Name: 使用近红外光谱MazeSuite和功能研究学习空间导航 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2011-10-08T14:00:00.000+00:00
Duration: 20 min 12 s
Description: 学习使用MazeSuite设计三维迷宫实验并结合功能性近红外光谱技术监测背外侧前额叶皮层的认知活动。该方法支持在自然环境中进行无创脑功能研究，为神经科学研究提供便携式解决方案。

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本工作的部分经费由宾夕法尼亚州政府 #4100037709 分包合同 #240468 和德雷塞尔大学分包合同 #280773 提供。

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），以及用于分析和路径可视化的工具（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，提供更多详细信息。
1. 设计迷宫
Maze-Suite 中的 MazeMaker 应用程序允许通过在二维（2D）画布上以鸟瞰视角进行简单绘制，来创建三维（3D）环境。用户可以通过鼠标单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。
除了设定迷宫的起始区域和终点区域外，还可设置其他退出条件，例如超时时间。针对每种退出条件，也可显示不同的文本消息以通知参与者。在设计阶段，可使用 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具有重复试验的任务。为了便于进行重复试验的测试，MazeMaker 可以创建迷宫列表文件，即为一次实验会话生成的迷宫和文本消息的有序列表。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。
“补充视频二——MazeMaker”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
<ol>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
	<li>将电源适配器连接至设备，并打开电源开关。</li>
	<li>使用带状电缆将传感器垫与 fNIR 设备盒连接。
		<ol class="lalpha">
			<li>传感器垫内含光源（LED）和光电探测器。</li>
			<li>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。</li>
		</ol>	
	</li>
</ol>
放置传感器垫
<ol class="lalpha">
	<li>在放置传感器之前，请受试者将头发从额头抬起。将传感器条置于眉毛上方，使传感器的中心与穿过鼻梁的垂直对称轴对齐。</li>
	<li>将传感器垫片牢固地按压在额头上，并使用夹子在头部后方将电缆固定在一起。虽然并非必需，但建议使用头带或网球发带以确保传感器垫片固定稳妥。</li>
	<li>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。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。</li>
</ol>
启动 COBI Studio 软件以进行数据采集
<ol>
	<li>单击桌面上的认知光学脑成像（COBI）Studio13 图标，以打开主窗口。</li>
	<li>程序将自带某些预设的数据采集和可视化设置。</li>
	<li>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及触发（标记同步）设置。</li>
	<li>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。</li>
	<li>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。</li>
</ol>
3. 运行实验：生成迷宫
设备设置与启动 fNIR 数据采集
<ol>
	<li>LED 驱动电流决定每个 LED 的发光强度。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。建议将 LED 电流设置在 5mA 至 20mA 范围内。</li>
	<li>所有通道初始增益的默认值为 20。建议增益值为 1、5、10、15、20。</li>
	<li>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”，然后调节 LED 驱动电流和设备增益，直至获得合适数值。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，再减小 LED 驱动电流。待信号质量达到可接受水平后，继续进行第 4 步。</li>
	<li>开始基线采集。系统将采集 10 秒数据，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。</li>
	<li>等待基线采集完成（可能需要 10–20 秒）</li>
	<li>点击“开始记录”，系统将开始保存所有数据。实验流程应在该操作后启动。</li>
	<li>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，插入手动标记以标注特定事件。</li>
	<li>启动 Maze Suite 以呈现视觉刺激。</li>
