Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия - Functional near-infrared spectroscopy - Wikipedia

fNIRS

Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS), или же Оптическая топография как это называется исключительно в Японии, это использование ближняя инфракрасная спектроскопия (NIRS) для функциональная нейровизуализация. Используя fNIRS, церебральные гемодинамические реакции измеряются с помощью света в ближней инфракрасной области, что соответствует церебральной активации или дезактивации. В частности, эта технология позволяет визуализировать изменения как концентрации оксигемоглобина, так и дезоксигемоглобина.

Описание

Оксигенированный и деоксигенированный гемоглобин

fNIRS основан на поглощении ближнего инфракрасного света гемоглобином. Свет движется или распространяется через голову и предоставляет информацию об объеме крови, потоке и насыщении кислородом. Этот метод безопасен, неинвазивен и может использоваться с другими методами визуализации.

Чтобы уточнить, fNIRS - это неинвазивный метод визуализации, включающий количественную оценку хромофор концентрация, полученная при измерении в ближней инфракрасной области (NIR) свет затухание или временные или фазовые изменения. fNIRS спектр свет использует в своих интересах оптическое окно в котором (а) кожа, ткани и кости в основном прозрачны для ближнего инфракрасного излучения (спектральный интервал 700–900 нм) и (б) гемоглобин (Hb) и деоксигенированный гемоглобин (дезокси-Hb) являются сильными поглотителями света. Это принципы, адаптированные из пульсоксиметры.

Спектры поглощения окси-Hb и дезокси-Hb для длин волн ближнего инфракрасного диапазона

Существует шесть различных способов взаимодействия инфракрасного света с тканями мозга: прямая передача, диффузная передача, зеркальное отражение, диффузное отражение, рассеяние и поглощение. fNIRS фокусируется на поглощении: различия в спектрах поглощения дезокси-Hb и окси-Hb позволяют измерять относительные изменения концентрации гемоглобина за счет использования ослабления света при нескольких длины волн. Выбираются две или более длины волны, одна длина волны выше, а другая ниже изобестический точка 810 нм - при которой дезокси-Hb и окси-Hb имеют одинаковое поглощение коэффициенты. Используя модифицированный Закон Бера-Ламберта (mBLL), относительную концентрацию можно рассчитать как функцию от общей длины пути фотона.^[1]

Обычно излучатель и детектор света размещаются ипсилатерально (каждая пара излучатель / детектор на одной стороне) на черепе субъекта, поэтому записанные измерения происходят из-за обратно рассеянного (отраженного) света, следующего по эллиптическим путям. fNIRS наиболее чувствителен к коже черепа и черепа, поэтому для повышения чувствительности к поверхностной коре необходимо большее соотношение источник-детектор.

Модифицированный закон Бера – Ламберта

Изменения интенсивности света могут быть связаны с изменениями относительных концентраций гемоглобина через модифицированные Закон Бера – Ламберта (mBLL). Закон Ламберта Бэра касается концентрации гемоглобина. Этот метод также измеряет относительные изменения в ослаблении света, а также использует mBLL для количественной оценки изменений концентрации гемоглобина.^[2]

Сокращения для базовой функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS) BFi = индекс кровотока CBF = церебральный кровоток CBV = объем церебральной крови CMRO2= скорость метаболизма кислорода CW = непрерывная волна DCS = диффузная корреляционная спектроскопия FD = частотная область Hb, HbR = деоксигенированный гемоглобин HbO, HbO2= оксигенированный гемоглобин HbT = общая концентрация гемоглобина HGB = гемоглобин крови SaO2= артериальная сатурация ТАК2= насыщение гемоглобином SvO2= венозная сатурация TD = во временной области

