NiReject:在功能近红外光谱学中实现自动坏通道检测
Christian Gerloff1,2,3, Meryem A Yücel4,5, Lena Mehlem2
1JARA Brain Institute II, Molecular Neuroscience and Neuroimaging (INM-11), Jülich Research Centre, Jülich, Germany.
Neurophotonics
|November 5, 2024
概括
在功能近红外光谱学 (fNIRS) 中识别坏通道对于可靠的分析至关重要. 新型机器学习探测器,特别是半监控的NiReject,为fNIRS信号质量控制提供了更好的性能和实用解决方案.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物医学工程 生物医学工程
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 功能近红外光谱 (fNIRS) 数据分析需要排除不可靠的信号,称为"坏通道".
- 目前在fNIRS中检测坏通道的方法尚不清楚,机器学习方法在很大程度上仍未被探索.
- 随着数据复杂性的增加,需要可扩展和精确的信号识别技术.
研究的目的:
- 开发和评估基于机器学习的新型检测器,用于识别fNIRS数据中的坏通道.
- 将新型无监督,半监督和混合检测器的性能与现有方法进行比较.
- 调查坏通道检测对fNIRS发现的影响,并评估实际实施的挑战.
主要方法:
- 进行了系统的文献搜索,以确定现有的坏通道检测方法.
- 开发了三种新的机器学习探测器 (无监督,半监督,混合NiReject).
- 使用来自两个数据集和一个模拟数据集的29924个fNIRS信号来评估性能,将NiReject模型与六个已建立的fNIRS和11个其他域方法进行比较.
主要成果:
- 在fNIRS研究中,不良通道检测报告不足 (32%),尽管它有可能导致结果偏差.
- 半监督的NiReject显著优于现有的基于值和无监督的探测器.
- 混合NiReject平衡了精确的检测,减少了人类的努力,解决了半监督方法的实际局限性.
结论:
- 新型机器学习技术,特别是半监督和混合方法,增强了fNIRS信号质量控制.
- 改进坏通道检测对于减少偏差和提高fNIRS研究可靠性至关重要.
- 这项工作为自动化fNIRS信号质量评估提供了全面的评估和实际考虑.
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