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在过去的二十年里，功能性近红外光谱 (fNIRS) 已经成为一种成熟的神经成像方式，用于监测大脑活动。1 fNIRS 能够长期量化皮质组织血流动力学，具有相对较高的空间采样和时间分辨率，这使得它在许多临床环境中得到了应用。2、3 fNIRS 具有独特的优势，它可以用于自由移动的受试者，比脑电图 (EEG) 或功能性磁共振成像 (fMRI) 的限制更少。这允许在自然场景和通常不适合进行 EEG 或 fMRI 成像的患者群体中部署 fNIRS。4 尽管如此，由于实验设置 5、统计结果的变化 6 等，fNIRS 在增加临床应用方面仍面临着许多挑战。重要的是，fNIRS 的当前趋势旨在通过增加空间采样来提高空间分辨率，使用数据处理消除不需要的生理噪声来提高皮质灵敏度，通过解剖配准改善量化，并通过伪影识别和去除来提高稳健性。 7 然而，目前的算法实现需要很高的专业知识
fNIRS 中的深度学习：综述
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