История

США и Великобритания

В 1977 году Йобсис^[3] сообщили, что прозрачность ткани головного мозга для ближнего инфракрасного излучения позволяет использовать неинвазивный и непрерывный метод насыщения тканей кислородом с использованием просвечивание. Просветление (прямое рассеяние) имело ограниченное применение у взрослых из-за ослабления света и было быстро заменено методами, основанными на отражении, что привело к быстрому развитию систем NIRS. Затем, к 1985 году, М. Феррари провел первые исследования церебральной оксигенации. Позже, в 1989 году, после работы с Дэвидом Делпи в Университетском колледже Лондона, Хамамацу разработал первую коммерческую систему NIRS: Монитор церебральной оксигенации NIR-1000. Методы NIRS изначально использовались для церебральной оксиметрии в 1990-х годах. В 1993 г. четыре публикации Chance et al. PNAS, Хоши и Тамура J Appl Physiol, Като и др. JCBFM, Villringer и другие Neuros. Lett. продемонстрировали возможность применения fNIRS у взрослых людей. Техники NIRS были дополнительно расширены работой Рэндалла Барбура, Бриттон Ченс, Арно Виллринджер, М. Коуп, Д. Т. Делпи, Энрико Граттон и другие. В настоящее время разрабатываются носимые fNIRS.

Hitachi ETG-4000

Япония

Тем временем в середине 80-х японские исследователи из центральной исследовательской лаборатории Hitachi Ltd решили создать систему мониторинга мозга на основе NIRS с использованием импульса 70-пикосекундных лучей. Эти усилия проявились, когда группа вместе со своим ведущим экспертом доктором Хидэаки Коидзуми (小泉 英明) провела открытый симпозиум, чтобы объявить о принципе «оптической топографии» в январе 1995 года. Фактически, термин «оптическая топография» происходит от термина. от концепции использования света на «2-мерном картировании в сочетании с 1-мерной информацией», или топография. Идея была успешно реализована при запуске их первого устройства fNIRS (или «Оптическая топография», как они его называют) на основе частотной области в 2001 году: Hitachi ETG-100. Позже Харуми Оиси (大石 晴美), кандидат наук в Университете Нагоя, опубликовала в 2003 году свою докторскую диссертацию на тему «Паттерны корковой активации изучающих язык, измеренные с помощью ETG-100» под руководством профессора Тору Киношита (木 下 微) - представляя новую перспективу использования fNIRS. С тех пор компания продвигает серию ETG.

Спектроскопические методы

В настоящее время существует три режима спектроскопии fNIR:

1. Непрерывная волна

2. Частотная область

3. Временная область

Непрерывная волна

Система непрерывной волны (CW) использует источники света с постоянной частотой и амплитудой. Фактически, чтобы измерить абсолютные изменения концентрации HbO с помощью mBLL, нам необходимо знать длину пути фотона. Однако CW-fNIRS не дает никаких сведений о длине пути фотона, поэтому изменения в концентрации HbO связаны с неизвестной длиной пути. Многие коммерческие системы CW-fNIRS используют оценки длины пути фотонов, полученные из компьютеризированных Моделирование Монте-Карло и физические модели, чтобы приблизиться к абсолютной количественной оценке концентраций гемоглобина.

${\displaystyle {\text{OD}}=\operatorname {log} _{10}(I_{0}/I)=\epsilon \cdot [X]\cdot l\cdot {\text{DPF}}+G}$

Где ${\displaystyle {\text{OD}}}$ оптическая плотность или затухание, ${\displaystyle I_{0}}$ интенсивность излучаемого света, ${\displaystyle I}$ измеряется сила света, ${\displaystyle \epsilon }$ это коэффициент затухания, ${\displaystyle [X]}$ - концентрация хромофоморов, ${\displaystyle l}$ это расстояние между источником и детектором и ${\displaystyle {\text{DPF}}}$ - коэффициент дифференциальной длины пути, а ${\displaystyle G}$ - геометрический фактор, связанный с рассеянием.

Когда коэффициенты затухания ${\displaystyle \epsilon }$ известны, постоянные рассеяние предполагаются потери, и измерения обрабатываются по-разному во времени, уравнение сводится к:

${\displaystyle \Delta [X]=\Delta {\frac {\text{OD}}{\epsilon d}}}$

Где ${\displaystyle d}$ - полная скорректированная длина пути фотона.

