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使用功能性大脑连接和机器学习进行基于 EEG/fNIRS 的工作量分类
摘要：为了提高生产率或预防事故，人们迫切需要一种技术来估计人类在某些活动期间的心理负荷。大多数研究都集中于单一的生理感知方式，并使用单变量方法来分析多通道脑电图 (EEG) 数据。本文提出了一个新框架，该框架依赖于混合脑电图 - 功能性近红外光谱 (EEG-fNIRS) 的特征，并由机器学习特征支持，以处理多级心理负荷分类。此外，我们建议在三个频段的时间和频域中使用双变量功能性大脑连接 (FBC) 特征，而不是常用的用于脑电图记录的单变量功率谱密度 (PSD)：delta (0.5-4 Hz)、theta (4-7 Hz) 和 alpha (8-15 Hz)。借助 fNIRS 氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白 (HbO 和 HbR) 指标，FBC 技术显著提高了分类性能，使用公共数据集对 0-back 与 2-back 的准确率为 77%，对 0-back 与 3-back 的准确率为 83%。此外，地形和热图可视化表明，EEG 和 fNIRS 的区分区域在 0-back、2-back 和 3-back 测试结果之间存在差异。确定 EEG 和 fNIRS 区分心理工作量的最佳区域是不同的。具体而言，后区在 alpha 波段的后中线枕叶 (POz) EEG 中表现最佳，而 fNIRS 在右额叶区域 (AF8) 中具有优势。
混杂生理信号的多元卡尔曼滤波回归用于 fNIRS 数据的实时分类
意义：功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性技术，用于测量与神经功能相关的人体皮层血流动力学变化。由于其小型化潜力和相对较低的成本，fNIRS 已被提议用于脑机接口 (BCI) 等应用。与诱发神经活动产生的信号相比，大脑外生理产生的信号幅度相对较大，这使得实时 fNIRS 信号解释具有挑战性。通常使用结合生理相关辅助信号（例如短分离通道）的回归技术将脑血流动力学反应与信号中的混杂成分分离。然而，大脑外信号的耦合通常不是瞬时的，需要找到适当的延迟来优化干扰消除。
无监督的FNIRS具有CAE和ESN AutoCoder的提取，用于驱动程序认知负载分类
抽象目标。了解驾驶员的认知负荷对于道路安全至关重要。大脑传感有可能客观地衡量驾驶员认知负荷。我们旨在开发一个高级机器学习框架，用于使用功能近红外光谱（FNIRS）对驱动程序认知负载进行分类。方法。，我们在驱动模拟器中使用FNIRS进行了一项研究，其n返回任务用作辅助驾驶员的结构性认知负载。为了对不同的驱动程序认知负载水平进行分类，我们检查了卷积自动编码器（CAE）和回声状态网络（ESN）自动编码器的应用，以从FNIRS中提取功能。主要结果。通过使用CAE，将两个和四个级别的驱动程序认知负载分类的精度分别为73.25％和47.21％。所提出的ESN自动编码器在没有窗口选择的情况下实现了组级模型的最新分类结果，精度为80.61％和52.45％，用于分类两个和四个级别的驱动程序认知负载。意义。这项工作为使用FNIRS在现实世界应用中测量驱动程序认知负载奠定了基础。此外，结果表明，所提出的ESN自动编码器可以有效地从FNIRS数据中提取时间信息，并且对于其他FNIRS数据分类任务很有用。
FNIRS，EEG和经颅电流刺激的潜力探测抗药性训练的神经机制
研究身体性能的神经机制是运动神经科学领域的越来越多的研究重点。Sport is more and more benefiting from and contributing to a greater awareness of concepts such as neuroplasticity (i.e., the structural and functional adaptations in specific brain and spinal circuits), and neuromodulation techniques (i.e., the application of low-level intensity currents to induce polarity-specific changes in neuronal excitability).神经塑性在强度和调节的领域不广泛理解；然而，它从根本上影响了运动员在运动中的运动和表现。理解神经塑性的基本概念可以指导力量训练，这被定义为抗性运动，从而增加了力量能力。要执行多关节运动，大脑必须与合适的肌肉组坐标，以及时执行肌肉收缩。因此，与运动学习有关的力量训练需要在运动皮层中引发的复杂肌内和肌内配位。此外，力量训练会导致中枢神经系统（CNS）（尤其是在运动皮层中）中使用依赖性塑料随时间变化（称为长期增强，Cooke and Bliss，2006）（Hortobagyi等，2021）。