XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systeminfrared
系统生理学增强功能近红外光谱：研究人类大脑的有力方法
摘要。在这篇 Outlook 论文中，我们解释了为什么当通过使用系统生理增强功能性近红外光谱 (SPA-fNIRS) 同时测量系统生理活动（例如心肺和自主神经活动）时，可以促进对功能性近红外光谱 (fNIRS) 神经成像信号的准确生理解释。SPA-fNIRS 的基本原理有两个方面：(i) SPA-fNIRS 能够更完整地解释和理解在头部测量的 fNIRS 信号，因为它们包含源自神经血管耦合和系统生理源的成分。用 SPA-fNIRS 测量的全身生理信号可用于回归 fNIRS 信号中的生理混杂成分。因此可以最大限度地减少误解。(ii) SPA-fNIRS 能够通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究具身大脑，从而对它们复杂的相互作用产生新的见解。我们预计 SPA-fNIRS 方法在未来将变得越来越重要。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 International 许可证出版。全部或部分分发或复制本作品需要完全注明原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.NPh.9.3.030801]
全身生理学增强功能性近红外光谱：一种研究体现人脑的有力方法
摘要。在这篇Outlook论文中，我们解释了为什么当系统的生理活性（例如心脏验证和自主性活动）是通过同时测量系统生理学生理学的近乎幽默谱（例如），促进了功能近红外光谱（FNIRS）神经成像信号的准确生理解释。Spa-Fnirs的基本原理是双重的：（i）SPA-FNIRS可以更完整地解释和理解头部测量的FNIRS信号，因为它们包含源自神经血管偶联的组件以及来自全身生理来源。用SPA-FNIRS测量的系统生理信号可用于回归FNIRS信号中的生理混杂成分。误解可以被微型化。（ii）Spa-Fnirs可以通过将大脑与整个身体的生理状态联系起来来研究体现的大脑，从而可以对其复杂的相互作用进行新颖的见解。我们设想将来的水疗方法将变得越来越重要。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或重新分配或重新分配本工作，需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.nph.9.3.030801]
指纹区域的量子傅里叶变换红外光谱
摘要：红外量子吸收光谱是量子传感技术之一，通过可见光或近红外光子检测可估算样品的红外光学特性，无需红外光源或探测器，这一直是提高灵敏度和光谱仪小型化的障碍。然而，实验演示仅限于波长短于 5 µ m 或太赫兹区域，而尚未在通常用于识别化合物或分子的 1500–500 cm − 1（6.6 至 20 µ m）的所谓指纹区域实现。本文我们报告了指纹区域量子傅里叶变换红外 (QFTIR) 光谱的实验演示，通过该实验可以从用单像素可见光探测器获得的傅里叶变换量子干涉图中获得吸收光谱和相位光谱（复杂光谱）。作为演示，我们获得了硅晶片在 10 µ m (1000 cm − 1 ) 左右的透射光谱，以及合成氟聚合物片聚四氟乙烯在 8 至 10.5 µ m (1250 至 950 cm − 1 ) 波长范围内的复杂透射光谱，其中可以清楚地观察到由于 CF 键的拉伸模式而产生的吸收。这些结果为基于量子技术的新型光谱装置开辟了道路。
Lynred 推出两款多光谱线性阵列红外...
基于 LSTM 和 TRISHNA 太空任务中使用的设计，多光谱线性阵列为整个光谱范围（短波 (SWIR) 到甚长波 (VLWIR)）的红外图像开辟了新的太空商业机会 Lynred 将于 6 月 8 日至 10 日在法国巴黎附近的 Optro 2022 上讨论用于太空应用的多线性和多光谱红外传感器的新发展 法国格勒诺布尔，2022 年 6 月 7 日——Lynred 是一家为航空航天、国防和商业市场提供高质量红外 (IR) 探测器的全球领先供应商，今天宣布推出两款多光谱线性阵列红外探测器，用于一系列地球观测任务。Pega 和 Capyork 旨在集成到成像卫星、用于水循环观察和干旱评估的跟踪和测量仪器以及海陆表面温度监测以及许多其他潜在的商业空间应用中。多光谱红外探测器使用户能够在覆盖从短波到甚长波的红外范围的多个光谱波长带中获得光测量值。它们在卫星上工作，收集沿卫星轨道从同一场景同时拍摄的一系列红外图像数据，检索特定于地球观测应用的科学信息。作为基于 Lynred 为两项太空任务开发的红外探测器的衍生产品：由法国国家空间研究中心 CNES 领导的 TRISHNA（用于高分辨率自然资源评估的热红外成像卫星）和欧洲哥白尼陆地表面温度监测任务 LSTM，Pega 和 Capyork 将使未来的地球观测任务仪器能够：
多线性和多光谱红外的新发展...