Используя систему с двумя длинами волн, измерения HbO₂ и Hb можно решить из матричного уравнения:^[4]

${\displaystyle {\begin{pmatrix}\Delta {\text{OD}}_{\lambda _{1}}\\\Delta {\text{OD}}_{\lambda _{2}}\end{pmatrix}}={\begin{pmatrix}\epsilon _{\lambda _{1}}^{\text{Hb}}d&\epsilon _{\lambda _{1}}^{{\text{HbO}}_{2}}d\\\epsilon _{\lambda _{2}}^{\text{Hb}}d&\epsilon _{\lambda _{2}}^{{\text{HbO}}_{2}}d\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}\Delta [X]^{\text{Hb}}\\\Delta [X]^{{\text{HbO}}_{2}}\end{pmatrix}}}$

Благодаря своей простоте и рентабельности, CW-fNIRS на сегодняшний день является наиболее распространенной формой функционального NIRS, поскольку он является самым дешевым в изготовлении, применимым с большим количеством каналов и обеспечивает высокое временное разрешение. Однако он не делает различий между изменениями поглощения и рассеяния и не может измерять абсолютные значения поглощения: это означает, что он чувствителен только к относительный изменение концентрации HbO.

Тем не менее, простота и экономическая эффективность устройств на основе непрерывного излучения оказались наиболее подходящими для ряда клинических приложений: неонатальная помощь, системы мониторинга пациентов, диффузная оптическая томография и т. Д. Более того, благодаря его портативности были разработаны беспроводные системы CW, позволяющие наблюдать за людьми в амбулаторных, клинических и спортивных условиях.^{[5][ненадежный источник ][6][ненадежный источник ][7][ненадежный источник ]}

Частотная область

Система частотной области (FD) включает в себя лазерные источники NIR, которые обеспечивают синусоиду с амплитудной модуляцией на частотах около 100 МГц. FD-fNIRS измеряет ослабление, фазовый сдвиг и среднюю длину пути света через ткань. Функция Multi-Distance, входящая в состав FD-fNIRS, нечувствительна к различиям в цвете кожи и дает постоянные результаты независимо от вариации объекта.

Изменения амплитуды и фазы сигнала обратного рассеяния обеспечивают прямое измерение коэффициентов поглощения и рассеяния тканью, что устраняет необходимость в информации о длине пути фотона; а по коэффициентам мы определяем изменение концентрации гемодинамических параметров.

Из-за необходимости в модулированных лазерах, а также в фазовых измерениях, устройства на основе системы FD технически более сложны (поэтому более дороги и менее портативны), чем устройства на основе непрерывного излучения. Однако система способна обеспечить абсолютные концентрации HbO и HbR.

Область времени

Система Time Domain (TD) вводит короткий NIR-импульс с длительностью импульса обычно порядка пикосекунды— около 70 шт. Посредством измерения времени пролета длину пути фотона можно непосредственно наблюдать, разделив разрешенное время на скорость света. Информацию об изменениях гемодинамики можно найти в затухании, затухании и временном профиле обратно рассеянного сигнала. Для этого введена технология подсчета фотонов, которая считает 1 фотон на каждые 100 импульсов для поддержания линейности. TD-fNIRS действительно имеет низкую частоту дискретизации, а также ограниченное количество длин волн. Из-за необходимости в устройстве счета фотонов, высокоскоростном детектировании и высокоскоростных излучателях методы с временным разрешением являются наиболее дорогими и технически сложными.

Устройства на базе TD абсолютно неподвижны, занимают много места, их сложнее всего изготовить, они самые дорогие, огромные и тяжелые. Тем не менее, они обладают высочайшей чувствительностью к глубине и способны отображать наиболее точные значения исходной концентрации гемоглобина и оксигенации.

