基于HbO和HbR浓度变化的非稳态fNIRS信号是几种成分的组合，Scholkmann等人基于这些成分给出了结果[11]。他们

包括：

•刺激或任务诱发的神经血管耦合

•非诱发（自发）神经血管耦合

•生理/系统干扰：诱发和非诱发过程

包括神经血管耦合。

下表2.1简要概述了主要部件的分类

存在于fNIRS信号中：

大脑外

诱发的神经元功能性脑活动（神经血管耦合）：

与功能性大脑直接相关

活动与

fNIRS的总体可变性

信号。

全身系统活动类型1：

血压、P aCO2、，

CBF/CBV。影响CBF/CBV的最强参数：P aCO2-

低碳酸血症（导致减少）、高碳酸血症（增加）

全身活动类型2：

血压、皮肤血的变化

流量/体积

非ev。神经元自发脑活动（神经血管耦合）：

非诱发性，可用于评估

“静息状态功能连接”

大脑的一部分。

全身系统活动类型3：

心率，呼吸，Mayer波，

非常低频振荡。

与自发血流动力学相关的血流动力学或血管运动

振荡-而非刺激诱发。

全身活动类型4：

心率，呼吸，Mayer波，

非常低频振荡。

表2.1：基于[11]的fNIRS信号中主要成分的分类。

系统活动类型3和4主要是信号中的周期性伪影，例如

•心跳频率≈1−2 Hz

•呼吸频率≈0.3−0.1 Hz

•Mayer波≈0.1 Hz

Mayer波是自发的低频血压变化，导致血管和代谢反应的振荡[39]。迄今为止，人们还不完全了解它们的起源。

为了去除这些伪影或分离信号分量，有几种方法

提出。单变量方法：带通和低通滤波去除非诱发

诸如心跳和呼吸（例如0.2Hz的截止频率）以及与试验时间锁定的fNIRS信号的常规平均值的分量通常是

习惯于进一步的方法是希尔伯特谱分析/特征值分解[40]，

8第2章。技术现状

自适应滤波技术[41]、维纳滤波、离散小波滤波[17]、滑动

窗口运动伪影抑制[42]和最小二乘回归（有关更多参考，请参见

[11] 和[12]）。

其他方法使用多变量方法，例如来自不同

源探测器距离，以识别和减少来自脑外组织的影响，例如

如头皮和头骨。

2.3 NIRS询问方法

有三种不同的功能近红外光谱询问技术，

其中每一个都有其优点和缺点：

•连续波NIRS（CW NIRS）

•频域NIRS（FD NIRS）和

•时域NIRS（TD NIRS）。

以下将简要介绍这三种技术。

2.3.1连续波近红外光谱

在CW方法（见图2.4）中，连续、缓慢（kHz）斩波或调制光

使用恒定振幅I0来透照组织。

测量和评估随时间的振幅和相对吸收。

图2.4：连续波NIRS原理，图取自[11]。

由于光的慢调制或无调制，其时间变化分量（例如相移）

无法在此方法中解析。因此，无法区分

光散射µs和吸收µa效应。因此，只有相对浓度变化

可以确定基于基线的发色团的浓度。

尽管如此，该方法的优势还是很大的：该技术成本相对较低，可以集成和小型化，重量轻，还可以与移动设备一起使用

使用无线技术的应用。

2.3.2频域NIRS

在Gratton[43]首次提出的FD方法（见图2.5）中，光在数10−100 MHz范围内的无线电频率下进行强度调制，然后发送

2.3.NIRS询问方法9

图2.5：频域NIRS原理，图取自[11]。

通过组织。光电倍增管或快速光电二极管检测信号

现在显示了相对于入射信号的衰减以及相移φ。

φ的测量允许计算光路长度，从而

散射和吸收效应之间的区别。因此，绝对发色团

可以确定浓度。该方法提供了更高的SNR

比TD系统更快、更便宜[12]，并且使用更窄的带宽。上

另一方面，仪器的成本、复杂性和体积都要高得多

与CW系统相比。

2.3.3时分NIRS

TD方法（见图2.6）引入了TD方法（见图2.6）引入了短皮秒的光脉冲，这些脉冲被展宽

（散射）并被皮肤、颅骨、脑脊液等各种组织层衰减

液体和大脑[13]。光子离开组织的时间点扩散函数

然后用于确定衰减和光路长度的变化。

图2.6：时域NIRS原理，图取自[11]

虽然TD系统可以探测弹道和漫散射光子，但它们价格昂贵，需要显著的平均时间来提高信噪比[44]，而且通常很大

直接适用于临床监测[30]。

由于绝对值的量化在神经科学中不如检测具有统计意义的大脑活动变化那么重要，因此到目前为止，大多数fNIRS和fNIRI

研究中的系统以及市场上可买到的系统都基于

连续波技术[11]。关于范围、费用和流动性，这项工作

专注于神经科学和脑机接口研究CW系统的设计