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World File Search SystemFNIRS
传感器的位置优化无线可穿戴FNIRS系统，用于使用数据驱动方法来改善可耐受性
摘要：功能性近红外光谱（FNIRS）是人类认知工作负载评估中的血液动力学方式，因为从信号处理的角度来看，它更容易实施，非侵入性，低成本和其他好处，因此受到了流行。研究中使用的可穿戴无线FNIRS系统有望表明，可以在诸如操作员的认知工作负载监视中使用FNIRS进行认知工作负载评估。在这种情况下，系统的耐磨性是影响用户舒适性的重要因素。在这方面，如果可以将FNIRS系统最小化，而不会对认知工作负载的检测准确性造成太大损害，则可以提高系统的耐磨性。在这项研究中，使用涵盖整个额头的FNIRS系统获得了与认知工作相关的血液动力学变化，这是大多数认知工作负载监测研究中感兴趣的地区。使用机器学习方法来探索认知工作负载分类准确性的平均准确性如何在额头上的各个感应位置（例如左，中，右，左中间，右中间和整个额头）上有所不同。与整个额头相比，统计显着分析结果表明，中间位置可能导致认知工作负载分类的准确性显着，并且在平均准确性上具有统计学上的微不足道的不同。因此，考虑到额头上的中间位置以进行认知工作负载监测，可以通过优化传感器位置来改善可穿戴的FNIRS系统。
精神分裂症和躁郁症风险人群在情绪 Stroop 任务期间的大脑前额叶活动——一项 fNIRS 研究
目标：情绪斯特鲁普效应被定义为与中性刺激相比，对情绪刺激的反应时间增加。文献中经常报道这种效应，包括行为和神经生理层面的报道。本研究的目的是调查在情绪斯特鲁普任务中，有精神分裂症和躁郁症风险的个体的大脑前额叶激活情况。我们预计会观察到与健康对照组相比，高危人群的激活程度会降低。方法：精神病高风险（HR）、精神病超高风险（UHR）、躁郁症风险（BIP）个体和健康对照组（HC）执行情绪斯特鲁普任务，其中包括正价、负价和中性词。功能性近红外光谱（fNIRS）用于测量代表背外侧前额叶和额颞叶皮层大脑活动的氧合血红蛋白（O 2 Hb）水平。结果：结果显示，与 HC 组相比，HR 组和 UHR 组的右背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 的 O 2 Hb 水平显著降低，表明活动性较低。尽管这种下降与词语的价数无关，但对于负面词语来说，下降最为明显。此外，与 HC 组相比，所有高危人群的额颞叶皮层 (FTC) 中的 O 2 Hb 水平均显著降低。结论：精神病和躁郁症风险人群的 FTC 活动性降低反映了非特异性功能障碍。HR 组和 UHR 组 DLPFC 活动性降低表明，在有精神分裂症精神病风险的个体中已经发现了额叶功能减退。
精神分裂症和躁郁症风险人群在情绪 Stroop 任务期间的大脑前额叶活动——一项 fNIRS 研究
目标：情绪斯特鲁普效应被定义为与中性刺激相比，对情绪刺激的反应时间增加。文献中经常报道这种效应，包括行为和神经生理层面的报道。本研究的目的是调查在情绪斯特鲁普任务中，有精神分裂症和躁郁症风险的个体的大脑前额叶激活情况。我们预计与健康对照组相比，高危人群的大脑激活程度会降低。方法：精神病高风险（HR）、精神病超高风险（UHR）、躁郁症风险（BIP）个体和健康对照组（HC）执行情绪斯特鲁普任务，其中包括正价、负价和中性词。功能性近红外光谱（fNIRS）用于测量代表背外侧前额叶和额颞叶皮层大脑活动的氧合血红蛋白（O 2 Hb）水平。结果：结果显示，与 HC 组相比，HR 组和 UHR 组的右背外侧前额叶皮层 (DLPFC) 的 O 2 Hb 水平显著降低，表明活动性较低。尽管这种下降与词语的价数无关，但对于负面词语来说，下降最为明显。此外，与 HC 组相比，所有高危人群的额颞叶皮层 (FTC) 中的 O 2 Hb 水平均显著降低。结论：精神病和躁郁症风险人群的 FTC 活动性降低反映了非特异性功能障碍。HR 组和 UHR 组 DLPFC 活动性降低表明，在有精神分裂症精神病风险的个体中已经发现了额叶功能减退。
与局灶性肌肉振动相关的皮质活性直接应用于势后患者的前臂屈肌：FNIRS研究
方法：为这项研究选择了22例右偏瘫患者进行康复康复的患者。使用块设计范式从受试者中收集了FNIRS数据。随后，使用NIRSPARK软件分析了收集的数据，以确定任务中每个感兴趣的皮质区域（ROI）的平均氧降压蛋白（HBO）浓度和每个受试者的休息状态。刺激任务是直接应用于受影响侧的屈肌腕radialis肌（FCR）的FMV（频率60 Hz，振幅6 mm）。HBO在大脑皮层中的六个兴趣区域（ROI）中进行测量，其中包括双侧前额叶皮层（PFC），感觉运动皮层（SMC）和枕皮层（OC）。同时对患者的临床特征进行评估，包括Lovett的6级肌肉力量评估，临床肌肉张力评估，Fugl-Meyer评估（FMA-EU）的上肢功能项目（FMA-EU），Bruunstrom登台量表（BRS）和Barthel Index（MBI）。统计分析以确定ROI的激活，并理解其与患者的临床特征的相关性。