广泛接受的是，力量训练需要在培训的早期阶段进行神经适应（Sale，1988； Hortobagyi等，2021）。这一假设的基础是研究表明，训练的初始阶段会导致力产生大量增强，而没有肌肉质量的改变（即结构变化）。特别是，在训练的第一周内，肌肉力量产生的运动单位适应发生（Häkkinen等，1985）。，直到最近，有关力量训练的文献尚未最终确定CNS最负责这些适应的部分。最近的一项灵长类动物研究表明，通过网状脊髓束强度训练引起的脊柱上的脊髓变化与肌肉性能的变化有关（Glover and Baker，2020）。最近的荟萃分析（Siddique等，2020; Hortobagyi等，2021;Gómez-Feria等，2023）强调了一种趋势，趋势趋于同时进行皮质脊髓兴奋性和肌肉力量，并在对肌层降低后的抑制作用后，肌肉力量降低了降低的降低。但是，重要的是要注意，这种趋势根据所选训练方式具有相当程度的异质性（Gómez-Feria等，2023）。迄今为止，鉴于对耐强度训练的神经影响的研究很少，尚不清楚产生大量和持久的神经变化所需的力量训练需要多少。
FNIRS，EEG和经颅电流刺激的潜力探测抗药性训练的神经机制
研究身体性能的神经机制是运动神经科学领域的越来越多的研究重点。Sport is more and more benefiting from and contributing to a greater awareness of concepts such as neuroplasticity (i.e., the structural and functional adaptations in specific brain and spinal circuits), and neuromodulation techniques (i.e., the application of low-level intensity currents to induce polarity-specific changes in neuronal excitability).神经塑性在强度和调节的领域不广泛理解；然而，它从根本上影响了运动员在运动中的运动和表现。理解神经塑性的基本概念可以指导力量训练，这被定义为抗性运动，从而增加了力量能力。要执行多关节运动，大脑必须与合适的肌肉组坐标，以及时执行肌肉收缩。因此，与运动学习有关的力量训练需要在运动皮层中引发的复杂肌内和肌内配位。此外，力量训练会导致中枢神经系统（CNS）（尤其是在运动皮层中）中使用依赖性塑料随时间变化（称为长期增强，Cooke and Bliss，2006）（Hortobagyi等，2021）。广泛接受的是，力量训练需要在培训的早期阶段进行神经适应（Sale，1988； Hortobagyi等，2021）。这一假设的基础是研究表明，训练的初始阶段会导致力产生大量增强，而没有肌肉质量的改变（即结构变化）。特别是，在训练的第一周内，肌肉力量产生的运动单位适应发生（Häkkinen等，1985）。，直到最近，有关力量训练的文献尚未最终确定CNS最负责这些适应的部分。最近的一项灵长类动物研究表明，通过网状脊髓束强度训练引起的脊柱上的脊髓变化与肌肉性能的变化有关（Glover and Baker，2020）。最近的荟萃分析（Siddique等，2020; Hortobagyi等，2021;Gómez-Feria等，2023）强调了一种趋势，趋势趋于同时进行皮质脊髓兴奋性和肌肉力量，并在对肌层降低后的抑制作用后，肌肉力量降低了降低的降低。但是，重要的是要注意，这种趋势根据所选训练方式具有相当程度的异质性（Gómez-Feria等，2023）。迄今为止，鉴于对耐强度训练的神经影响的研究很少，尚不清楚产生大量和持久的神经变化所需的力量训练需要多少。
轮班工作对中国煤矿工人认知功能的影响：静息态 fNIRS 研究
摘要：目的：探讨轮班工作对中国煤矿工人认知功能的影响。背景：轮班工作在煤炭等现代工业中普遍存在，人们越来越关注轮班工作对矿工工作绩效和个人幸福感的影响。方法：共有54名三班矿工（早班17人，下午班18人，夜班19人）参加了这项探索性研究。采用静息态fNIRS功能连接方法评估轮班前后的认知能力。结果：结果显示，三班工人轮班前后的认知能力存在显著差异。大脑功能连接降低的顺序为夜班、下午班和早班。早班和晚班工人在轮班结束时脑功能连接较轮班前有所降低。夜班工人的结果则相反。各组工人前额叶皮层静息态脑功能网络均表现出小世界特性。早班和晚班工人前额叶皮层中介中心性和节点局部效率存在显著差异。结论：本研究结果为从脑科学角度研究轮班工作对中国煤矿工人认知能力的影响提供了新的思路。
使用卷积神经网络提高四类自愿想象 fNIRS 信号的分类准确率