Диффузная корреляционная спектроскопия

Системы диффузной корреляционной спектроскопии (DCS) используют локализованные градиенты ослабления света для определения абсолютных соотношений окси-Hb и дезокси-Hb. Используя пространственное измерение, системы DCS не требуют знания длины пути фотона для выполнения этого расчета, однако измеренные концентрации окси-Hb и дезокси-Hb относятся к неизвестному коэффициенту рассеяния в среде. Этот метод чаще всего используется в системах церебральной оксиметрии, которые сообщают индекс оксигенации тканей (TOI) или индекс насыщения тканей (TSI).^{[8][ненадежный источник ]}

Системный дизайн

В сети доступны как минимум две модели fNIRS с открытым исходным кодом:

• http://www.opennirs.org
• https://openfnirs.org/

ПО для анализа данных

HOMER3

HOMER3 позволяет пользователям получать оценки и карты активации мозга. Это набор скриптов Matlab, используемых для анализа данных fNIRS. Этот набор скриптов развивался с начала 1990-х годов сначала как набор инструментов Photon Migration Imaging, затем HOMER1 и HOMER2, а теперь HOMER3.^[9]

Набор инструментов NIRS

Это самый последний. Этот набор инструментов представляет собой набор инструментов на основе Matlab для анализа функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Этот набор инструментов определяет пространство имен + nirs и включает ряд инструментов для обработки сигналов, отображения и статистики данных fNIRS. Этот набор инструментов построен на объектно-ориентированной структуре классов и пространств имен Matlab. .^[10]

AtlasViewer

AtlasViewer позволяет визуализировать данные fNIRS на модели мозга. Кроме того, это также позволяет пользователю создавать зонды, которые в конечном итоге могут быть помещены на объект.^[11]

Заявление

Интерфейс мозг – компьютер

fNIRS был успешно реализован в качестве контрольного сигнала для интерфейс мозг-компьютер системы.^{[12][13][14][15][16]}

Картирование мозга

Функциональная связь

Измерения fNIRS можно использовать для расчета функциональная связь. Многоканальные измерения fNIRS создают топографическую карту нейронной активации, на которой можно проанализировать временную корреляцию между пространственно разделенными событиями. Многоканальные измерения fNIRS создают топографическую карту нейронной активации, на которой можно проанализировать временную корреляцию между пространственно разделенными событиями. Функциональная связность обычно оценивается с точки зрения корреляции между гемодинамическими ответами пространственно различных областей интереса (ROI). В исследованиях мозга измерения функциональной связности обычно проводятся для данных пациента в состоянии покоя, а также данных, записанных по парадигмам стимулов. Низкая стоимость, портативность и высокое временное разрешение fNIRS по отношению к фМРТ, оказались очень полезными в исследованиях такого рода.^[17]

Атлас мозга

Церебральная оксиметрия

Мониторинг NIRS полезен во многих отношениях. У недоношенных детей можно наблюдать снижение церебральной гипоксии и гипероксии с помощью различных моделей активности.^[18] Он является эффективным средством искусственного кровообращения, он настоятельно рекомендуется для улучшения результатов лечения пациентов, снижения затрат и продолжительного пребывания.

Существуют неубедительные результаты использования NIRS у пациентов с черепно-мозговой травмой, поэтому был сделан вывод, что он должен оставаться инструментом исследования.

Диффузная оптическая томография

10-20 система

ФНИРС Кепка

Расположение и названия электродов fNIRS указаны Международная система 10–20. В дополнение к стандартным позициям электродов могут быть добавлены короткие разделительные каналы. Короткие разделительные каналы позволяют измерять сигналы кожи головы. Поскольку короткие разделительные каналы измеряют сигнал, исходящий от кожи головы, они позволяют удалить сигнал поверхностных слоев. Это оставляет позади реальную реакцию мозга. Детекторы с коротким разделительным каналом обычно размещаются на расстоянии 8 мм от источника. Они не обязательно должны быть в определенном направлении или в том же направлении, что и детектор.^[19]

