在中风患者的休息状态皮质活动和大脑网络评估中fNIRS的测试-重新测试可靠性
Gongcheng Xu1,2, Congcong Huo1, Jiahui Yin3
1Key Laboratory for Biomechanics and Mechanobiology of Ministry of Education, Beijing Advanced Innovation Center for Biomedical Engineering, School of Biological Science and Medical Engineering, Beihang University, Beijing, China.
Biomedical optics express
|October 6, 2023
概括
在中风患者中休息状态功能近红外光谱 (fNIRS) 扫描显示,在收集数据4分钟后,大脑网络指标的可靠性很高. 血液动力学模式分离 (HMS) 算法提高了低频带的可靠性,指导了中风康复中fNIRS最佳实验设计.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 康复医学 康复医学 康复医学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 静态功能近红外光谱 (fNIRS) 越来越多地用于中风康复研究.
- 在中风患者中量化fNIRS指标的测试-重新测试可靠性对于临床应用至关重要.
- 优化fNIRS扫描持续时间,频率选择和预处理策略对于可靠的神经成像至关重要.
研究的目的:
- 用fNIRS在休息状态中风患者中量化皮质活动强度和大脑网络指标的测试-重新测试可靠性.
- 综合评估频率选择,扫描时间和分析策略对fNIRS可靠性的影响.
- 为最佳静止状态fNIRS在中风康复中的实验设计和分析提供指导.
主要方法:
- 19名中风患者接受了24小时间隔的两个休息状态fNIRS疗程.
- 血红蛋白信号使用主要成分分析,共同平均参考值和血液动力学模式分离 (HMS) 进行了预处理.
- 在各种频率尺度和时间窗口中计算了皮层活动和网络指标;使用类内相关系数 (ICC) 评估了可靠性.
主要成果:
- 与低频带相比,在高频带中观察到更高的可靠性 (ICC值).
- 扫描持续时间超过4分钟,低频带指标的ICC值>0.5,本地效率和全球网络指标显示出卓越的可靠性.
- 在提高低频带可靠性方面,HMS算法表现出卓越的性能.
结论:
- 对于休息状态中风患者大多数fNIRS指标的高可靠性,建议扫描持续时间超过4分钟.
- 建议使用HMS的全球校正方法进行预处理,同时建议对报告程度,中间度和单通道指标采取谨慎态度.
- 这项研究为设计和分析中风康复中静态fNIRS实验提供了全面的参考.