面向基于工作量的自适应自动化：fNIRS 在测量大脑中多种资源负荷方面的效用 Leanne M. Hirshfield a,b *, Chr
(1) 参与者应执行现实世界人机交互中典型的复杂任务。 (2) 应以可控的方式通过实验操纵工作量，以施加更大或更小的认知需求（不仅仅是打开/关闭负载），以评估不同负载水平对特定资源的敏感性。 (3) 研究应侧重于多资源结构中的不同特定资源，从而检查诊断性 (4) 应通过包括其他工作量测量来确保实验任务操作的有效性，例如自我报告工作量、响应时间、表现和瞳孔直径。 (5) 为了进一步检查测量的诊断性，研究人员应测量多个功能性大脑感兴趣区域 (ROI)，理想情况下将其映射到实验设计中确定的多个资源上，以确定特定 ROI 是否对工作量操纵具有不同的敏感性，假设通过增加那里的激活来反映。 (6) 应通过 HbR 和 HbO 的两种不同的 fNIRS 测量来探索激活的增加。 (7) 最后，研究应具有足够的统计能力和合适的 N。
研究文章是左撇子的真正原因，这是儿童社会认知赤字的真正原因吗？ FNIRS关于社会互动对左键的影响的研究
由父母迁移造成的左撇子现象已成为一个普遍的社会问题，并可能导致中国农村儿童的长期和潜在风险。重要的是要研究社会互动对中国左撇子儿童前额叶激活的影响，因为父母迁移对孩子的社会认知的可能影响。我们招募了81名52-76个月的农村中国学龄前儿童（平均= 64.98±6.321个月）的学龄前儿童具有三种不同的父母迁移状态（包括非 - 部分，部分，完全左右的儿童）。使用功能性近红外光谱（FNIRS），我们比较了行为和大脑激活，以及在两个不同的社交互动条件（儿童老师和儿童纠缠的情况）下，在三组（非，部分，部分，完全左旋的儿童）中进行了比较。的结果表明，与在前额叶皮层（PFC）中响应联合注意（RJA）相比，联合注意力（IJA）可能引起更高的大脑激活，尤其是在与陌生人引起联合关注的情况下。此外，关节注意的激活与儿童的语言评分，认知灵活性和面部表达识别呈正相关。更重要的是，在IJA条件下，部分左翼儿童诱发了更高的大脑激活，并且与完全/非左撇子儿童相比，语言水平更高。当前的研究提供了对左撇子儿童发育的神经基础的见解，并首次揭示了家庭经济水平和左撇子地位可能导致社会认知较低的人。
o r i g i n a l r e s a a r c h使用活细胞评估癌细胞的钴金属纳米颗粒摄取
脑部计算机界面（BCIS）近年来已经达到了重要的里程碑，但是连续控制运动中的大多数突破都集中在具有运动皮层或周围神经的侵入性神经界面上。相比之下，非侵入性BCI主要在使用事件相关数据的连续解码方面取得了进展，而大脑数据的运动命令或肌肉力的直接解码是一个开放的挑战。来自人类皮层的多模式信号，从相结合的氧合和电信号的移动脑成像中获得，由于缺乏能够融合和解码这些混合测量值的计算技术，因此尚未发挥其全部潜力。为了刺激研究社区和机器学习技术，更接近人工智能的最新技术，我们在此释放了一个整体数据集的混合性非侵入性措施，以进行连续力解码：混合动力学握把（Hygrip）数据集。We aim to provide a complete data set that comprises the target force for the left/right-hand cortical brain signals in form of electroencephalography (EEG) with high temporal resolution and functional near-infrared spectroscopy (fNIRS), which captures in higher spatial resolution a BOLD-like cortical brain response, as well as the muscle activity (EMG) of the grip muscles, the force generated at the grip sensor （力）和混淆噪声源，例如任务过程中的呼吸和眼动活动。总共14位右手受试者在每只手最大自愿收缩的25–50％内执行了单项动态握力任务。Hygrip旨在作为基准，其中有两个开放挑战和用于抓地力解码的研究问题。首先是跨越时间尺度的大脑信号的数据的剥削和融合，因为脑电图的变化速度比FNIRS快三个数量级。第二个是与每只手使用的全脑信号的解码，以及每只手共享特征的程度，或者相反，每只手不同。我们的同伴代码使BCI，神经生理学和机器学习社区中的研究人员易于获取数据。hygrip可以用作开发BCI解码算法和响应的测试床，从而融合了多模式脑信号。由此产生的方法将有助于理解局限性和机会，从而使人们在健康方面受益，并间接地为类似的方法提供信息，从而满足疾病中人们的特殊需求。
