使用MazeSuite和功能性近红外光谱技术研究空间导航中的学习过程

摘要

MazeSuite 是一套完整的工具集，用于准备、呈现和分析导航与空间实验。功能性近红外光谱成像（fNIR）是一种光学脑成像技术，可实现对大脑血氧变化的无创、便携式监测。本文总结了在认知加工学习范式中联合使用 MazeSuite 与 fNIR 的方法。

摘要

MazeSuite 是一套完整的工具集，用于准备、呈现和分析导航与空间实验¹。MazeSuite 可用于设计和编辑适配的虚拟三维环境，追踪参与者在虚拟环境中的行为表现，并可与外部设备同步，以获取生理学和神经影像学测量数据，包括脑电图和眼动追踪。

功能性近红外光谱成像（fNIR）是一种光学脑成像技术，可连续、无创且便携地监测与人类大脑功能相关的脑部血氧水平变化^2-7。在过去十年中，fNIR 已被有效用于监测注意力、工作记忆和问题解决等认知任务^7-11。fNIR 可以以可穿戴且最小侵入性的设备形式实现，能够在生态有效性较高的真实环境中监测脑活动。

通过任务表现评估的认知功能涉及前额叶皮层（PFC）脑激活模式的变化，这些模式在初次执行新任务、练习后以及保持阶段有所不同¹²。Van Horn 及其同事采用正电子发射断层扫描（PET）发现，在虚拟迷宫空间导航的编码阶段（即初次未经训练的表现），右侧额叶区域的局部脑血流量被激活，而在练习后及保持测试期间，额叶区域的激活则极小甚至无激活。此外，当个体在不同练习安排下学习多个任务时，情境干扰效应（一种与练习组织相关的学习现象）表现得尤为明显^13,14。当待学习任务以非顺序、不可预测的方式呈现时，会产生高情境干扰（随机练习安排）；而当任务以可预测的顺序呈现时，则产生低情境干扰（分块练习安排）。

本研究的目标有两个：一是阐述实验方案的设计过程以及 MazeSuite 的使用方法，二是演示采用认知光学脑成像（COBI）Studio 软件¹⁵进行 fNIR 脑活动监测系统的设置与部署。为说明上述目标，本文报告了一项研究的子样本，展示在单个实验中如何同时使用 MazeSuite 和 COBI Studio。该研究涉及在分组和随机顺序的计算机迷宫任务学习与掌握过程中，对前额叶皮层（PFC）认知活动的评估。两名右利手成年人（一男一女）在四天内完成了 315 次习得试验、30 次保持试验和 20 次迁移试验。本文详细说明了该研究的设计、实施、数据采集与分析各阶段，旨在为未来的研究提供参考指南。

方案

Maze-Suite 包含三个主要应用程序：用于构建迷宫环境的编辑程序（MazeMaker）、可视化/渲染模块（MazeWalker），以及路径分析与可视化工具（MazeAnalyzer）。以下部分将介绍 MazeSuite 的使用方法，每个 MazeSuite 模块还分别配有三个补充视频，提供更详细的说明。

1. 设计迷宫

Maze-Suite 中的 MazeMaker 应用程序允许通过在二维（2D）画布上以鸟瞰视角简单绘制的方式创建三维（3D）环境。用户可以通过鼠标点击指定坐标来绘制墙壁和地板，并可导入 3D 物体文件，或编辑迷宫中物体的位置、方向、颜色、纹理和灯光等属性。

除了超时时间等其他退出条件外，还可以设定迷宫的起始区域和终止区域。对于每种退出条件，也可以显示不同的文本消息，以通知参与者。在设计阶段，可以使用 MazeMaker 中的“快速运行”功能来测试迷宫。

在功能成像研究中，通常要求受试者完成一系列包含重复试验的任务。为了便于进行重复试验的测试，MazeMaker 可以生成迷宫列表文件，即针对一次实验会话所排序的迷宫和文本信息列表。在实验开始前，必须提前准备好实验所用的迷宫列表文件，并进行充分的预实验测试。

