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【学术前沿】功能性近红外光谱技术(fNIRS)在神经科学及新兴领域中的应用

功能性近红外光谱
功能性近红外光谱技术(fNIRS)是一种测量大脑皮层神经元激活的血流动力学反应来研究人类大脑运作的非侵入性技术,随着技术的不断发展,其在心理学研究多模态研究脑机接口等都有着广泛的应用。近红外光谱

近日,一篇名为《fNIRS在神经科学及新兴领域中的应用》的综述发表于《Frontiers in Neuroscience》期刊,来自斯坦福大学、华东师范大学以及波士顿大学等高校和机构的研究团队总结了fNIRS在神经科学及一些新兴领域的应用。近红外脑成像

重点介绍了功能性近红外光谱(fNIRS)的方法以及应用的最新发展。该综述由28篇关于各个方面的fNIRS相关论文总结而成,包括原创研究文章(24),临床试验(1),假设和理论(1)和评论(2)。

01
fNIRS应用于探索想象、太极拳、触觉反馈、感官冲突、心理旋转实验和哑铃训练等方面的神经机制。
近红外光谱已被用于研究大脑的功能超过三十年。其技术的方法和应用取得了重大进展,在本次研究课题中,可以看到许多用于探索神经机制的 fNIRS 新兴应用。

Yang[1]等人发现8周的太极拳可以提高老年人的抑制控制能力,这与前额叶激活增加有关,研究结果表明太极拳运动可能是改善老年人执行功能的有效措施

Zheng[2]等人研究发现,在5天的练习后,触觉辅助调节可以减少走神并提高注意力,并且,这种改善与右前额叶激活的增强活动以及注意力网络相关的大脑区域之间功能连接的变化有关。

Urquhart[3]等人研究发现将fNIRS应用到几种不同类型的功能连接指标上是可行的,揭示了体育活动对不同频段的皮层网络有影响
02
结合虚拟现实和便携式 fNIRS
与其他脑成像系统相比,fNIRS具有更好的时间分辨率,可以更好地区分出系统生理信号和运动伪迹,分辨血液动力学反应的开始,直接快速地测量神经信号。并且fNIRS非侵入性、非电离,以及便携性的特点使其适用于研究婴儿对世界的感知与思考。儿童近红外

artinis应用于儿童研究

在本次统计的文献中,便有很多研究针对非典型人群的fNIRS应用,如注意力缺陷多动障碍(ADHD)、唐氏综合症儿童或自闭症谱系障碍(ASD)等。在Xu[4]等人的研究中,fNIRS 用于探测 ASD 的嗅觉功能。研究发现ASD组右侧背外侧前额叶皮层(rDLPFC)的激活明显弱于神经典型组,并且rDLPFC活性的强度与气味敏感度显著相关,这些发现表明ASD患者的嗅觉高级功能可能存在缺陷,如嗅觉工作记忆。

03
近年来,基于 fNIRS 的脑机接口 (BCI) 呈现出显著的发展势头
脑机接口(BCI)技术通过解码分析大脑的神经活动来实现人脑与计算机等外部设备的直接交互,可作为信息交流和恢复运动功能的手段,已被应用于通信、智能机器人控制、生物医学和神经康复等诸多领域。功能性近红外光谱(fNIRS)是一种可用于探测大脑皮层血红蛋白浓度变化的光学成像技术,近些年在无创 BCI的应用中呈现出显著的发展势头。

近红外光谱成像

该领域值得注意的新进展是BCI中GLM的改进[5]、BCI的时间分辨 fNIRS [6]以及基于 fNIRS 的 BCI 的集成分类器[7]。
Nagels-Coune 等人试图借助基于 fNIRS 的二进制通信范式帮助患有“闭锁综合征(locked-in syndrome)”的人进行交流。研究表明仅利用fNIRS信号时空特征或利用fNIRS空间信号特征进行编码具有一定的潜力。此外,Benitez-Andonegui 等人对执行运动图像任务的健康参与者进行了基于增强现实(AR)fNIRS的BCI研究。首次证明,通过使用AR反馈和搜索树形式的灵活选择编码,可以增加BCI系统的自由度。

04
基于fNIRS的超扫描显示社交活动中的大脑神经同步

该领域的研究在近十年中急剧增加。与传统的单脑fNIRS 研究相比,超扫描能够同时测量两个或多个参与者的大脑血氧变化活动,这就从根本上改变了以往社会互动研究中“伪交互”的境况。脑血氧检测

此外,由于其独特的数据分析算法,允许研究人员通过更具灵活性更自然的环境来设计任务,参与者在实验过程中可以进行对话、交流,也可以有面部、肢体的动作,能够尽可能地模仿真实的社会互动情景

Dravida[8] 等人进行了联合注意超扫描研究,他们发现与非社交条件相比,社交联合注意任务能够在右侧颞顶交界处引起更大的活动。同时,眼神接触频率可以调节联合注意力活动,更有趣的是,跨脑相干性分析显示,与低眼神接触组相比,高眼神接触组之间的相干性更强。

Li[9]等人等人对篮球运动员进行了超扫描研究,发现篮球运动员在执行联画任务时,只在前额叶背外侧区观察到显著的人际神经同步(INS),这为团队体育训练个体合作行为的增强提供了脑间证据。

05
fNIRS在多模态脑成像研究中的应用
多模态脑成像可以通过提取互补特征来补充使用单一模式的缺点。

其中,EEG和fNIRS的信号来源不同,但具有良好的同质性,两种方法在时间分辨率和空间分辨率上可以实现互补artinis

EEG-fNIRS同步分析系统Lee[10] 等人使用fNIRS-EEG联合方法研究了睡眠状态如何影响新生儿群体中的静息状态网络(RSN)。对于新生儿的神经影像学检查通常在他们睡着时进行,然而,取决于睡眠状态的 RSN,即安静睡眠 (QS) 和活动睡眠 (AS)仍然未知。

研究团队发现依赖睡眠状态的RSN在AS期间具有较强的远程连接,在QS期间具有较强的短程连接。这一发现可为未来新生儿神经影像学研究做出重大贡献。此外,Zhang和Zhu[11]也阐述基于多模态fNIRS-EEG研究动态静息状态连接的记录。

本篇综述文章涵盖了fNIRS技术的多种广泛应用和方法,作者还对未来进行了展望,希望此研究课题能够激发科学界更多潜在的应用,克服一些缺点,并将该技术推广到更多场景中,以改善从新生儿到老年人的生活质量,包括典型和非典型人群。

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▼相关文献

[1] Yang Y, Chen T, Shao M, Yan S, Yue GH and Jiang C (2020) Effects of Tai Chi Chuan on Inhibitory Control in Elderly Women: An fNIRS Study. Front. Hum. Neurosci. 13:476. doi: 10.3389/fnhum.2019.00476[2] Zheng Y-L, Wang D-X, Zhang Y-R and Tang Y-Y (2019) Enhancing Attention by Synchronizing Respiration and Fingertip Pressure: A Pilot Study Using Functional Near-Infrared Spectroscopy. Front. Neurosci. 13:1209. doi: 10.3389/fnins.2019.01209

[3] Urquhart EL, Wang X, Liu H, Fadel PJ and Alexandrakis G (2020) Differences in Net Information Flow and Dynamic Connectivity Metrics Between Physically Active and Inactive Subjects Measured by

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