多类功能性近红外光谱 (fNIRS) 信号分类已成为光学脑机接口的一种便捷方式。当信号由同一肢体的自愿和想象运动产生时，高精度的 fNIRS 信号分类是一项具有挑战性的任务。由于自愿和想象运动在时间和空间上的激活表现出相似的模式，传统浅层分类器的分类精度无法达到可接受的范围。本文提出了一种利用卷积神经网络 (CNN) 提高精度的方法。在这项工作中，几位参与者进行了自愿和想象手部运动（左手和右手）。这些四类信号是利用 fNIRS 设备获取的。根据任务分离信号并进行过滤。通过手动特征提取，使用支持向量机和线性判别分析对信号进行分类。CNN 的自动特征提取和分类机制被应用于 fNIRS 信号。从结果来看，CNN 将分类精度提高到了可接受的范围，这是任何卷积网络都无法实现的。
中风后行走时额叶和顶叶区域的相位依赖性大脑激活 - 一项 fNIRS 研究
恢复行走是卒中后的主要康复目标 (1)，但这种恢复往往变化很大 (2)，恢复完全社区行走功能的个体比例有限 (3)。中风是对大脑的直接损伤，但在康复过程中很少评估大脑的功能特征。由于行走恢复的变化，测量和记录大脑特征有助于指导康复治疗的处方 (4)。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种越来越流行的测量大脑活动的工具。它的便携性、对运动伪影的敏感度相对较低以及低成本使其成为测量行走过程中大脑的有吸引力的工具 (5)。fNIRS 使用成对的近红外光发射器和检测器光极，两者相距 3–4 厘米。这个分离距离允许记录 1.5–2 厘米的深度（即到达大脑皮层的皮层）和与脑电图 (EEG) 相比相对较高的空间分辨率。这些光电极可以放置在头皮的多个区域，以估计该区域氧合血红蛋白 (HbO) 和脱氧血红蛋白 (HbR) 浓度的变化。根据神经血管耦合理论，血红蛋白浓度的这些变化（HbO 增加和 HbR 降低）表明大脑皮层活动增加（6、7）。健康成年人从站立开始行走时，HbO 通常立即下降（表明氧气消耗），然后上升（表明氧气补充/增加氧气以满足神经元需求），并在行走开始后 5-10 秒达到峰值。随着行走的继续，HbO 的初始增加会下降，有时甚至在行走停止之前就达到基线或低于基线站立水平（8）。HbR 的反应通常相反，变化幅度相对较小。研究不同行走阶段（例如加速或稳态行走）的激活程度对于评估不同行走阶段的相对皮质需求非常重要。先前的研究表明，中风人群的血流动力学反应曲线不同（9）。然而，中风人群的血流动力学曲线有限，需要对中风后行走过程中的曲线进行更详细的描述。迄今为止，在中风中，大脑活动主要在
研究论文基于 fNIRS 使用稀疏表示解码步行意象和空闲状态
目的.基于功能性近红外光谱（fNIRS）的脑机接口（BCI）有望为严重影响其生活质量的步行功能障碍患者提供一种可选的主动康复训练方法。利用稀疏表示分类（SRC）氧合血红蛋白（HbO）浓度对步行表象和空闲状态进行解码，构建基于步行表象的 fNIRS-BCI。方法.招募15名受试者，采集步行表象和空闲状态下的 fNIRS 信号。首先对 HbO 信号进行带通滤波和基线漂移校正，提取 HbO 的均值、峰值、均方根（RMS）及其组合作为分类特征；利用 SRC 对提取的特征进行识别，并将 SRC 的结果与支持向量机（SVM）、K 最近邻（KNN）、线性判别分析（LDA）和逻辑回归（LR）的结果进行比较。结果.实验结果表明，三种特征组合的SRC对于步行想象和静止状态的平均分类准确率为91.55±3.30%，显著高于SVM、KNN、LDA和LR的86.37±4.42%、85.65±5.01%、86.43±4.41%和76.14±5.32%，且其他组合特征的分类准确率均高于单一特征的分类准确率。结论研究表明，在fNIRS-BCI中引入SRC能有效识别步行想象和静止状态。同时特征提取的不同时间窗口对分类结果有影响，2～8 s的时间窗口取得了比其他时间窗口更好的分类准确率（94.33±2.60%）。显著性意义。该研究旨在为步行功能障碍患者提供一种新的、可选的主动康复训练方法，此外该实验也是一项罕见的基于fNIRS-BCI利用SRC解码步行意象和静止状态的研究。
皮质活动与聋哑成年人的计时相关：通过静态和动画刺激呈现获得 fNIRS 见解
摘要：耳聋对时间处理可能产生的影响这一问题仍未得到解答。基于行为测量的不同发现显示出相互矛盾的结果。本研究的目的是通过使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 技术分析时间估计背后的大脑活动，该技术可以检查额叶、中央和枕叶皮质区域。共招募了 37 名参与者（19 名聋人）。实验任务包括处理道路场景以确定驾驶员是否有时间安全执行驾驶任务，例如超车。道路场景以动画形式呈现，或以 3 张静态图像序列呈现，显示情况的开始、中间点和结束。后一种呈现需要计时机制来估计样本之间的时间以评估车速。结果显示聋人的额叶区域活动更活跃，这表明需要更多的认知努力来处理这些场景。一些研究表明，中脑区域与计时有关，在聋哑人士估计时间流逝时，静态呈现尤其会激活中脑区域。对枕叶区域的探索没有得出任何结论性结论。我们对额叶和中脑区域的研究结果鼓励进一步研究时间处理的神经基础及其与听觉能力的联系。