在“补充视频二——MazeMaker”中提供了关于使用和开发MazeMaker环境的简要教程。

2. fNIR 设置及 fNIR 传感器垫的放置

准备 fNIR 设备箱

1. fNIR 设备盒背面有两个电缆连接器。其中一个插槽用于 USB 连接，另一个用于电源线连接。
2. 通过 USB 电缆将 fNIR 设备盒连接到用于数据采集的计算机或笔记本电脑。
3. 将电源适配器连接至设备，并打开电源开关。
4. 使用带状电缆将传感器垫与 fNIR 设备盒连接。
   1. 传感器垫内含光源（LED）和光电探测器。
   2. LED 发出波长为 730 nm 和 850 nm 的红外光，分别主要被去氧血红蛋白和氧合血红蛋白吸收，因此能够穿透生物组织。

放置传感器垫

1. 要求受试者在放置传感器前将头发从额头抬起。将传感器条置于眉毛正上方，并使传感器的中心与穿过鼻梁的垂直对称轴对齐。
2. 将传感器垫片牢固地压在额头上，并使用夹子在头后方将电缆固定在一起。虽然并非绝对必要，但建议使用头带或网球发带以确保传感器垫片固定稳妥。
3. 将传感器垫片放置于额头后，将带状电缆的两端连接至 fNIR 设备盒。连接时应将带状电缆标有 'I' 和 'II' 的两侧，与设备上对应的 'I' 和 'II' 接口对齐并连接。

启动 COBI Studio 软件以进行数据采集

1. 单击桌面上的 Cognitive Optical Brain Imaging (COBI) Studio13 图标以打开主窗口。
2. 程序将自带某些预设的数据采集和可视化设置。
3. 如有需要，务必在设备设置对话框中检查并确认数据采集参数和触发（标记同步）设置。
4. 如果通过“新建实验”向导启用了“实验模式”，COBI Studio 可自动为所有相关数据文件命名。
5. 在数据文件夹中将生成三种类型的文件：(*.nir) 用于 fNIR 数据，(*.mrk) 用于标记数据，(*.txt) 用于记录实验会话日志。

3. 进行实验：渲染迷宫

设备设置及启动fNIR数据采集

1. LED驱动电流决定每个LED的发光亮度。LED驱动电流的默认值为20mA。该值可能需要根据受试者的皮肤色素沉着及其他个体特征进行调整。建议的LED电流范围为5mA至20mA。
2. 所有通道的初始增益默认值为20。建议的增益值为1、5、10、15、20。
3. 点击“启动当前设备”链接，并检查信号质量。如果COBI中显示的原始光强值接近4000或低于1000，请点击“停止设备”，并调整LED驱动电流和设备增益，直至获得合适的数值。在信号较弱的情况下，应先增加LED驱动电流，再增加设备增益；在信号饱和的情况下，应先降低设备增益，再降低LED驱动电流。当信号质量达到可接受水平后，继续进行第4步。
4. 开始基线采集。系统将采集10秒的数据，并将其作为基线，代入修正的比尔-朗伯方程组，用于计算氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的浓度变化⁸。
5. 等待基线采集完成（可能需要10至20秒）。
6. 点击“开始记录”，系统将开始保存所有数据。实验流程应在该步骤之后启动。
7. 实验人员可在实验过程中通过屏幕左下角的手动标记菜单点击“添加手动标记”按钮，添加手动标记以标注特定事件。
8. 启动Maze Suite以呈现视觉刺激。

