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在功能近红外光谱研究中去除全身生理信号的校正技术的定量比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是一种神经影像学技术，它为人脑内的血液动力学活性提供了机会。首先是由Jobis划分的，1在过去的三十年中，FNIRS技术已应用于越来越多的人群和实验研究（参考文献中进行了回顾。2和3）。该技术使用红色至近红外范围（650至900 nm）的弥散光学测量值来测量脑血氧和浓度的变化。这些信号记录在光源和放置在息区域上的头皮上的检测器之间。在典型的来源 - 用于功能性脑成像的检测器分离约25至35毫米，头皮的光可以穿透到大脑组织的前几毫米中，从而可以测量大脑的许多皮质认知区域。2然而，由于这些微调是在高度血管化的皮肤和头骨层之间进行的，因此FNIRS测量通常受这些浅表生理信号（例如，血压，呼吸和心脏信号）的严重污染。4，5这些表面的全身生理噪声可能被错误地解释为大脑活动，并且可以驱动高的假阳性和假阴性估计。6
mose2/ws2杂合光电二极管与氮化硅波导集成，用于近红外光检测，响应性高
摘要我们根据近红外光谱制度的芯片尺度集成光电探测器的实现和表征，基于在氮化硅硅硅硅基上的摩西2 /WS 2异缝的整合。这种配置在780 nm的波长（表明内部增益机制）下达到〜1 a w -1的高响应性，同时将暗电流抑制至〜50 pa的水平，与仅Mose 2的参考样本相比，降低了〜50 pa的水平。我们测量了暗电流的功率频谱密度低至〜1×10 - 12 a hz -0.5，从中，我们从中提取噪声等效功率（NEP）为〜1×10-12 - 12 W Hz -0.5。为了演示设备的实用性，我们将其用于表征与光电探测器相同芯片上的微林共振器的传输函数。能够在芯片上整合局部光电电视机并在近红外制度下操作具有高性能的设备，这将在光学通信，量子光子学，生物化学传感等的未来集成设备中发挥关键作用。
文章通过集成上下文门网络提高分类准确性：功能性近红外光谱的深度学习方法
摘要：脑机接口 (BCI) 系统包括信号采集、预处理、特征提取、分类和应用阶段。在 fNIRS-BCI 系统中，深度学习 (DL) 算法在提高准确性方面起着至关重要的作用。与传统的机器学习 (ML) 分类器不同，DL 算法无需手动提取特征。DL 神经网络会自动提取数据集中的隐藏模式/特征来对数据进行分类。在本研究中，从 20 名健康参与者那里获取了手握（闭合和张开）两类运动活动数据集，并将集成上下文门网络 (ICGN) 算法（提出）应用于该数据集以提高分类准确性。所提出的算法从过滤后的数据中提取特征，并根据网络中先前单元的信息生成模式。因此，基于数据集内生成的类似模式进行分类。将所提出的算法的准确性与长短期记忆 (LSTM) 和双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 进行了比较。所提出的 ICGN 算法的分类准确率为 91.23 ± 1.60%，显著（p < 0.025）高于 LSTM 和 Bi-LSTM 分别实现的 84.89 ± 3.91 和 88.82 ± 1.96。使用 30 名受试者的开放访问三类（右手和左手手指敲击和优势脚敲击）数据集来验证所提出的算法。结果表明，ICGN 可有效用于基于 fNIRS 的 BCI 应用中二类和三类问题的分类。
需要两秒（秒）：减少两项功能近红外光谱脑的编码时间 - 计算机接口通信
脑电图（EEG）由于其高时间分辨率和一般可用性，是BCI的最广泛使用的输入方式。但是，并非所有个人都可以成功使用基于脑电图的BCI：18一些人可能会产生过度的运动伪像，掩盖了控制特定BCI所需的大脑活动；否则它们无法在头皮上产生足够强大的大脑活动。19因此，在BCIS的背景下还探索了血液动力学神经成像方法，例如功能磁共振成像（fMRI）和功能性近红外谱（FNIRS）。20这些非侵入性方法通过神经血管反应间接测量大脑活性。21尤其是FNIRS最近受到BCI输入方式的关注，因为它安全，快速设置，易于操作，其应用几乎是无声的，并且即使在自然的身体姿势中，录音也是可行的。此外，它是一种便携式且相对便宜的方法。因此，它最终可以用于临床常规或最终在潜在用户的主场中。22 - 24
