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fNIRS中基线的做法和注意事项 (Baseline in fNIRS)

This article is a guest post by Rui Chen. An English version can be downloaded here 对于信号的分析,不论是脑电的数据分析还是近红外的数据分析,基本上都会遇到一个参考基线的问题,这是很多童鞋和老师会疑惑的一个关键点。为什么要使用基线以及如何正确的使用。 在本文中,小编主要介绍近红外的基线问题,对于脑电数据分析中的基线在小编的脑电数据分析系列文章中会进行完整的阐述。 目前我们使用的近红外所使用的光源发射方式,大多数是采用连续波长,对于完全采集绝对路径的信号是无法进行采样,所以在当前所评估的血红蛋白的指标中,总是对相对于另一个时间点的变化进行测量评估,例如,如果您研究响应刺激的氧合变化,您实际上正在测量在呈现刺激之前的短时间与之间的响应变化。刺激前的时期通常被称为基线。 什么是基线以及如何使用它? 对于那些刚刚开始使用NIRS技术的科研人员来说,有些不清楚测量结果是什么意思。测量的数据相对于什么,为了解释这一点,我们来说说基线的起源。 最常用的NIRS是“连续波”CW-NIRS,它基于修正的Beer-Lambert定律,使用连续发射光源,近红外光进入大脑组织有可能发生散射(改变其方向)又可能被吸收的光学特性来研究大脑活动水平。散射和吸收都是CW-NIRS提供相对测量的原因。 当把手指放在红色激光指示器前时,散射效果清晰可见。你会看到你的整个手指亮起来,而不只是一条直线,光散射在组织中。因此,如果您直接测量手指上的激光,则根本没有吸收,也不会通过激光指示器接收100%的发射光。 我们可以假设这种在所有方向上的散射是恒定的,所以如果我们测量接收光的变化,那么光从光源到接收器的路径中的吸收肯定是会发生改变。...
Xu Cui
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BOLD5000, A public fMRI dataset of 5000 images

Official website and download Full text paper link Good news for brain imaging researchers. There is a new dataset available for you to play...
Xu Cui
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Google Dataset search, a great tool for fNIRS and…

Google just launched a new search engine: Google Dataset search. With this app, scientists can search public datasets published in scientific journals (and possibly...
Xu Cui
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fNIRS 2018

fNIRS 2010 conference will be held during October 5-8, 2018 in Tokyo, Japan. You may find more information at http://fnirs2018.org/. The early registration deadline is...
Xu Cui
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Temporal resolution of CW fNIRS devices

This is a guest post by Ning Liu from Stanford University. Temporal resolution provides information on the distance of time between the acquisitions of...
Xu Cui
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To beginner: task-based fNIRS study design (2)

This is a guest post by Ning Liu from Stanford University. – A basic block design includes two conditions: task condition and control condition....
Xu Cui
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浅谈近红外脑成像(fNIRS)任务态实验设计(二)

本文作者是斯坦福大学刘宁 传统的组块设计(block design)通常包括两种组块: 任务组块和控制组块,又被称为“AB block”设计(如图1A)。这种设计基于一个假设: 两种组块条件下的意识态是线性叠加的,它们之间没有相互作用。因此可以用两种条件下的意识态相减。 尽管这种假设往往是不成立的,但是这种实验设计通常可以得到比较强的信号,易于寻找被任务激活的脑区,并得到比较稳健的实验结果,所以这种设计还是一直得到广泛使用。常用的组块设计,每种条件包括六个以上的实验组块(epoch), 一个实验组块持续10到30秒时间。例如,我们用过下面这种组块设计的面部表情实验: R-F-S-F-S-F-S-F-S-F-S-F-S-R。其中, R 代表安静状态组块,F代表恐惧的面部表情组块,S代表模糊化的面部表情组块。每个刺激组块(both F and S)持续20秒,安静组块(R) 持续30秒(Liu, et al. 2015)。 事件设计(event-related design, 如图1B)能够呈现单个的刺激而不是以组块的形式呈现,单个的刺激之间有长短变化的时间间隔,设计更加灵活,可以提供比组块设计更多的信息,例如血流动力学响应函数(HRF)的信息,因此也经常被使用。但为了得到较稳定的结果需要刺激重复次数较多,因此事件设计总的实验时间通常较长。 另一种比较常见的设计是混合设计(mixed design,如图1C),就是把组块设计和事件设计结合起来,既有任务组块和控制组块的区分,单个刺激之间的时间间隔又是长短变化的。这种设计的优点是既易于得到被任务激活的脑区,又能得到HRF的信息。缺点是需要基于更多的假设,对HRF的估算也较事件设计差一些。
Xu Cui
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To beginner: task-based fNIRS study design (1)

This is a guest post by Ning Liu from Stanford University. — For someone who has no imaging background and just began to use...
Xu Cui
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浅谈近红外脑成像(fNIRS)任务态实验设计(一)

本文作者是斯坦福大学刘宁 对于一个近红外初学者,特别是没有任何脑成像背景的初学者,他们往往没有想到脑成像的实验设计和别的学科的实验设计,诸如行为科学或者生物实验等有很大不同。通过一些文献阅读或者相关培训,初学者可能注意到脑成像的任务态实验设计往往有很多重复的环节。那么,为什么脑成像的实验需要这样的设计?究其根本原因,其实是因为现有的无侵入式脑成像技术,无论是核磁共振脑功能成像(fMRI) 还是近红外脑功能成像(fNIRS), 其直接测量到的信号变化与噪音相比都太小(~1%量级)。换言之,巨大的生理噪音掩盖了信号的变化。因此,为了能测量到与大脑活动相关的信号,具体到近红外成像中就是测量到氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化,就需要巧妙的设计实验和分析数据。 对于任务态实验,有两种基本的实验设计:一种是采用组块设计(block design),另一种是采用事件设计(event design)。然而,无论哪种,它们的共同点是:实验中多次重复同一个任务/操作,数据处理时通过建立模型,用统计的办法找出具有统计意义的相关活跃脑区。 任务态的实验设计中常常被初学者忽略的另一个重要环节就是对照条件(control condition)的设计。刺激任务除了设计能激活相关脑区的任务以外,一般还应该设计一个好的对照条件,进而可以通过两种条件下脑信号的对比,找出真正与任务相关的脑区。
Xu Cui
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近红外成像入门培训 —— 小型私人辅导

代朋友发布这个培训信息。有兴趣直接联系 fnirs_studio@outlook.com ———————————————— 近红外成像入门培训 —— 小型私人辅导 专门针对初学者,不需要任何近红外成像经验和背景。 近红外专家用最浅显易懂 的语言准确解释近红外成像原理及应用。专门针对各种背景的初学者量身定做,深 入浅出,帮助初学者快速入门。授课老师拥有近红外成像博士学位(美),有多年 近红外成像实践经验,并具有丰富教学经验,曾经成功教导过各种学术背景人士, 包括医生(精神科、儿科、脑外科 等)、大学本科生、研究生、以及高中生等,得 到一致好评。 基本培训单元包括: (1) 近红外脑功能成像技术原理及理论基础 (2) 数据采集基本流程 (3) 单人扫描实验设计及数据处理 (4) 双人同步扫描(超扫描)实验设计及数据处理 培训内容可根据具体需求做适当调整。咨询详情,请联系...
Xu Cui
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