</ol>
使用 MazeWalker 渲染迷宫
<ol>
	<li>从“开始”菜单中运行 MazeWalker&gt;Maze Suite&gt;MazeWalker</li>
	<li>在“高级”菜单中选择“启用串行端口”，以开启标记同步功能&gt;串行端口选项。确保选择正确的 COM 端口地址。</li>
	<li>选择由 MazeMaker 创建的迷宫列表文件，并为本次实验会话指定新日志文件的名称。可在“walker”字段中记录姓名或参与者编号。也可选择使用自动日志（autolog）功能，以自动生成带时间戳的日志文件，替代手动指定日志文件。</li>
	<li>点击“开始”以启动流程。根据视频设置，实验方案可全屏或窗口模式运行。</li>
</ol>
4. 可视化受试者的路径
利用 MazeAnalyzer，研究人员可以基于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，包含每项迷宫任务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；以及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，从而使其暴露于以下情况：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数据中引起突然且显著的尖峰信号。另一种更为隐蔽的头部运动伪迹则源于重力对脑血流的影响。快速的头部运动可能导致血液流向（或远离）被监测区域，使该区域血容量迅速增加（或减少），从而导致数据出现相应偏移。由于此类运动伪迹的动态变化比LED“爆闪”信号更缓慢，因此可能与大脑激活引起的实际血流动力学响应相混淆。因此，若要将fNIR技术应用于自然环境下的脑功能监测，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滤波器将其消除9。
仪器和环境噪声可能来源于环境光，例如日光（直流）和室内灯光（60 Hz），或来自计算机显示器的光线（60–75 Hz）。建议消除此类噪声的最佳方法是相应地准备实验环境和数据采集条件。fNIR 设备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该次实验会话。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig1.jpg" alt="显示光强度随时间变化的图表，包含心搏、呼吸、梅尔波周期及运动伪影。" data-altupdatedat="1788304762000"> 
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，OD 是输入光强度（Iin）与输出（检测）光强度（Iout）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。 
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443eq1.jpg" alt="涉及光吸收的光密度方程，说明OD计算的示意图。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="方程 1">
在两个不同的时间点具有相同的输入光强（Iin），并检测基线期（Irest）和任务执行期间（Itest）的出射光强，则波长λ处的光密度（OD）变化为 
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443eq2.jpg" alt="光谱学公式，用于光谱分析中光密度变化ΔODλ的计算方程" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="公式 2">
在两个不同波长下测量光密度可得到 
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443eq3.jpg" alt="光密度光谱方程；矩阵形式；吸收与浓度分析" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="公式 3">
如果该2x2矩阵是非奇异的，则可求解该方程组以得到浓度。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，即脱氧-Hb与氧合-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-Hb或氧合-Hb。本研究使用的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 将原始光强度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，同时也保存时间同步（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2-5展示了来自单个测量位置的fNIR原始信号，其中两个波长成分（730 nm和850 nm）分别显示。图2代表一个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，需予以剔除。图5显示的原始信号受到运动伪影污染，需要进行清理或剔除。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig2.jpg" alt="光强度随时间变化的光谱分析图，显示在 730nm 和 850nm 波长下的稳定性。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图 2"> 