LYNRED 是全球领先的航空航天、国防和商业市场高品质红外技术设计和制造公司。得益于其精通的波长可调 MCT 技术，其丰富的红外探测器产品组合覆盖了从近红外到远红外的整个电磁波谱。此外，MCT 技术的空间辐射抗性使 LYNRED 成为欧洲领先的太空红外探测器制造商。最近与太空探测器市场相关的一个显著趋势是，对多线性/多光谱阵列格式的需求增加（从大约 1000 个光电元件增加到 4000 个光电元件），同时对帧速率的需求也更高（帧时间从 100µs 增加到几百 µs）。然而，这些特性通常与目前太空市场现成的窗口式 2D 大型传感器不兼容，尤其是由于 2D 和线性传感器之间的技术操作点不同。因此，LYNRED 已启动特定的最新开发，以更好地适应未来的推扫式（通常基于多个多线性阵列）或扫帚式（通常基于一个多线性阵列）仪器概念。该产品组合扩展的主要挑战之一是设计一条多线性传感器空间产品线，不仅基于经过太空验证的构建模块传统，而且尽可能基于延迟差异化方法。这种设计方向将能够在较短的时间内最佳地满足最广泛的空间仪器需求。
基于学习的基于学习的运动伪影在功能近红外光谱中的去除
尽管多年来FNIRS技术得到了改进，但FNIRS数据集的处理仍然是一项艰巨的任务。尤其是，由于Optodes和Scalp之间的耦合变化而导致的运动伪影识别并纠正并纠正了很难且耗时。此类伪影表示为时间序列信号中的峰值或偏移。由于峰或移位的幅度通常比血液动力学反应功能（HRF）高得多，因此FNIRS信号被显着污染，并且不会反映皮质激活。当头部和四肢的运动在实验方案中不可避免甚至需要时，这种现象就会更明显，例如语音，17个步行，18和手术任务。11，12最近，由于可穿戴或无线FNIRS设备（19，20）的升高，该问题加剧了这些设备的移动范围，用于跑步或团队工作，这些设备更容易受到运动文物的影响。因此，消除运动伪影的有效方法对于在这些情况下利用FNIR是必不可少的。多年来开发的一些策略包括在数据处理过程中保留任何具有运动伪像的试验。仅当收集大型数据集并且不是当前的主要实践时才使用。另一种策略是通过视觉检查识别具有运动伪影的试验/通道，或在普遍的FNIRS数据处理工具箱Homer2中使用诸如HMRMotionArtifact功能之类的功能，然后从进一步分析中丢弃它们。为例，参考。35最近的研究36不过，最合适的方法是使用高级时间序列数据处理方法处理这些试验/通道。这些包括样条插值，21小波滤波，22个主成分分析（PCA），23 Kalman滤波，24和基于相关的信号改进（CBSI）。25这些方法的性能在很大程度上取决于一组假设，以描述运动伪影和参数相关调整的主观选择（表1）。29证明，选择PCA参数，即PCA删除27为0.80和0.97的数据中的方差百分比产生了显着不同的结果。因此，高度可取的方法，不需要对参数的主观微调或不依赖严格的假设的方法。在这里，我们提出了一种自动学习噪声特征的深度学习方法。在过去十年中，深度神经网络已成为一种强大的工具，可以快速有效地抑制图像数据集中的噪声。深度学习模型已被证明可以增强竞争性降解结果，同时与召开方法相比，保留了更多纹理细节。30 - 33深度学习网络在应用于医学成像问题时也表现出卓越的性能。例如，denoising自动编码器（DAE）模型可以Denoise乳房X线照片[结构相似性指数量度（SSIM）从0.45到0.73]和Dental X射线数据（SSIM从0.62到0.86）。34 A DAE模型的峰值信噪比（PSNR）和SSIM高10％，而SSIM比胸部辐射图中的常规算法高。
功能近红外光谱作为评估工具...