Функциональная нейровизуализация

Использование fNIRS в качестве метода функциональной нейровизуализации основывается на принципе нейроваскулярного взаимодействия, также известном как гемодинамический ответ или же зависит от уровня кислорода в крови (ЖИРНЫЙ) ответ. Этот принцип также составляет основу фМРТ техники. Через нервно-сосудистую связь активность нейронов связана с соответствующими изменениями в локализованном мозговом кровотоке. fNIRS и fMRI чувствительны к сходным физиологическим изменениям и часто являются сравнительными методами. Исследования, касающиеся фМРТ и фНИРС, показывают, что коррелированный приводит к познавательным задачам. fNIRS имеет несколько преимуществ по стоимости и портативности по сравнению с fMRI, но не может использоваться для измерения корковой активности глубиной более 4 см из-за ограничений мощности светового излучателя и имеет более ограниченное пространственное разрешение. fNIRS включает использование диффузная оптическая томография (DOT / NIRDOT) для функциональных целей. Мультиплексирование каналов fNIRS позволяет создавать двухмерные топографические функциональные карты активности мозга (например, с Hitachi ETG-4000, Artinis Oxymon, NIRx NIRScout и т. Д.), А использование нескольких интервалов между излучателями может использоваться для построения трехмерных изображений. томографический карты.

Воспроизвести медиа

Гиперсканирование fNIRS с двумя скрипачами

Гиперсканирование

Гиперсканирование включает в себя одновременное наблюдение за двумя или более мозгами для исследования межличностных (межмозговых) нейронных коррелятов в различных социальных ситуациях, что доказывает, что fNIRS является подходящей модальностью для исследования социальных взаимодействий между мозгами в реальном времени.^[20]

Музыка и мозг

Воспроизвести медиа

фНИРС с пианистом

fNIRS можно использовать для мониторинга мозговой активности музыкантов во время игры на музыкальных инструментах.^{[21][22][23][24]}

За и против

Среди преимуществ fNIRS: неинвазивность, низкая стоимость методов, безупречная безопасность, высокое временное разрешение, полная совместимость с другими методами визуализации и наличие множества гемодинамических биомаркеров.

Однако ни одна система не обходится без ограничений. Для fNIRS это низкая чувствительность мозга, низкое пространственное разрешение и малая глубина проникновения.

Будущие направления

Несмотря на некоторые ограничения, устройства fNIRS относительно небольшие, легкие, портативные и удобные. Благодаря этим функциям приложения для устройств просто поражают, что делает их легко доступными во многих различных сценариях. Например, у них есть потенциал для использования в клиниках, в глобальной ситуации со здоровьем, в окружающей среде и в качестве средства отслеживания состояния здоровья.

В конечном счете, будущие пациенты из группы риска в больницах могут получить пользу от нейромониторинга и нейрореабилитации, которые может предложить fNIRS.

Теперь на рынке есть полностью беспроводные системы fNIRS исследовательского класса.^[25]

fNIRS по сравнению с другими методами нейровизуализации

Важно учитывать сравнение и сопоставление других устройств нейровизуализации. При сравнении и противопоставлении этих устройств важно смотреть на временное разрешение, пространственное разрешение и степень неподвижности. ЭЭГ (электроэнцефалограф) и МЭГ (магнитоэнцефалография) имеют высокое временное разрешение, но низкое пространственное разрешение. ЭЭГ также имеет более высокую степень мобильности, чем МЭГ. Если смотреть на fNIRS, они похожи на ЭЭГ. Они обладают высокой степенью мобильности, а также временным разрешением и низким пространственным разрешением. Сканы ПЭТ и фМРТ сгруппированы вместе, однако они заметно отличаются от других сканирований нейровизуализации. Они имеют высокую степень неподвижности, среднее / высокое пространственное разрешение и низкое временное разрешение. Все эти нейровизуализационные изображения обладают важными характеристиками и ценными, однако у них есть отличительные характеристики.

Среди всего прочего, особый интерес делает fNIRS тем, что он совместим с некоторыми из этих методов, включая МРТ, ЭЭГ и МЭГ.

