмитц, Кристоф Х. (2014). «Носимая многоканальная система fNIRS для визуализации мозга свободно движущихся объектов» . NeuroImage . 85 : 64–71. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2013.06.062 . ISSN  1053-8119 . PMC  3859838 .
  11. ^ Куртин, Адриан; Аяз, Хасан (2018). «Эпоха нейроэргономики: к повсеместному и непрерывному измерению функции мозга с помощью fNIRS» . Японское психологическое исследование . 60 (4): 374–386. DOI : 10.1111 / jpr.12227 . ISSN  0021-5368 .
  12. ^ Куаресима, Валентина; Феррари, Марко (2016). «Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) для оценки функции коры головного мозга во время поведения человека в естественных / социальных ситуациях: краткий обзор». Организационные методы исследования . 22 (1): 46–68. DOI : 10.1177 / 1094428116658959 . ISSN  1094-4281 .
  13. ^ Феррари, Марко (2007). «Прогресс в области ближней инфракрасной спектроскопии и топографии для клинических приложений мозга и мышц». Журнал биомедицинской оптики . 12 (6): 062104. DOI : 10,1117 / 1,2804899 . ISSN  1083-3668 .
  14. ^ «HOMER2» . HOMER2 . Проверено 26 ноября 2019 .
  15. ^ Santosa, Х., Чжай, Х., Фишберн, Ф., & Хупперт, Т. (2018). Набор инструментов NIRS Brain AnalyzIR. Алгоритмы, 11 (5), 73.
  16. ^ Aasted, Christopher M .; Юсель, Мерьем А .; Купер, Роберт Дж .; Дабб, Джей; Цузуки, Дайсуке; Бесерра, Лино; Петков, Майк П .; Борсук, Дэвид; Дэн, Иппейта; Боас, Дэвид А. (апрель 2015 г.). «Анатомическое руководство для функциональной ближней инфракрасной спектроскопии: учебное пособие по AtlasViewer» . Нейрофотоника . 2 (2): 020801. DOI : 10,1117 / 1.NPh.2.2.020801 . ISSN  2329-423X . PMC  4478785 . PMID  26157991 .
  17. ^ Ayaz, H .; Шевокис, Пенсильвания; Bunce, S .; Онарал, Б. (2011). «Оптический мозговой компьютерный интерфейс для контроля окружающей среды». 2011 Ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии . Материалы конференции: ... Ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии. Общество инженеров IEEE в медицине и биологии. Ежегодная конференция . 2011 . С. 6327–30. DOI : 10.1109 / IEMBS.2011.6091561 . ISBN 978-1-4577-1589-1. PMID  22255785 . S2CID  4951918 .
  18. ^ Койл, С. М.; Уорд, TSE; Маркхэм, CM (2007). «Интерфейс мозг – компьютер с использованием упрощенной функциональной системы спектроскопии в ближней инфракрасной области» (PDF) . Журнал нейронной инженерии . 4 (3): 219–226. Bibcode : 2007JNEng ... 4..219C . DOI : 10.1088 / 1741-2560 / 4/3/007 . PMID  17873424 .
  19. ^ Sitaram, R .; Zhang, H .; Guan, C .; Thulasidas, M .; Hoshi, Y .; Ishikawa, A .; Shimizu, K .; Бирбаумер, Н. (2007). «Временная классификация сигналов многоканальной ближней инфракрасной спектроскопии воображения для разработки интерфейса мозг-компьютер». NeuroImage . 34 (4): 1416–1427. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2006.11.005 . PMID  17196832 . S2CID  15471179 .
  20. ^ Naseer N .; Hong MJ; Хонг К.-С. (2014). «Онлайн-декодирование двоичных решений с использованием функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для разработки интерфейса мозг-компьютер». Экспериментальное исследование мозга . 232 (2): 555–564. DOI : 10.1007 / s00221-013-3764-1 . PMID  24258529 . S2CID  15250694 .
  21. ^ Naseer N .; Хонг К.-С. (2013). «Классификация функциональных сигналов ближней инфракрасной спектроскопии, соответствующих образам движения правого и левого запястья для разработки интерфейсов мозг-компьютер». Письма неврологии . 553 : 84–89. DOI : 10.1016 / j.neulet.2013.08.021 . PMID  23973334 . S2CID  220773 .
