SPM for fNIRS

SPM (Statistical Parametric Mapping) 是一种统计分析方法，主要用于神经影像学领域，如功能性近红外光谱成像 (fNIRS)。fNIRS 是一种非侵入性的脑功能成像技术，通过测量头皮下的血氧水平变化来探测大脑活动。

在fNIRS的数据处理中，SPM 可以帮助分析者将收集到的血氧信号转换为神经激活的估计。具体流程可能包括：

1. 数据预处理：去除噪声、校准仪器、进行基线校正和动态范围归一化。
2. 时间序列分析：通常会计算血氧浓度的特征参数（如HbO、HbR等）和相关的事件相关波 (ERF) 或相关矩阵。
3. 时间-空间解耦：通过独立成分分析 (ICA) 或其他方法分离出信号源，如运动伪影或神经活动。
4. 空间标准化：将fNIRS探头的位置数据映射到标准模板上，以便进行跨受试者的比较。
5. 统计分析：使用混合效应模型或固定效应模型进行组间或组内的t检验或方差分析，确定显著的激活区域。
6. 效应图和脑图展示：生成激活的热图或脑图表示激活的区域及其显著性。