使用预注册作为透明FNIRS研究设计Schroeder的工具，Philipp A.A。；克里斯蒂娜（Christina）Artemenko； Kosie，Jessica E.E。； Cockx，Helena；
Franziska Klein , f,g, † and David M. A. Mehler g,h, * a University of Tuebingen, Department of Psychology, Faculty of Science, Tuebingen, Germany b Princeton University, Social and Natural Sciences, Department of Psychology, Princeton, New Jersey, United States c Radboud University, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Biophysics Department, Faculty of Science, Nijmegen，荷兰D Chemnitz技术大学，人类运动科学与健康研究所，行为与社会科学学院，德国Chemnitz，德国E Coimbra E coimbra大学生物医学成像和翻译研究所，科伊布拉研究所，科伊布拉，科伊布拉，葡萄牙大学，葡萄牙科学，葡萄牙，葡萄牙，葡萄牙，葡萄球训练。 （OldB），德国G rwth Aachen大学，医学院，精神病学系，心理疗法和心理学系，Aachen，德国H University ofMünster大学，翻译精神病学研究所，医学院，德国穆斯特，德国
主题无关的功能近红外光谱...
功能性近红外光谱（FNIRS）由于其优势，例如非侵入性，用户安全性，可负担性和可移植性，引起了脑部计算机界面（BCI）（BCI）的越来越多的关注。但是，FNIRS信号是高度主题的，并且重新测试可靠性较低。因此，在每次使用基于FNIRS的BCI之前，都需要使用个体的校准，以实现实用BCI应用的高度高性能。在这项研究中，我们提出了一种基于基于受试者的基于受试者FNIRS的BCI的新型深卷卷神经网络（CNN）的方法。共有18名参与者进行了基于FNIRS的BCI实验，该实验的主要目标是将精神算术任务与闲置状态任务区分开。采用了一项受试者的交叉验证，以评估所提出的基于受试者的基于FNIRS的BCI的平均分类精度。结果，据报道，该方法的平均分类准确性为71.20±8.74％，高于有效BCI通信的阈值准确性（70％），以及使用常规收缩线性判别分析获得的（65.74±7.68％）。要达到与拟议的基于受试者的基于FNIRS的BCI相当的分类精度，对于基于传统的受试者基于FNIRS的BCI，必须进行24次培训试验（约12分钟）。预计我们的基于CNN的方法将减少长期个人校准会话的必要性，从而显着增强基于FNIRS的BCIS的实用性。
NPH-22080SSPER 1..14
摘要。功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种光学成像技术，通过非侵入性地测量与神经元活动相关的脑氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的波动来评估人类大脑活动。由于其优越的移动性、低成本和良好的运动耐受性，过去几十年来，fNIRS 在各种精神疾病中的研究和临床应用迅速增加。在这篇前瞻性文章中，我们首先简要总结了精神病学中 fNIRS 研究的最新进展。特别是，我们强调了 fNIRS 在精神病学研究中的多种应用、fNIRS 仪器的先进发展，以及用于探索与精神疾病相关的大脑活动的新型 fNIRS 研究设计。然后，我们讨论了一些尚未解决的挑战，并分享了我们对 fNIRS 在精神病学研究和临床实践中未来发展的看法。我们得出结论，fNIRS 有望成为临床精神病学环境中的有用工具，用于开发闭环系统和改善个性化治疗和诊断。© 作者。由 SPIE 根据知识共享署名 4.0 国际许可发布。分发或复制本作品的全部或部分内容需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.10.1.013505]