Смотрите также

• Спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне
• Диффузная оптическая томография^[26]
• Функциональная нейровизуализация
• Когнитивная нейробиология^[27]
• The Society for Functional Near Infrared Society (внешняя ссылка)
• Global fNIRS (внешняя ссылка)
• Soterix Medical fNIRS

Рекомендации

1. Villringer, A .; Шанс, Б. (1997). «Неинвазивная оптическая спектроскопия и визуализация функции мозга человека». Тенденции в неврологии. 20 (10): 435–442. Дои:10.1016 / S0166-2236 (97) 01132-6. PMID  9347608.
2. Модифицированный закон Бера-Ламберта, получено 2020-03-26
3. Йобсис (1997). «Неинвазивный инфракрасный мониторинг церебральной и миокардиальной кислородной недостаточности и параметров кровообращения». Наука. 198 (4323): 1264–1267. Дои:10.1126 / наука.929199.
4. Ayaz, H .; Shewokis, P.A .; Curtin, A .; Иззетоглу, М .; Иззетоглу, К .; Онарал, Б. (2011). «Использование MazeSuite и функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для изучения обучения в области пространственной навигации». Журнал визуализированных экспериментов (56): 3443. Дои:10.3791/3443. ЧВК  3227178. PMID  22005455.
5. «Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия», Википедия, 2019-11-26, получено 2019-11-26
6. «Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия», Википедия, 2019-11-26, получено 2019-11-26
7. «Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия», Википедия, 2019-11-26, получено 2019-11-26
8. «Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия», Википедия, 2019-11-26, получено 2019-11-26
9. "HOMER2". HOMER2. Получено 2019-11-26.
10. Шаблон: Santosa, H., Zhai, X., Fishburn, F., & Huppert, T. (2018). Набор инструментов NIRS Brain AnalyzIR. Алгоритмы, 11 (5), 73.
11. Aasted, Christopher M .; Юсель, Мерьем А .; Купер, Роберт Дж .; Дабб, Джей; Цузуки, Дайсуке; Бесерра, Лино; Петков, Майк П .; Борсук, Дэвид; Дэн, Иппейта; Боас, Дэвид А. (апрель 2015 г.). «Анатомическое руководство по функциональной ближней инфракрасной спектроскопии: учебное пособие по AtlasViewer». Нейрофотоника. 2 (2): 020801. Дои:10.1117 / 1.НФ.2.2.020801. ISSN  2329-423X. ЧВК  4478785. PMID  26157991.
12. Ayaz, H .; Shewokis, P.A .; Bunce, S .; Онарал, Б. (2011). «Оптический мозговой компьютерный интерфейс для контроля окружающей среды». 2011 Ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии. Материалы конференции: ... Ежегодная международная конференция общества инженеров IEEE в медицине и биологии. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Ежегодная конференция. 2011. С. 6327–30. Дои:10.1109 / IEMBS.2011.6091561. ISBN  978-1-4577-1589-1. PMID  22255785.
13. Coyle, S.M .; Ward, T. S. E .; Маркхэм, К. М. (2007). «Интерфейс мозг – компьютер с использованием упрощенной функциональной системы спектроскопии в ближней инфракрасной области» (PDF). Журнал нейронной инженерии. 4 (3): 219–226. Bibcode:2007JNEng ... 4..219C. Дои:10.1088/1741-2560/4/3/007. PMID  17873424.
14. Sitaram, R .; Zhang, H .; Guan, C .; Туласидас, М .; Hoshi, Y .; Ishikawa, A .; Shimizu, K .; Бирбаумер, Н. (2007). «Временная классификация сигналов многоканальной ближней инфракрасной спектроскопии воображения движения для разработки интерфейса мозг-компьютер». NeuroImage. 34 (4): 1416–1427. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2006.11.005. PMID  17196832.