图 2. 一个良好的功能性近红外（fNIR）原始信号样本
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig3.jpg" alt="在730nm和850nm波长下光强度随时间变化的光谱结果图。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图3"> 
图3. 一个850nm通道饱和的不良fNIR原始信号样本。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig4.jpg" alt="光谱图，730nm 和 850nm 处的光强度，时间与检测器的关系，光学研究问题。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图 4"> 
图 4. 一个由于硬件问题或电缆连接不良导致的不良 fNIR 原始信号样本。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig5.jpg" alt="显示在730nm和850nm处存在运动伪影的光强图；光谱分析结果。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图5"> 
图5. 一个存在运动伪影的fNIR原始信号不良样本。
研究方案
学习效果的评估最好通过保持测试（即记忆）和迁移测试（即泛化能力）来体现。在本研究中，三个迷宫（maze1、maze2 和 maze3）在习得阶段进行了练习，持续三天，每个迷宫共完成 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。共有两名受试者自愿参与了为期四天的研究。在第 4 天th 每天进行每种迷宫的10次保留试验，迷宫以随机顺序呈现。创建了两种新的迷宫（maze4和maze5），其具有比最初练习的迷宫更多的通道以及不同的起点和终点。受试者完成每种新迷宫的十次试验。这些迷宫构成迁移阶段，并对所有受试者以随机顺序呈现。迁移阶段的迷宫用于确定每位受试者将在多大程度上将其在习得阶段迷宫中的学习与练习进行泛化。 
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig6.jpg" alt="阻断式与随机练习示意图；各日试验分布；技能习得研究。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图6"> 
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；随后，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。所有误差线均表示均值的标准误（SEM）。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig7.jpg" alt="显示第1-4天路径长度、总时间和速度的迷宫表现条形图" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图7"> 
图7. RND练习行为表现总结，包括获取和保持任务的总路径长度、完成总时间及平均速度。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig8.jpg" alt="迷宫导航分析；柱状图；各天之间的路径长度、时间和速度比较" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图8"> 
图8. BLK练习行为表现总结，包括获取和保持任务的总路径长度、完成总时间及平均速度。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig9.jpg" alt="路径分析，比较迷宫4和迷宫5中的指标；路径长度、时间、速度。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图9"> 
图9. BLK与RND练习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），对每个迷宫任务期间相对于基线的含氧血红蛋白浓度变化进行时间进程上的平均。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RND练习相比，BLK练习均观察到更高的脑激活水平。在迁移任务期间，BLK练习条件下的脑激活水平高于RND练习（见图10）。
对于BLK练习组，迁移测试所需的大脑激活程度高于保持测试。而对于RND练习组，迁移任务与保持任务之间的激活水平并无差异，这与BLK练习组相反（见图11）。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig10.jpg" alt="保留阶段和迁移阶段的氧合血红蛋白浓度柱状图，比较BLK组和RND组。" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图10"> 
图10. BLK组与RND组在保留任务（左）和迁移任务（右）中平均氧合血红蛋白浓度变化的比较。
<img src="/files/ftp_upload/3443/3443fig11.jpg" alt="条形图比较 BLK 和 RND 条件下保持任务与迁移任务的平均 ∆Oxy-Hb 浓度" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="图 11"> 
图 11. BLK（左）和 RND（右）练习条件下，保持任务与迁移任务的平均氧合血红蛋白（oxy-Hb）浓度变化的比较。

