近红外数据分析之流程

近红外数据分析流程:

基础型:

——来源NIRX workshop

高级型:

——来源NeuroImage 85 (2014) 181–191

我们今天就以基础型流程来简要说说近红外脑成像数据分析。以NIRX设备采集的Raw数据为例:

这是NIRSport设备采集的数据,如上所示,记录的信息是比较全的,既有marker信息文件,也有两段波长的信息(WL1和WL2)。在分析数据前一定要确保采集的数据信息完整,这是处理数据的前提条件。

在我们处理数据的基础型中,我们拿到完整的数据后,接下来的就是要对数据进行Pre-Processing预处理过程,Pre-Processing主要是伪影的纠正(motion correction),这是处理近红外数据最关键的也是比较重要的步骤,这部分会在后面着重介绍一期motion artifact的来源与纠正方法。在motion artifact中常见的影响来源:1、受试者的头动 ;2、光极与头皮间的信号质量 ;3、突然变化下的spike等。另外一些事受试者本身的心脏、呼吸带来的血流干扰。

当我们做完预处理后,这样就认为数据是干净的,接下来计算血红蛋白浓度变化,血红蛋白浓度是通过将修正的Beer-Lambert定律根据原始数据中.wl1和.wl2文件中的数据来计算的。该定律已由Cope等1988年提出(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3129910),计算的方程可见下图。

——来源NIRX workshop

其实处理到这,我们的血红蛋白浓度数据就已经计算出来了,这就已经可以出初步的报告了,但是为了更进一步的分析血红蛋白浓度与事件之间的相关关系,所以就会使用SPM更进一步的对数据进行分析,这一部分内容会娓娓道来,敬请期待。

今天我就主要介绍基础流程,近红外数据的分析相比脑电数据分析来说,比较简单,每一步骤的处理会慢慢的介绍。最后,介绍一下,处理近红外数据常见的开源软件有:

nirsLAB:这是NIRX公司的近红外数据分析软件,基于matlab开发的,有独立版本,也有matlab的包。参考网址:https://nirx.net/ 下载网址:https://www.nitrc.org/projects/fnirs_downstate/

Homer2:这是常见的分析软件,引用率高。参考网址:http://homer-fnirs.org/

NIRS-SPM:这个软件也是基于SPM和MATLAB的软件包,用于近红外光谱(NIRS)信号的统计分析,由生物成像信号处理(BISP)实验室开发。参考网址:https://www.nitrc.org/frs/?group_id=621

以上部分内容参考NIRX官网资源。文章仅限学习使用,不用于商业行为,若有侵权及疑问,请后台留言!

Make brain technology more simple!

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180723G1D2CT00?refer=cp_1026
  • 腾讯「云+社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。
  • 如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券