15. Naseer N .; Hong M.J .; Хонг К.-С. (2014). «Онлайн-декодирование двоичных решений с использованием функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для разработки интерфейса мозг-компьютер». Экспериментальное исследование мозга. 232 (2): 555–564. Дои:10.1007 / s00221-013-3764-1. PMID  24258529.
16. Naseer N .; Хонг К.-С. (2013). «Классификация функциональных сигналов ближней инфракрасной спектроскопии, соответствующих образам движения правого и левого запястья для разработки интерфейсов мозг-компьютер». Письма о неврологии. 553: 84–89. Дои:10.1016 / j.neulet.2013.08.021. PMID  23973334.
17. Нгуен, Тхиен; Бабавале, Оладжиде; Ким, Тэ; Джо, Ханг Джун; Лю, Ханли; Ким, Джэ Гван (2018-11-01). «Изучение функциональной связи мозга в состоянии покоя и сна: исследование fNIRS». Научные отчеты. 8 (1): 16144. Дои:10.1038 / s41598-018-33439-2. ISSN  2045-2322.
18. {{Рахимпур, А., Нубари, Х.А., & Каземян, М. (2018). Пример применения NIRS для мониторинга церебральной гемодинамики у младенцев: отчет об анализе данных для выделения признаков и классификации младенцев на здоровых и нездоровых. Информатика в медицине Unlocked, 11, 44-50.}}
19. Юсель, Мерьем А .; Селб, Джульетта; Aasted, Christopher M .; Петков, Майк П .; Бесерра, Лино; Борсук, Дэвид; Боас, Дэвид А. (июль 2015 г.). «Регрессия с коротким разделением улучшает статистическую значимость и лучше локализует гемодинамический ответ, полученный с помощью ближней инфракрасной спектроскопии для задач с различными вегетативными ответами». Нейрофотоника. 2 (3): 035005. Дои:10.1117 / 1.НФ.2.3.035005. ISSN  2329-423X. ЧВК  4717232. PMID  26835480.
20. мари (04.02.2018). «Гиперсканирование fNIRS: дверь в реальные исследования социальной нейробиологии». Общество функциональной ближней инфракрасной спектроскопии. Получено 2020-03-26.
21. "YouTube". www.youtube.com. Получено 2020-03-26.
22. фНИРС игры на фортепиано, получено 2020-03-26
23. fNIRS наблюдения, получено 2020-03-26
24. fNIRS изображений, получено 2020-03-26
25. Шин, Джэён; Квон, Джинук; Чой, Чонкван; Им, Чанг-Хван (2017-11-29). «Повышение производительности интерфейса мозг-компьютер с помощью NIRS высокой плотности на большом расстоянии». Научные отчеты. 7. Дои:10.1038 / s41598-017-16639-0. ISSN  2045-2322. ЧВК  5707382. PMID  29185494.
26. "NIRx | fNIRS Systems | NIRS Devices". NIRx Medical Technologies. Получено 2019-11-26.
27. Юсель, Мерьем А .; Селб, Джульетта; Aasted, Christopher M .; Петков, Майк П .; Бесерра, Лино; Борсук, Дэвид; Боас, Дэвид А. (июль 2015 г.). «Регрессия с коротким разделением улучшает статистическую значимость и лучше локализует гемодинамический ответ, полученный с помощью ближней инфракрасной спектроскопии для задач с различными вегетативными ответами». Нейрофотоника. 2 (3): 035005. Дои:10.1117 / 1.НФ.2.3.035005. ISSN  2329-423X. ЧВК  4717232. PMID  26835480.

^[1]

1. "НИРС / ФНИРС". Cortech Solutions, Inc. Получено 2019-11-26.

^[1][2]

1. "HOMER2". HOMER2. Получено 2019-11-26.
2. Aasted, Christopher M .; Юсель, Мерьем А .; Купер, Роберт Дж .; Дабб, Джей; Цузуки, Дайсуке; Бесерра, Лино; Петков, Майк П .; Борсук, Дэвид; Дэн, Иппейта; Боас, Дэвид А. (апрель 2015 г.). «Анатомическое руководство по функциональной ближней инфракрасной спектроскопии: учебное пособие по AtlasViewer». Нейрофотоника. 2 (2): 020801. Дои:10.1117 / 1.НФ.2.2.020801. ISSN  2329-423X. ЧВК  4478785. PMID  26157991.