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</ol>

fNIR Devices, LLC 生产光学脑成像仪器，并获得了德雷塞尔大学的知识产权和专有技术许可。H. Ayaz、M. Izzetoglu、K. Izzetoglu 和 B. Onaral 参与了该技术的研发，因此在新成立的初创公司 fNIR Devices, LLC 中持有少量股份。

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。

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

Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation

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。

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。

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

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...

本演示的目标有两个。首先，展示实验方案的设计流程以及 May suite 的使用方法；其次，演示 FNIR 脑活动监测系统的安装与部署。May suite 可用于设计和编辑定制的 3D 环境，同时追踪参与者的行為表現。为了演示这些方法，本研究报告了一项子研究，以展示如何在单个实验中同时使用 May 套件和 FNIR。该研究涉及评估受试者在分组练习和随机练习顺序下，学习和掌握计算机权杖任务过程中背外侧前额叶皮层的认知活动。FNIR 是一种光学脑功能监测技术，利用近红外光来追踪大脑皮层内血流动力学反应的变化。1977年，Job Ossy 及其同事首次实现了对脑血流动力学和氧合状态的无创监测。该技术可用于设计便携式、安全、经济、无创且最小侵入性的监测系统，能够在自然环境中测量大脑活动。在可移动和野外条件下，近红外光在700至900纳米波长范围内可穿透组织数厘米深度。当光进入组织时，会被吸收或散射。吸收是由发色团等吸光分子引起的，例如血红蛋白和水；散射则发生在组织结构中，例如细胞膜和组织层。典型的近红外功能成像（fNIR）测量包含一个测量单元，该单元具有光源和探测器。当光源激活时，光穿过头皮并进入组织，在组织中向各个方向传播，并随着传播距离的增加而强度逐渐衰减；由于经历多次连续散射，部分光会重新返回组织表面，并被探测器接收。到达探测器的光子实际上穿过了一个呈香蕉形状的区域。探测器的测量结果提供了有关光源与探测器之间该区域的信息。这一对装置称为源-探（source-detector pair），其穿透深度，即香蕉形路径的曲率，取决于光源与探测器之间的距离。因此，FNIR传感器的几何结构在设计中至关重要。根据认知任务类型及前额叶皮层测量需求，光学探头间距通常为2.5厘米至3厘米。在本研究中，我们采用了型号为1000的FNIR设备。该仪器基于20世纪90年代Chance及其同事的设计，并在德雷塞尔大学光学脑成像实验室进一步开发。该设备不依赖光纤或导光管将光学生物传感器与皮肤连接，因此更易于设置，长时间使用更舒适，且不易产生运动伪影。然而，该传感器专门用于检测位于前额下方的背外侧前额叶皮层的皮层激活，由于头发的干扰，无法用于头部其他区域。本研究中使用的FNIR传感器垫包含四个发光二极管，可分别发射波长为730纳米和850纳米的非相干光。传感器设有10个光电探测器，通过按顺序点亮发光二极管，并结合周围的探测器，共形成16个测量位置。每次扫描时都会对各个区域进行采样。这包括两种不同波长的光强度测量，以及用于环境光校正的暗电流测量，每个测量位置共包含三个通道，因此每次扫描总共记录48个通道的数据。传感器垫片放置于受试者头部侧面的前额区域。一人应位于受试者的左侧，另一人位于受试者的右侧。传感器应放置在受试者右侧眉毛上方，并在垂直方向上居中。假想的垂直对称线穿过前额中线，然后通过鼻部中线。传感器垫的中心线与前额和鼻子的中线重合。传感器垫定位后，将电缆从两侧拉紧，并在头部后方连接。用夹子固定电缆后，必须检查传感器垫是否与皮肤充分贴合，确保光学元件与皮肤之间无凸起或间隙。检查耦合是否良好的一种方法是在传感器垫上施加轻微压力，并感受位置是否会随压力发生变化。