使用 MazeWalker 渲染迷宫

1. 从“开始”菜单中的 >Maze Suite>MazeWalker 运行 MazeWalker
2. 通过在“高级”>串行端口选项”菜单中选择“启用串行端口”来开启标记同步，并确保已选择正确的 COM 端口地址。
3. 选择由 MazeMaker 创建的迷宫列表文件，并为此会话指定新日志文件的名称。可在“行走者”字段中记录姓名或被试编号。也可选择使用自动日志功能，自动将数据记录到带时间戳的日志文件中，而无需手动指定日志文件。
4. 单击“开始”以启动进程。根据视频设置的不同，实验可全屏运行，也可在窗口模式下运行。

4. 可视化受试者的路径

利用 MazeAnalyzer，研究者可以根据迷宫和日志文件可视化迷宫布局及参与者的行进路径。此外，系统会生成一份摘要报告，包含每个迷宫的总路径长度和完成时间等初步行为学指标。日志文件以毫秒级时间分辨率记录了受试者所经过的路径、视角向量以及与物体的交互信息。

“补充视频 I — MazeAnalyzer”中提供了一个教程视频，介绍了MazeAnalyzer基本功能的使用方法，以及生成结果部分所述行为指标的方法。

5. fNIR 数据的处理与分析

去除噪声是数据处理的第一步。噪声来源包括：1）头部运动；2）生理信号，如心率和呼吸；3）仪器和环境相关的噪声。

头部运动可能导致fNIR探测器发生位移并脱离皮肤接触，从而暴露于以下情况：1）环境光；2）fNIR光源直接发射的光；或3）来自皮肤表面反射的光，而非来自大脑皮层组织反射的光。这类运动伪迹很容易识别，因为它会在fNIR数据中引起突然且大幅度的尖峰信号。另一种更隐蔽的头部运动伪迹则源于重力对脑部血液的影响。快速的头部运动可能导致血液流向（或远离）被监测区域，从而迅速增加（或减少）局部血容量，并随之导致数据出现偏移。由于此类运动伪迹的动态变化速度较LED“爆闪”伪迹更慢，因此可能与大脑激活引起的实际血流动力学反应相混淆。因此，若要将fNIR作为脑功能监测技术应用于自然环境中，从fNIR数据中去除运动伪迹是一个重要且必要的步骤¹⁶。

心率（高于0.5 Hz）和呼吸（高于0.2 Hz）等生理信号的频率范围高于血流动力学响应，因此可以使用截止频率在0.1至0.15 Hz之间的线性相位低通FIR滤波器消除这些信号⁹。

仪器和环境噪声可能源于环境光，例如日光（直流，DC）、室内灯光（60 Hz）或计算机显示器发出的光（60–75 Hz）。建议通过相应地准备实验环境和数据采集方式来消除此类噪声。fNIR 设备盒中已内置模拟低通滤波器（抗混叠滤波器），以消除高频噪声在采样频率范围内的混叠效应。

有许多先进的降噪算法可供使用，这些算法利用了信号的不同特征^17-20。然而，如果数据无法恢复（例如信号饱和），则可以排除该受试者或实验会话。

图1. fNIR信号组成成分

fNIR 原始信号是光强度测量值（见图1）。通过测量两个波长下的光密度（OD）变化，可利用修正的比尔-朗伯定律^21-23获得氧合血红蛋白（oxy-Hb）和脱氧血红蛋白（deoxy-Hb）随时间的相对变化。在特定输入波长（λ）下的OD值，是输入光强度（I_in）与输出（检测到的）光强度（I_out）的对数比值。OD还与发色团的浓度（c）和消光系数（e）、光源与探测器之间的校正距离（d）以及一个恒定的衰减因子（G）相关。

在两个不同时间点具有相同的输入光强（I_in），并检测基线期（I_rest）和执行任务期间（I_test）的透射光强度时，波长λ处的光密度差（OD）为

在两个不同波长下测量光密度可得到

如果该2x2矩阵是非奇异的，则可求解该方程组以得到浓度值。通常选择两个波长：i）在700-900 nm范围内，此处氧合血红蛋白（oxy-Hb）和脱氧血红蛋白（deoxy-Hb）的吸收占主导地位，相较于其他组织发色团更为显著；ii）分别位于等吸收点（isosbestic point，约805 nm，即deoxy-Hb与oxy-Hb吸收光谱相交处）的下方和上方，以便将吸收变化分别主要集中于脱氧血红蛋白或氧合血红蛋白。本研究中使用的fNIR仪器采用730 nm和850 nm两个波长。

