fNIRS数据处理方法研究综述：从时程波形分析到功能连接

"这篇综述文章探讨了功能近红外光谱技术（fNIRS）在脑功能研究中的应用，特别是其数据处理方法和技术优势。fNIRS作为一种非侵入式的成像技术，因其简便性、安全性、低成本和高时间分辨率而受到青睐。文章分析了fNIRS与fMRI相比的优势，详细介绍了fNIRS数据的预处理和处理方法，并提到了一些开源工具箱。同时，它还涵盖了fNIRS研究中的功能连接和有效连接等概念。" 在数字图像处理领域，时程波形分析（Time Course Analysis, TCA）是一种重要的方法，尤其在神经科学中，它借鉴了事件相关电位（ERP）的分析技巧。TCA通过叠加和平均多次实验的数据，以时间作为x轴，氧合/去氧血红蛋白浓度变化作为y轴，来揭示特定任务期间的血液动力响应曲线。这种方法用于估计血液动力学响应，从而提取出如振幅和峰值延迟等关键特征。振幅表示信号的强度，峰值延迟则指示大脑活动的响应速度。 fNIRS（功能性近红外光谱技术）是fMRI（功能性磁共振成像）的一个补充，它利用近红外光监测大脑血流中氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的变化，以推断大脑活动。fNIRS的优势在于它的便携性、无创性、较低的成本以及能够实时监测。这使得它特别适合在儿童、病人或者需要交互式实验环境的研究中使用。 在fNIRS数据处理方面，预处理通常包括去除噪声、校正生理干扰、信号平滑和空间定位等步骤。数据处理则涉及统计分析，如源定位、功能连接分析和有效连接分析，以理解不同大脑区域之间的相互作用。功能连接是指不同脑区在特定任务下同步活动的程度，而有效连接则进一步探究这些脑区之间因果关系的强弱。 文章还提到了fNIRS数据处理的开源工具箱，这些工具箱提供了便利的软件包和算法，帮助研究人员进行数据分析。例如，HBO和HbR信号的提取，以及利用统计模型进行时空模式的分析。 这篇综述为读者提供了一个全面的视角，理解fNIRS在脑功能成像中的作用，以及如何利用各种方法处理fNIRS数据，以揭示大脑的工作机制。通过掌握这些知识，研究者能够更好地设计和执行fNIRS实验，尤其是在探索儿童和病人的大脑功能，以及在复杂的交互式实验背景下。