  22. ^ Филип Д., Шоу (2020), Влияние добавок темного шоколада на оксигенацию тканей, метаболизм и производительность у тренированных велосипедистов на высоте.
  23. ^ Нгуен, Тхиен; Бабавале, Оладжиде; Ким, Тэ; Джо, Ханг Джун; Лю, Ханли; Ким, Джэ Гван (2018-11-01). «Изучение функциональной связи мозга в состоянии покоя и сна: исследование fNIRS» . Научные отчеты . 8 (1): 16144. Bibcode : 2018NatSR ... 816144N . DOI : 10.1038 / s41598-018-33439-2 . ISSN  2045-2322 . PMC  6212555 . PMID  30385843 .
  24. ^ {{Рахимпур, А., Нубари, Х.А., и Каземиан, М. (2018). Пример применения NIRS для мониторинга церебральной гемодинамики младенцев: отчет об анализе данных для выделения признаков и классификации младенцев на здоровых и нездоровых. Информатика в медицине Unlocked, 11, 44-50.}}
  25. ^ Юсель, Мерьем А .; Селб, Джульетта; Aasted, Christopher M .; Петков, Майк П .; Бесерра, Лино; Борсук, Дэвид; Боас, Дэвид А. (июль 2015 г.). «Регрессия с коротким разделением улучшает статистическую значимость и лучше локализует гемодинамический ответ, полученный с помощью ближней инфракрасной спектроскопии для задач с различными вегетативными ответами» . Нейрофотоника . 2 (3): 035005. DOI : 10,1117 / 1.NPh.2.3.035005 . ISSN  2329-423X . PMC  4717232 . PMID  26835480 .
  26. ^ мари (04.02.2018). «Гиперсканирование fNIRS: дверь в реальные исследования социальной нейробиологии» . Общество функциональной ближней инфракрасной спектроскопии . Проверено 26 марта 2020 .
  27. ^ «YouTube» . www.youtube.com . Проверено 26 марта 2020 .
  28. ^ ФНИРС игры на фортепиано , получено 26 марта 2020 г.
  29. ^ fNIRS of Observation , получено 26 марта 2020 г.
  30. ^ fNIRS изображений , получено 26 марта 2020 г.
  31. ^ Шин, Джэён; Квон, Джинук; Чой, Чонкван; Им, Чанг-Хван (2017-11-29). «Повышение производительности интерфейса мозг-компьютер с помощью NIRS с высокой плотностью на большом расстоянии» . Научные отчеты . 7 (1): 16545. Bibcode : 2017NatSR ... 716545S . DOI : 10.1038 / s41598-017-16639-0 . ISSN  2045-2322 . PMC  5707382 . PMID  29185494 .
  32. ^ "NIRx | fNIRS Systems | NIRS Devices" . NIRx Medical Technologies . Проверено 26 ноября 2019 .
  33. ^ Юсель, Мерьем А .; Селб, Джульетта; Aasted, Christopher M .; Петков, Майк П .; Бесерра, Лино; Борсук, Дэвид; Боас, Дэвид А. (июль 2015 г.). «Регрессия с коротким разделением улучшает статистическую значимость и лучше локализует гемодинамический ответ, полученный с помощью ближней инфракрасной спектроскопии для задач с различными вегетативными ответами» . Нейрофотоника . 2 (3): 035005. DOI : 10,1117 / 1.NPh.2.3.035005 . ISSN  2329-423X . PMC  4717232 . PMID  26835480 .

[1]


  1. ^ «НИРС / фНИРС» . CORTECH Solutions, Inc . Проверено 26 ноября 2019 .

[1] [2]

  1. ^ «HOMER2» . HOMER2 . Проверено 26 ноября 2019 .
  2. ^ Aasted, Christopher M .; Юсель, Мерьем А .; Купер, Роберт Дж .; Дабб, Джей; Цузуки, Дайсуке; Бесерра, Лино; Петков, Майк П .; Борсук, Дэвид; Дэн, Иппейта; Боас, Дэвид А. (апрель 2015 г.). «Анатомическое руководство для функциональной ближней инфракрасной спектроскопии: учебное пособие по AtlasViewer» . Нейрофотоника . 2 (2): 020801. DOI : 10,1117 / 1.NPh.2.2.020801 . ISSN  2329-423X . PMC  4478785 . PMID  26157991 .