最后，利用标记（时间同步信号）对基线/静息期和任务期进行标注，并从氧合数据中提取选定的特征，例如均值、最小值和最大值。COBI Studio 会将原始光强测量值和通过修正的比尔-朗伯定律计算得到的氧合值保存为基于文本的文件，同时保存时间同步（标记）文件。COBI Studio 还可用于应用去噪方法，例如有限冲激响应低通或带通滤波器。输出文件可导出至常用分析软件（如 Matlab、Excel、SPM 和 SPSS）或专用分析软件（如 fnirSoft²⁴）进行进一步处理。

6. 代表性结果：

fNIR 信号示例

图2至图5展示了来自单一测量位置的fNIR原始信号，两个波长成分（730 nm和850 nm）分别显示。图2代表一段有效且可接受的信号片段，而图3和图4为不可接受的信号，需予以舍弃。图5显示的原始信号受到运动伪影污染，需要进行清理或舍弃。

图 2. 一个良好的功能性近红外光谱（fNIR）原始信号样本

图3. 一个850 nm通道饱和的不良fNIR原始信号样本。

图4. 一个fNIR原始信号的不良样本，显示存在硬件故障或电缆连接问题。

图5. 一个存在运动伪影的不良fNIR原始信号样本。

研究方案

学习效果的评估主要通过保持测试（即记忆）和迁移测试（即泛化能力）来体现。在本研究中，受试者在为期三天的获取阶段共练习了三个迷宫（maze1、maze2 和 maze3），每个迷宫各进行 105 次试验。两种实验条件——随机练习顺序（RND）和分组练习顺序（BLK）——如图 6 所示。两名受试者自愿参与了为期四天的研究。在第 4^th 天，每个迷宫各进行 10 次保持测试，且迷宫以随机顺序呈现。另外设计了两个新迷宫（maze4 和 maze5），其通道更多，起始点和终点也与先前练习的迷宫不同。每名受试者对这两个新迷宫各完成十次试验。这些新迷宫构成了迁移阶段，并以随机顺序向所有受试者呈现。迁移阶段的迷宫用于评估每位受试者将其在获取阶段中所学内容和练习经验进行泛化的能力。

图6. 代表性实验方案流程图。

研究行为学结果

以下图7至图9展示了受试者在每一天的平均特征值（路径长度、完成总时间及速度）。首先，列出了RND和BLK练习在迷宫1、迷宫2和迷宫3中的结果。接着，列出了迷宫4和迷宫5的结果，以比较随机练习与分组练习的效果。所有误差线均表示平均值的标准误（SEM）。

图7. RND训练在习得与保持任务中的行为表现总结，包括总路径长度、完成总时间及平均速度。

图8. BLK练习在习得和保持任务中的行为表现总结，包括总路径长度、完成总时间和平均速度。

图9. BLK与RND训练在迁移任务中的行为表现比较，包括总路径长度、完成总时间及平均速度。

研究 fNIR 结果

使用MazeWalker提供的标记数据（指示每个迷宫的开始和结束）对每个单独迷宫的时间过程中相对于基线的含氧血红蛋白浓度变化进行平均。浓度变化幅度越大，代表局部脑区激活水平越高。在保持和迁移任务中，与随机练习（RND）相比，分组练习（BLK）均观察到更高的激活水平。在迁移任务期间，分组练习（BLK）条件下的脑激活水平高于随机练习（RND）（见图10）。