尽管过去几十年来全球识字和算术水平有所提高，但世界各地仍然存在不平等现象（Roser & Ortiz-Ospina 2016）。这种差异表明迫切需要将世界各地的这些数字相等（Tilak 1987）。教育研究是提供基于证据的见解以解决这些全球问题的领域之一（Bruer 2016）。然而，这些研究大多依赖于理论和行为方法，并不一定能提供有关儿童学业成就的潜在认知机制的见解，这是个人差异的关键因素之一，此外还有几个其他因素，如社会经济地位和教育设施（McCandliss 2010；Thomas、Ansari & Knowland 2019）。作为过去十年中不断发展的领域，教育神经科学是一个多学科领域，它试图将认知神经科学家和教育科学家聚集在一起，进一步揭示在学校等生态有效环境中学业成就的神经认知机制（Goswami 2006）。本文旨在向有兴趣进一步研究个人学习的教育研究人员介绍一种有前途的神经成像方法。功能性近红外光谱 (fNIRS) 的研究成果最终可能有助于减少全球教育不平等。
在功能性近红外光谱中应用短通道回归时表征脑血流动力学反应的可重复性
它可以测量与任务相关的大脑活动模式相关的脑血液动力学变化。5 近年来，fNIRS 的应用开始从受控的研究实验室转向更自然的环境和现实世界的任务。6 – 8 fNIRS 的可穿戴和不受约束的使用为神经成像应用铺平了道路，例如，用于床边和家庭中监测大脑功能 9、10 或用于脑机接口 (BCI) 设置，以与机器人设备结合使用来协助神经障碍者在日常生活活动中。11 – 13 此类应用需要满足高技术要求的尖端 fNIRS 系统[例如，高信噪比 (SNR)、快速信号处理和消除运动伪影的功能]和可用性（例如，高舒适度和准确的传感器放置）以捕捉日常生活环境中大脑活动的细微变化。 7、14此外，家庭和临床脑活动监测对 fNIRS 测量的稳健性和可靠性/可重复性提出了很高的要求，因为这些因素直接影响灵敏地捕捉神经变化和准确控制 BCI 外部设备的能力。虽然在群体层面上已经发现了良好的可重复性，15-17这足以回答许多研究问题，但尚未提供个人在多天内可重复的 fNIRS 测量的证据。因为单级可重复性对大多数临床和日常应用都至关重要，所以彻底表征它是必不可少的。预计会影响 fNIRS 测量可重复性的主要因素是硬件的信号质量（即 SNR）、18、19 光极的放置和固定、18、20
利用功能性近红外光谱追踪大脑发育和退化的空间复杂性方法
摘要：使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 进行大脑复杂性分析作为评估大脑发育和退化过程的生物标志物引起了人们的关注。然而，大多数方法都侧重于时间尺度，而没有捕捉空间复杂性。在本研究中，我们提出了一种空间时间延迟熵 (STDE) 方法作为空间复杂性度量，该方法基于 0.01-0.1 Hz 频带内两个氧合血红蛋白 (∆ [HbO]) 或两个脱氧血红蛋白 (∆ [Hb]) 振荡之间的时间延迟测量。为此，我们分析了睡眠状态下的婴儿、儿童、成人和静息状态下的健康老年人记录的 fNIRS 信号。我们还评估了各种噪声对 STDE 计算的影响以及 STDE 在区分不同发育年龄组方面的表现。最后，我们将结果与归一化全局空间复杂性 (NGSC) 和样本熵 (SampEn) 度量进行了比较。在这些测量方法中，STDE HbO（基于 ∆ [HbO] 振荡的 STDE）表现最佳。STDE 值在整个儿童期随年龄增长而增加（p < 0.001），然后在 0.01-0.1 Hz 频段的成年人和健康老年人中降低。该轨迹与脑血管发育和退化相关。这些发现表明，STDE 可用作基于 fNIRS 静息状态测量跟踪整个生命周期脑血管发育和退化的新工具。
使用多距离频域和连续波近红外获取的听觉皮层功能激活反应的比较
行为9-11并研究/实现脑机接口。12-14 fNIRS仪器特别适用于表征与听觉系统相关的功能性血流动力学变化。使用临床成像方式（例如X射线计算机断层扫描或磁共振成像）通常很难测量响应听觉皮层激活的大脑活动，因为仪器声音会增加背景噪音，这可能会破坏向受试者呈现的听觉刺激，从而严重影响实验结果。部分由于这些优势，最近的几项研究7、15-17已经使用商用 fNIRS 仪器来表征人类听觉皮层的功能刺激。例如，Chen 等人7 测量了听觉皮层对 440 和 554 Hz 纯音以及 1000 Hz 调频或颤音的血流动力学反应。 Hong 和 Santosa 16 进行了类似的实验，研究“自然”声音刺激（如英语和非英语单词、恼人的声音和自然声音）的血流动力学反应。Issa 等人 18 测量了在呈现 750 和 8000 Hz 的纯音刺激以及宽带噪声时听觉皮层的血流动力学变化。这些实验的主要目标是测量或成像听觉皮层内脑组织氧合的局部变化 - 这可以被认为是 fNIRS 实验的基本问题。人类的初级听觉皮层跨度约为 1650 mm3，位于颞叶的 Heschl 回内，并沿多个功能维度组织，其中最突出的是音调定位。19、20 因此，我们预计纯音刺激将激活听觉皮层的更局部区域，而宽带噪声将激活更广泛的区域。 19、21、22