【NIRS_SPM脑区定位精确攻略】：激活区域的准确确定技巧


参考资源链接：[NIRS_SPM软件详细操作指南：从数据转换到分析](https://wenku.csdn.net/doc/68ump9mpyi?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. NIRS_SPM概述与基础原理

近红外光谱成像（NIRS）与统计参数图（SPM）的结合，为神经科学研究者提供了一种无创的脑功能成像技术。NIRS_SPM的核心价值在于其能够通过头表测量到的血液氧合水平变化来推断大脑内部活动区域。为了更好地理解和使用NIRS_SPM技术，本章节将深入探讨其基本原理和应用背景。

## 1.1 NIRS_SPM的技术原理

NIRS是一种通过检测近红外光在组织中的散射和吸收来非侵入性地测量组织氧合水平的技术。具体而言，当近红外光穿透大脑皮层时，因不同区域的氧合血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（Hb）浓度差异，导致光吸收率发生变化。SPM作为一种统计推断工具，通过与功能磁共振成像（fMRI）类似的统计分析方法，将NIRS数据映射到三维脑图上。

## 1.2 NIRS_SPM在神经科学研究中的重要性

神经科学研究者利用NIRS_SPM技术进行脑功能的成像和研究，不仅能够无创地监测大脑活动，还可以实时观察认知任务、情绪变化、感觉刺激等各种条件下大脑的动态反应。此外，NIRS_SPM技术还特别适合于婴幼儿和特殊人群的脑功能研究，因为相比其他脑成像技术，NIRS设备便携、操作简便，且对被试造成的不适感较小。

接下来的章节中，我们将进一步深入NIRS_SPM的数据预处理方法，详细探讨如何对原始NIRS数据进行清洗、滤波、标准化处理，以及如何通过这些处理步骤确保脑功能成像的准确性和可靠性。

# 2. NIRS_SPM数据预处理方法

## 2.1 数据清洗与噪声控制

### 2.1.1 信号去噪技术

在近红外光谱成像（NIRS）数据处理中，信号去噪是至关重要的一步，直接影响到最终脑区定位的准确性和可靠性。由于NIRS系统在采集数据时容易受到多种噪声源的干扰，包括环境噪声、生理噪声以及设备本身的噪声，因此去噪技术的应用对于提高信号质量至关重要。

常用的去噪技术包括：

- **离散傅里叶变换（DFT）**：通过将信号转换到频域，可以更容易地识别并去除噪声分量。
- **小波变换（WT）**：具有良好的时频特性，适用于非平稳信号的去噪，能够有效分离噪声与有效信号。
- **独立分量分析（ICA）**：通过ICA可以将多个混叠的信号源分离出来，常用于去除混杂在NIRS信号中的伪迹。

import numpy as np
import pywt

# 模拟一个受噪声影响的NIRS信号
t = np.linspace(0, 1, 200, endpoint=False)
s = np.sin(2 * np.pi * 7 * t) + np.random.normal(size=t.shape)

# 使用小波变换去噪
coeffs = pywt.wavedec(s, 'db1', level=5)
cA5, = coeffs
cD5, = coeffs[1:]

# 通过阈值处理重构信号
cA4, cD4, cD3, cD2, cD1 = pywt.waverec(coeffs[:-1], 'db1')
reconstructed_signal = cA5 + cD5

# 绘制原始信号与去噪后信号
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(t, s, label='Original Noisy Signal')
plt.plot(t, reconstructed_signal, label='Denoised Signal', linewidth=2)
plt.legend()
plt.show()

在上述代码中，我们首先模拟了一个包含噪声的NIRS信号，并使用了离散小波变换（DWT）进行去噪处理。小波分解后的近似系数`cA5`与细节系数`cD5`通过阈值处理得到了去噪后的信号。

### 2.1.2 艺术脉冲检测与排除

艺术脉冲（Artifactual Pulses）是NIRS信号处理中的另一种常见噪声，通常是由设备的移动、头动或是被测试者的瞬间运动引起的。艺术脉冲的检测和排除对于保证信号质量至关重要。

艺术脉冲的检测方法包括：

- **导数法**：通过计算信号的时间导数并设置一个阈值来识别剧烈的变化点。
- **统计检测**：基于统计模型，比如使用Z得分或F得分来评估信号点的异常性。
- **机器学习方法**：使用诸如支持向量机（SVM）或随机森林等算法，训练模型以区分正常信号和噪声。

from scipy.signal import find_peaks, butter, lfilter

# 假设我们有一个包含艺术脉冲的信号
time_series = np.array([...])

# 使用滤波器去除高频噪声，准备检测艺术脉冲
def butter_lowpass(cutoff, fs, order=5):
    nyq = 0.5 * fs
    normal_cutoff = cutoff / nyq
    b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)
    return b, a

def butter_lowpass_filter(data, cutoff, fs, order=5):
    b, a = butter_lowpass(cutoff, fs, order=order)
    y = lfilter(b, a, data)
    return y

# 滤波后信号
filtered_signal = butter_lowpass_filter(time_series, cutoff=0.5, fs=100, order=5)

# 找到脉冲
peaks, _ = find_peaks(filtered_signal, height=None, distance=100)

# 通过查看脉冲的高度来确定是否是艺术脉冲
plt.plot(time_series)
plt.plot(peaks, filtered_signal[peaks], 'x')
plt.show()

在上述示例代码中，首先定义了一个低通滤波器来减少信号中的高频噪声，然后使用`find_peaks`函数检测信号中的峰值，该峰值可能代表着艺术脉冲。通过设置合适的距离参数可以过滤掉由于正常生理活动引起的峰值。最后，通过图形化方式展示了检测到的艺术脉冲。这些脉冲在后续的数据预处理中将被进一步分析和排除。

接下来，我们将深入探讨信号滤波与时间序列分析的相关技术和方法。

# 3. NIRS_SPM脑区定位基础

## 3.1 头部模型与源定位

### 3.1.1 头部模型的建立

为了准确地进行NIRS_SPM脑区定位，首先需要建立一个精确的头部模型。头部模型是NIRS_SPM分析中的重要组成部分，它为源定位提供了一个几何框架。头部模型通常由皮肤、颅骨、脑脊液（CSF）、灰质和白质等组成。建立头部模型通常包括以下步骤：

- **几何结构测量：** 利用磁共振成像（MRI）技术获取个体头部的精确三维结构。这包括头部的大小、形状以及各个组成部分的相对位置。
- **组织属性定义：** 根据MRI数据确定不同组织的光学特性，例如吸收系数和散射系数。
- **网格划分：** 将头部模型划分为多个网格或体素，以便于数值计算和模拟。

在这一过程中，还可能涉及到使用3D重建技术，将MRI图像数据转换为3D模型，并进行组织分割，这样可以更准确地识别出不同的组织层。

### 3.1.2 源定位原理与方法

源定位是NIRS_SPM分析中的核心步骤，它指的是根据探测到的光信号变化来推断大脑内部的血液流动变化。这一过程可以通过以下方法实现：

- **重建算法：** 采用合适的重建算法将探测到的近红外光信号反演出大脑内部的血氧水平。常用算法包括最小二乘法、贝叶斯方法、光传输模型等。
- **逆问题求解：** 头部模型和探测到的信号提供了解决NIRS逆问题的数据基础。逆问题指的是根据已知的边界条件推断出源分布的问题。
- **定位精度：** 通过比较不同重建算法的性能和对模型参数的敏感性，可以优化源定位的精度。

源定位精度依赖于所用算法的准确性和头部模型的精确度。在实际