InAs 胶体量子点固体中的顺序共钝化可实现高效的近红外光电探测器
III-V 族胶体量子点 (CQDs) 是用于光电应用的有前途的材料，因为它们避免了重金属，同时实现了从可见光到红外 (IR) 的吸收。然而，III-V CQDs 的共价性质要求开发新的钝化策略来制造用于光电器件的导电 CQD 固体：这项工作表明，先前在 II-VI 和 IV-VI 量子点中开发的使用单个配体的配体交换不能完全钝化 CQD，并且这会降低设备效率。在密度泛函理论 (DFT) 模拟的指导下，这项工作开发了一种共钝化策略来制造砷化铟 CQD 光电探测器，该方法采用 X 型甲基乙酸铵 (MaAc) 和 Z 型配体 InBr 3 的组合。这种方法可保持电荷载流子迁移率并改善钝化效果，斯托克斯位移减少 25%，第一激子吸收线宽随时间推移的增宽率降低四倍，并使光致发光 (PL) 寿命增加一倍。所得器件在 950 nm 处显示 37% 的外部量子效率 (EQE)，这是 InAs CQD 光电探测器报告的最高值。
在有或没有短距离通道的方法的功能近红外光谱中的全身活动校正的性能比较
功能性近红外光谱（FNIRS）是神经影像学的有前途的工具，尤其是在大脑的背景下 - 计算机接口1（BCI）或Neurofeffack 2（NFB）2（NFB）应用于运动神经疗法的应用。在积极的公开3 NFB培训中，参与者通过接收反馈，以促进大脑可塑性来自我调节与任务相关的大脑活动。2、4、5为了运动神经居住的目的，任务可以是任何运动任务，但是，最常见的是，参与者执行动力学运动图像，也就是说，想象一下不实际执行的运动任务的感觉。2、6、7要实现此目标，这是一种特定于空间的大脑成像工具，可以进行成本效益，重复训练。fnirs融合了这些品质。2，8此外，FNIRS允许衡量困难的人群，例如儿童和患者，它相对可靠地抵抗运动，并且由于FNIRS可以是可移动和便携式的，因此它具有环境灵活性。5，8 - 10 FNIRS的一个主要缺点是对测量信号的污染，该信号具有任务诱发的全身性外脑活动和脑活动11，12（简而言之：系统性活动，SA）。fnirs通过将NIR光从光源转移到光探测器来捕获血液动力学活性。在这一旅程中，光不仅可以穿透大脑组织，还可以穿透脑外层（头皮和皮肤），从而产生了包括脑和脑外血液动力学活性的信号。14此外，它不是均匀分布在头部12、13中，并且可以模仿与任务相关的活动。11，12 SA伪像引起的问题是多种多样的：信号类型之间的伪像（δ½HBO）与脱氧（δ½HBR）血红蛋白之间的伪像之间有所不同，在子主体之间和内部之间的11-13和任务。12，13由于伪像的频率可以与任务频率重叠，因此常规使用的时间过滤器不够。结果是，统计结果可能是由于误报而膨胀的，或者因假否定性而耗尽。NFB和BCI应用的 11、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。 到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。 对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，2511、12、15、16这可能意味着它们可能基于噪声而不是大脑活动。到目前为止，SA伪像的脑外部部分的全身性伪影校正（SAC）的黄金标准涉及短距离通道（SDCS）。对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。 由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。 13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。 13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。 17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。 17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。 17，25对于SDC，NIR光源和检测器的距离<10 mm 11 - 13，17（理想情况下为成人18毫米，为8.4 mm）。