有时可在功能性近红外（fNIR）传感器上放置头带、弹性带或较紧实的布料（如网球头带或头巾），以确保光学探头与皮肤之间的稳定耦合。在确定传感器位置后，应通过启动数据采集来验证所有通道的信号。首先，应将传感器垫连接至fNIR硬件控制箱。应通过 USB 线缆将设备连接至计算机，并同时开启两个系统的电源。接着，在计算机上单击左侧窗格中的快捷方式运行 Kobe Studio，然后单击“启动当前设备”链接。如果设置正确，消息窗格将显示设备已启动，同时图形界面将显示新采集到的信号。信号水平取决于LED电流和增益设置。一个经验法则是将这些参数设置在700毫伏以上和4,000毫伏以下。此外，信号应保持稳定。过大的变异和尖峰可能表明传感器耦合不当，或电缆或硬件连接存在问题。在某些情况下，一两个侧向通道（左侧的通道1和2，右侧的通道15和16）可能位于头发上，导致其信号值过低。您可继续实验，随后在分析阶段剔除这些通道。由于不同个体的皮肤光学特性存在较大差异，您可能需要根据每位受试者调整设备参数。如需更改设备设置，请首先点击“停止当前设备”，然后在左侧窗格中点击“设备属性”。转到对话框中的数据采集设置选项卡。如果希望首先提高信号值，请增加LED电流值。增大LED电流值意味着LED将发出更亮的光。如果需要先校准信号强度，请降低增益。初始增益值将应用于所有体素。设置参数后，点击保存，然后点击开始。当前设备可使用新设置的参数开始数据采集，实验过程中也常使用标记来识别特定事件。标记分为两种：手动标记和自动标记。手动标记通过点击 K 主窗口上的按钮生成，带有时间戳，并与功能性近红外数据一同保存。当设备停止时，可从外部设备或计算机软件接收自动标记。前往左侧窗格中的设备设置，在同步设置选项卡中勾选“侦听标记”。建议使用串行端口作为标记通信方式。确认串口号已设置为计算机上的有效端口号。随后，可使用 ePrime 或 May Suite 等刺激软件发送标记，这些标记值将被接收，并带有时间戳，与 FNIR 数据一同保存在该计算机上。原始 FNIR 信号是光强度的时间序列信号。在将原始光强值转换为氧合值之前或之后，均可去除数据中的噪声。需要从原始的近红外功能成像（fNIR）测量数据中消除诸如呼吸、心跳和设备噪声等生理上无关的信息。与心率相关的成分通常具有约0.5赫兹或更高的峰值，而呼吸频率则介于0.2赫兹至0.4赫兹之间，因此可通过滤波等方法去除这些生理伪迹。采用有限冲激响应和线性相位低通滤波器。信号也可能受到运动伪影的干扰。当功能性近红外传感器的光源或探测器因头部运动而偏离原始附着位置或与皮肤失去接触时，功能性近红外测量结果中可能会出现意外的突发性信号或尖峰。此外，如果光源与皮肤失去耦合，检测器可能会记录到极低的值，因为可能没有光传递到检测器，或者由于皮肤表面反射的光导致检测器接收到极高的强度并出现瞬时饱和。如果检测器弹起并与皮肤失去接触，也可能发生类似的饱和效应。环境光的泄漏以及头部运动还可能进一步引起施加在传感器垫或光源和检测器上的压力发生变化。这些变化可能导致更多光子进入组织，从而暂时改变检测到的光强度。除了通过肉眼检查数据中可能存在的运动伪影外，目前已有越来越多的运动伪影检测与去除算法，可实现该过程的自动化并消除主观性。文献中的伪影去除算法范围广泛，从简单的低通和VAM通滤波器，到小波分析、独立或主成分分析，再到自适应维纳滤波器和考曼滤波器等最优滤波方法。连续波系统通过使用修正的比尔-朗伯定律，将原始fNIR信号转换为相对氧合变化。在特定输入波长下的光密度（OD）是输入光强度与输出光强度的对数比值。OD 还与发色团的浓度和吸收系数、光源与探测器之间的校正距离，以及一个常数衰减因子相关，该因子对应于两个不同时间点具有相同输入光强度的情况。OD 的差值可以仅用检测到的光强度值来表示。通常选择的两个波长分别为：其一在 700 至 900 纳米范围内，此范围内氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的吸收相对于其他组织发色团占主导地位；其二为一个波长位于等吸收点（isosbestic point）以下，另一个位于其以上，该等吸收点约为 805 纳米，此处脱氧血红蛋白与氧合血红蛋白的吸收光谱相互交叉。如果二乘二矩阵无显著性，可设定该方程用于求解浓度。在计算出血红蛋白含氧与脱氧值的相对变化后，下一步是根据所采用的实验方案和认知任务提取特征。特征提取最常用于减少数据量，并通过统计分析对不同认知任务、受试者组别以及解剖位置之间进行比较。常用的特征包括氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白的最大值、最小值、均值或中位值，以及反应时间，即达到最小值或最大值所需的时间。