独立成分分析下的fNIRS脑信号干扰抑制与恢复策略

本文主要探讨了在非侵入性功能性近红外光谱(fNIRS)技术中，如何通过独立成分分析(ICA)方法有效地抑制生理干扰，从而提高大脑活动监测的精确性和可靠性。fNIRS作为一种极具优势的脑功能成像手段，由于其灵活性、便携性、成本低以及对身体限制较少，已经在神经科学研究和临床应用中得到了广泛应用。然而，实际操作中，fNIRS测量往往会受到心脏搏动、呼吸等生理活动产生的干扰，这些干扰可能影响到大脑血流和氧气消耗等关键参数的准确记录。 作者Y. Zhang等人来自中国哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院、哈尔滨医科大学第一附属医院、哈尔滨豪欧合作公司等多个机构，同时也与英国马德斯通的Oxford BioHorizons Ltd、意大利热那亚大学的Gianina Gaslini研究所、乌干达工业研究机构以及新加坡的功能神经康复中心合作。他们共同关注的核心问题是解决fNIRS数据中的生理干扰问题，以确保研究结果的可靠性和实用性。 独立成分分析是一种强大的信号处理技术，它能将混合信号分解为一组独立的成分，每个成分代表不同的信号源。在这篇论文中，研究者们可能采用了ICA算法来识别和区分大脑信号与生理噪声，通过数学模型和统计分析，他们能够分离出脑电信号与其他生理变量产生的混杂信号。这包括心脏搏动引起的血流变化、呼吸频率的影响以及其他可能的肌肉或体液运动。 通过抑制这些生理干扰，研究人员可以提升fNIRS在婴儿、患者监护、认知研究、运动控制等领域中的性能，特别是在新生儿重症监护和神经康复治疗中，这种技术的应用尤为关键。此外，该研究可能还探索了不同的ICA参数优化策略，以进一步提高干扰抑制的效果。 这篇研究论文为fNIRS技术的进一步发展提供了关键的理论支持和实用解决方案，推动了非侵入式大脑功能监测技术在实际应用中的精度和信噪比提升，对于神经科学领域的发展具有重要的实际意义。