由于短距离，SDC大多测量了脑外SA，然后可以通过应用基于回归的方法来纠正数据，例如，例如，使用基于回归的方法。13、17、19 - 21迄今为止最有前途的方法是将SDC数据作为（附加）回归器添加到一般线性模型（GLM）中。13、17、21此方法中最佳的SDC数量仍然未知，但是在添加更多SDC时，最多显示了八个SDC的最多SDC。17也包括两种信号类型的SDC，即δ½HBO和δ½HBR，都改善了结果。17但是，并非所有FNIRS研究人员都可以访问或可以在不久的将来访问SDC。17，25例如，冯·吕曼（VonLühmann）及其同事21发现，只有4％的发表FNIRS BCI研究使用SDC进行校正。对于没有可用SDC的实例，已经提出了许多替代的SA校正方法，例如，基于空间过滤器15、16、22-24或通过基于主成分分析的过滤器使用单个基线测量结果。
使用功能近红外光谱研究研究早期发展的大脑：未来的方向和新挑战
功能性磁共振成像（fMRI）通常太限制或侵入性，以至于与婴儿和幼儿一起使用。fnirs也易于使用，并且相对耐受运动。因此，它是发展种群的特别合适的方法论选择。尽管有这些优势，但婴儿和幼儿都在挑战研究参与者，他们的注意力范围很短，不了解和/或一定遵守说明，不要轻易保持静止或不愿意接受FNIRS上限。在两十年半的时间里，自从它首次与婴儿，FNIRS技术，实验方法和数据分析技术使用以来，技术已经发展了2 - 4，以满足发育神经影像的特殊需求和挑战。因此，发展性FNIRS研究正在成倍增长5（图1）。的确，自2010年以来，增长一直特别快，可能与增强发展社区的FNIRS专业知识以及在更易于使用的价格范围内出现更多的市售系统。相对于fMRI和电掌位图（EEG），自2017年以来，新婴儿发育出版物的分布（具有0-2岁）的分布表明，FNIRS的增加表明，婴儿研究方法选择的潜在变化。6
对静息状态的定量评估轻度认知障碍检测：一种功能性的近红外光谱和深度学习方法
对静息状态的定量评估轻度认知障碍检测：功能性近红外光谱和深度学习方法Dalin Yang 1和Keum-Shik Hong 1，*
使用近红外技术评估急性期颈髓损伤和神经源性休克患者的微循环变化
颈脊髓损伤 (SCI) 是一种严重的疾病，可导致神经源性休克，这是一种危及生命的并发症。神经源性休克是指交感神经张力突然受损，导致血管扩张、低血压和心动过缓。这会破坏血流动力学，尤其是微循环中的血流动力学。了解这些变化对于有效治疗至关重要，因为组织灌注和氧气输送会受到影响 [1,2] 。近红外光谱 (NIRS) 是一种非侵入性实时监测组织氧合和微循环状态的工具，使其成为评估神经源性休克 SCI 患者微循环改变的有效方法。微循环系统是指血液通过最小的血管循环，包括小动脉、毛细血管和小静脉。在神经源性休克中，交感神经系统的破坏会导致血管扩张，血液转移到外周组织中，减少中心血容量，并损害微循环血流。这会导致组织灌注不足，从而导致潜在的器官功能障碍和不良后果。监测此类患者的微循环对于及时采取液体复苏和血管加压支持等干预措施至关重要。伴有神经源性休克的 SCI 会导致病情迅速恶化并增加死亡率 [3] 。伴有神经源性休克的 SCI 的病理生理学与组织微循环血流改变、氧合和器官功能障碍有关，常常导致死亡。
急性开放式运动对抑制性控制和大脑激活的影响：功能性近红外光谱研究
越来越多的文献表明，一系列运动有益于执行认知功能。虽然对步行，跑步和骑自行车等封闭技能练习的急性效果进行了充分的研究，但尚不清楚开放式运动如何影响执行功能和大脑激活。因此，我们比较了使用功能性近红外光谱（FNIRS）的封闭技能锻炼对抑制性控制和脑部激活的急性效应。24岁的右手统治成年人（9名妇女）完成了三种干预措施：羽毛球，跑步和一个坐着的休息控制条件，每人10分钟。羽毛球和跑步的强度是可比的。在每次干预期间，监测摄取氧气和心率。每次干预之前和之后，都会管理由中性和不一致条件组成的Stroop任务。FNIRS系统记录了前额叶皮层中的血液动力学，以评估Stroop任务期间的大脑激活。在Stroop任务上的性能显着改善，羽毛球是在中性条件下相对于不一致条件的。另一方面，在Stroop任务中既没有跑步也不会影响REST会影响性能。FNIRS措施表明，羽毛球和跑步对脑激活没有显着影响。这些结果表明，与封闭技能运动相比，单个开放式外部表现可增强抑制性控制，而无需增加大脑的激活，这表明急性开放式运动会引起神经效率。