功能性近红外光谱(fNIRS)是一种新兴的光学神经成像技术,通过神经血管耦合间接测量皮层中的神经元活动。它量化血红蛋白浓度([Hb]),从而测量与功能磁共振成像(fMRI)相同的血流动力学反应,但便携式、无限制、相对便宜,适合长期监测和床边使用。与功能磁共振成像一样,它是无创的,重复测量是安全的。[Hb]的变化模式用于对认知状态进行分类。因此,fNIRS技术在操作环境中具有很大的应用潜力。例如,使用fNIRS近实时检测商用飞机操作员的心理状态可以使未来的智能飞行甲板通过对操作员的危险心理状态作出反应,以最佳方式支持符合安全利益的人的表现。然而,仍有许多机会提高稳健性和可靠性。希望减少运动的影响和探头对皮肤的不良光学耦合。这种伪影会降低信号质量,从而降低认知状态分类的准确性。现场应用需要进一步开发算法和滤波器,以实现不良通道检测和动态伪影消除的自动化。

这项工作介绍了一种新的自适应滤波方法,用于自动实时fNIRS信号质量检测和改善。输出信号(滤波后)将减少或消除运动和耦合不良的影响,从而使信号更能指示感兴趣的脑血流动力学激活引起的变化。基于这些信号的认知状态分类更可靠地反映了大脑活动。该过滤器已通过合成和真实人体数据的测试,无需辅助测量。

该方法可作为与频域fNIRS仪器一起用于信号采集和处理的软件的实时滤波选项或不良通道抑制特性。使用此方法可以提高fNIRS的任何操作或实际应用的可靠性,其中运动是感兴趣的功能任务的固有部分。其他光学诊断技术(例如,用于NIR医学诊断)也可受益于在任何使用过程中减少探头运动伪影,在任何使用过程中,运动避免将是不切实际的或限制可用性。

这项工作是由格伦研究中心的安吉拉·哈里维尔和特里斯坦·赫恩完成的。

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美国宇航局yabovip16.com技术简报杂志

这篇文章首次出现在2013年5月的美国宇航局yabovip16.com技术简报杂志

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