这些特征可以在由单次试验范式获得的特定认知刺激诱发的血流动力学反应中提取，也可以在通过区组试验设计和范式实施的、对应于特定条件的数据片段或数据区组中提取。May suite 包含三个组件，分别针对实验的特定阶段：设计、实验和分析。Maze Maker 可让用户轻松为实验方案的每个阶段设计三维环境。简单的环境可在短时间内创建完成。首先，定义地面区域，然后使用墙体工具确定迷宫的边界。最后，设置受试者的起始位置和出口区域。保存后，可使用快速运行工具立即测试该环境。可根据特定实验设计的需求创建更复杂的环境。通过引入交互式对象、光照控制和纹理化，可对环境进行自定义。 使用迷宫列表构建器可以创建并保存Mel文件，这些文件结合了特定的迷宫组合和用户消息，用作实验流程。可以利用Masis功能来实施具体的实验设计，实验层级可按照难度递增或随机化的方式进行排列，也可按对照组与实验组的层级进行设计。实验的各个独立试验通过使用迷宫行走者（Maze Walker）程序来运行。在迷宫行走者（Maze Walker）中更改设置可让用户进一步明确实验条件。控制方式可更改为接受来自不同设备的输入，包括键盘、鼠标和操纵杆。外部设备可与迷宫行走者进行双向通信，以获取信息或触发环境中变化。设备通信可通过TCP/IP或串行电缆进行，并能与多种设备对接，包括EEG-fMRI和fNIR。在实验过程中，Mais Walker会记录受试者的运动轨迹以及实验期间发生的任何事件。利用Maze Analyzer程序，可将MACE文件连同记录的用户路径一并显示，以便回溯查看。可以叠加不同的路径以辅助分析，并可计算不同试验的统计信息。此外，收集到的信息可导出至 Excel 或 MATLAB 进行进一步处理。我们的认知功能库包含多种可通过不同类型任务调用的功能与能力，包括虚拟空间导航、迷宫任务等。前额叶皮层中的大脑激活模式在初次执行新任务、练习后以及保持阶段均有所不同。利用功能性近红外光谱技术（fNIRS）并聚焦于前额叶皮层，我们正在充分利用前额叶皮层（PFC）的功能，特别是执行功能、在行为过程中对认知功能的调控、在解决问题任务中对PFC的运用，以及在工作记忆中保持多个信息项目时对高级结构的使用。在学习多个相似任务时，练习的组织方式是一种被称为情境干扰效应的学习现象。当个体在不同的练习安排下掌握多个任务时，情境干扰效应会表现得尤为明显。当需要学习的任务以非顺序且不可预测的顺序呈现时，会产生高情境干扰。当需要学习的任务以可预测的顺序呈现时，则产生低情境干扰的分组练习。每位参与者在三天（周一、周三和周五）内共完成315次习得试验，每天完成三种迷宫中每种迷宫的105次试验。接下来的星期一，即学习后72小时，以随机顺序进行30次保留试验和20次迁移试验。在所有阶段中，对16个光学位点的前额叶皮层活动进行了监测。采用功能性近红外光谱（fNIRS）的依赖性测量指标，包括平均氧合血红蛋白的相对变化以及迷宫任务的行为学测量指标：总时间、路径长度和平均速度。行为实验结果表明，无论练习顺序如何，走迷宫所需时间均呈现单调递减趋势，即完成迷宫所需的总时间随着练习次数增加而逐渐缩短，这符合学习行为评估的预期结果。此外，参与者通过迷宫的平均速度（即迷宫速度）随着练习次数的增加而提高。同样，随着时间推移，行为测量指标的改善也符合对这些结果进行学习推断的预期。对于较简单的迁移任务，每项迁移任务的随机练习与分块练习进行了并列比较。在四项分块练习中，其表现优于随机练习。然而，对于较难的迁移任务——迷宫五，随机练习的效果优于分块练习的平均氧合水平。练习试验期间血红蛋白浓度的变化表明，与随机顺序相比，分组顺序需要更高的脑部激活水平。此外，在分组练习顺序内的学习过程中进行比较时，新任务（如在迁移阶段出现的任务）比已学习任务需要更高的脑部激活水平，鉴于已学习任务的练习顺序不同。对于以分组顺序学习该任务的参与者而言，这种分层随机练习顺序可能具有足够的新颖性，需要投入更多的努力和认知资源才能完成任务。此外，对于随机练习顺序，神经激活的迁移阶段并未高于保持阶段。总之，这项探索性研究展示了利用May系列设备和功能性近红外光谱技术（FNIR）研究空间导航学习中神经行为特征的应用。May Suite 可通过用户友好的图形界面设计和应用简单的三维环境，并能自动记录被试内或被试间比较的行为测量数据。FNIR 是一种便携、安全且非侵入式的脑功能监测工具，已应用于临床实验室及自然环境中以研究脑激活。我们希望本演示有助于您理解这些工具。祝您的实验顺利。

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