对于BLK练习组，迁移试验所需的激活程度高于保持试验。而对于RND练习组，迁移任务与保持任务的激活水平并无差异，这与BLK练习组相反（见图11）。

图10. BLK与RND练习在保留任务（左）和迁移任务（右）中平均氧合血红蛋白浓度变化的比较。

图11. 比较 BLK（左）和 RND（右）练习条件下，保持任务与转移任务的平均氧合血红蛋白（oxy-Hb）浓度变化。

讨论

人脑中的前额叶皮层（PFC）有助于根据内部目标对思维与行为的协调进行认知控制。特别是，前部/背外侧PFC被认为在任务管理、计划和空间导航等高级认知功能中起中介作用²⁵。功能性近红外光谱技术（fNIR）是一种便携、安全且无创的脑部监测工具，已被用于临床、实验室及自然环境中研究脑激活。本探索性研究展示了利用Maze Suite与fNIR研究空间导航的神经行为学特征。在此项探索性研究中，MazeSuite平台与fNIR结合使用，以研究背外侧PFC在空间导航中的神经行为学作用，并展示这两种工具的联合应用。

MazeSuite 是一个用于实验设计、呈现和分析的平台。它能够通过用户友好的图形界面创建和应用简单的三维环境，并自动记录被试内或被试间比较所需的行为数据。在呈现 MazeSuite 环境的过程中，使用商用便携式连续波 fNIR 系统（Imager 1000，fNIR Devices, LLC）和 COBI Studio 软件¹⁵同步采集时间对齐的 fNIR 测量数据。fNIR 作为一种安全、有效的无创脑功能监测工具，已在临床、实验室及自然环境中被广泛用于脑激活研究^7,11，本研究采用该技术探讨空间导航任务中与情境干扰相关的认知反应。

为了考察练习顺序情境干扰的影响，受试者被分配到低干扰（BLK）或高干扰（RND）的练习顺序中。这些不同的练习安排用于检验在多种虚拟空间导航迷宫任务的学习、保持和迁移测试过程中学习效果的变化。行为学结果表明，无论何种练习顺序，完成迷宫所需的总时间均呈现单调递减趋势，提示随着练习的进行，受试者完成每个迷宫所需的时间逐渐缩短。此外，受试者穿越迷宫的平均速度（迷宫速度）随着练习而提高。这些随时间推移而改善的行为指标是学习发生的合理推论。练习过程中平均氧合血红蛋白（oxy-Hb）浓度的变化显示，与RND练习顺序相比，BLK练习需要更高的脑区激活水平。

与BLK练习顺序相比，RND练习在保持测试和迁移测试中均表现出更短的完成时间和更短的运动路径长度。在保持测试的多次试验中，BLK和RND练习的平均含氧血红蛋白（oxy-Hb）均呈现下降趋势，表明前额叶皮层（PFC）的活动减少。这一发现符合预期，因为既往研究提示，在学习的后期阶段，PFC的活动会有所降低^12,26。

此外，在迁移阶段探索新迷宫时，与随机练习（RND practice）的受试者相比，分块练习（BLK practice）受试者需要更高的脑区激活水平。由于已学习任务（即迷宫1、迷宫2和迷宫3）的练习顺序不同，对于以顺序方式学习任务的受试者而言，这种分层随机练习顺序可能具有足够的新颖性，从而需要投入更多的努力和认知资源来完成任务^12,26。然而，在随机练习组中，迁移阶段的神经激活水平并未高于保持阶段。这些发现与Van Horn及其同事报道的关于虚拟迷宫空间导航的正电子发射断层扫描（PET）结果相互印证¹²。

综上所述，我们介绍了将 MazeSuite 与 COBI Studio 结合使用，用于研究练习顺序对空间导航任务学习过程中情境干扰效应的影响。本文讨论的 fNIR 方法不仅限于空间导航任务，也可应用于其他神经影像学研究中的多种任务。本研究的设计、实施、数据采集与分析各阶段均进行了详细说明，旨在为未来的研究提供参考指南。

材料

本文使用的材料清单

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迷宫套件
fNIR 成像仪 1000