用全腦的腦電圖和近紅外功能成像結合測量在類別流暢性任務時的心理狀態

隨著腦科學測量設備的發展，越來越多的研究者不再滿足于使用單一的腦電測量或者近紅外測量進行腦部功能的檢測和實驗研究，隨之而來的是多模態的結合測量。近紅外和腦電的結合，既考慮到了腦電的高時間分辨率也兼顧了近紅外的高空間分辨率，兩者的結合使得研究者對認知功能或腦功能測量更為得心應手。那么究竟所謂的多模態結合是否能如預期所想，同時應用到腦電的高時間分辨率和近紅外的高空間分辨率呢？17年下半年新出的一篇論文，以多模態結合的方式測量10個被試，解釋了這一點。

論文摘要

使用全腦腦電和近紅外功能成像測量，即對比EEG&fNIRS多模態測量與單個測量系統之間的比較，采集健康被試群體在執行類別流暢性測驗時的數據并將其應用到機器學習方法中，得出結論如下：腦電圖和近紅外的結合其精度高于各子系統。該研究亮點在于準確和實用的解碼方法，對醫學診斷、腦機接口設計和神經工效學方面應用都有極大的潛力。

前言及方法

一直以來準確、實用、無創地測量心理狀態是所有研究人員夢寐以求的目標，高精確度和便捷性是很多應用的技術方向。一些應用于生活和診所中的主動或被動的腦機接口技術，例如，通過更為精確的設計來提高人類的表現能力、幸福感、測量認知和認知狀態、診斷和治療疾病等。多模態結合研究能夠保證其測量數據的精確性，本次的主要目標是量化使用相比單個測量的數據質量。

腦電圖主要來自于樹突突觸后電位的同步化，它是一個大神經元種群的輸入，而不是其動作電位。通過測量在電極和放置在頭部或者身體上的參考電極之間的電位差（<100uv），EEG可以反映在該電極位置記錄的動作電位，但也可能會受到遠處較強電位的影響。近紅外功能成像測量，依據血液動力學可以通過近紅外光測量擺放在頭皮上的探測器和光源形成有效通道中相關血氧濃度的變化。它與EEG測量同樣具有便攜性。我們使用連續波方法上，兩個波長的近紅外光測量皮質上的含氧和脫氧血紅蛋白改變量。光源和探測器擺放在距離不遠的光極點上，通過修正的Beer-lambert law進行計算血紅蛋白改變量。在神經活動中，會伴隨含氧血紅蛋白的增加和脫氧血紅蛋白的減少。這個和核磁的血液動力學反應類似。近紅外已經被廣泛地使用在成人的腦成像研究和腦發展領域中。

腦電和近紅外信號來自于不同的測量原理和物理學基礎，也表示這可能會受到光學耦合機制或測量元件的影響而導致測量上的時間不一致性。因此，使用兩個測量系統進行收集數據是最好的選擇。腦電和近紅外測量結合也提供了基于神經血管的相關信息。神經血管信息會比單一的腦電測量和近紅外功能成像測量要更為精確和具有優勢。

雖然腦電和近紅外結合的研究已經相對來說比較多，但是沒有系統的進行兩者結合和單個測量之間的特點比較。另一個主要的研究目的是比較使用混合系統中各子系統的性能。在本次研究中我們使用腦電和近紅外在基于10-20的腦全圖上測量，包括前額葉、額葉、中央區、顳葉、頂葉、枕葉區域。很多研究者使用前額葉進行研究因為其頭發較少。實際上，在快速部署方面，小范圍精確性的測量比全圖測量要好。在測量精度上，如在BCI研究中，就引起了小范圍測量精確度的問題。本文使用的全腦測量模式允許我們解決這個問題。

我們使用比較合適的言語流暢性測量中的類別流暢性作為測量任務。類別測量任務需要更多的心理能力，比如在特定的語義類別中枚舉并在所提供的語義中搜索單詞會需要額外的注意力及自我控制以防重復枚舉。在健康個體中進行類別流暢性測試已經有了很多的神經影響數據。言語流暢相關能力表現和腦活動的改變與臨床結果有關，如創傷性腦損傷或認知能力下降。言語流暢性任務也在BCI研究中或其他研究中被廣泛使用，然而我們沒有發現在多模態結合中測量言語流暢性，因此使用腦電和近紅外結合在語言環境中的研究會有很大的貢獻，尤其在測量的精確度和實用性上。

研究設計

本次實驗，經過休斯敦大學機構評審委員會批準，使用標準設計的BLOCK設計。在填寫知情同意書后，被試坐在桌子前的椅子上，一個block實驗設計包括30秒的休息時間，被試處于放松狀態、不進行移動、思考或沉睡。之后是30S的類別流暢性測驗任務。在任務的開始階段，從先前的名單中隨機選擇測驗的目標詞如：花、車。被試的任務是枚舉屬于此類的單詞。在桌子上的小白板上寫下名字。要求只用一只手且盡量小幅度地移動，30秒大概可以寫6個左右的單詞。實驗過程中比較快的被試會被通知慢一點。如果在小白板上沒有發現任何詞語的話則以同樣的速度寫上“沒有想法”。任務過后是下一個30S休息時間，最后一部分是讓被試以周一-周二-周日的形式以相同速度寫下詞語，作為控制條件。任何一個記錄都包括這三個重復的Block：任務、Rest或控制時間段。十個健康的被試參與了研究（8男，平均年齡26，24-28之間）。所有的被試都能夠使用英語交流而且實驗前三小時內無飲酒或咖啡，沒有吸煙史和其他疾病（自我報告）。

數據收集

腦電和近紅外的數據同步采集使用迷你EEG和NIRScout拓展連續波系統（美國NIRX，深圳瀚翔為中國區總代）。迷你EEG采用經藥監局批準的無線設備，在250Hz水平上以16位的分辨率記錄19個通道數據。fNIRS連續波分別在760和850nm處，且近紅外軟件在每次記錄時都可以進行信號質量的檢測。EEG和fNIRS的結合同步使用Prestation 軟件進行操作，EEG和近紅外的通道共同坐落在10-20系統中的Fp1、Fp2、F7、F3、F8、C3、Cz、C4、T3、T4、T5、T6、P3、P4、Pz、O1、O2點，覆蓋了整個頭部。EEG的參考和地電極分別位于FCz和Fpz，為了穩定地將腦電圖傳感器保持在一起，在每個點都有fNIRS源探測器對時，我們使用了三聯容器。

過程

信號經過了雙通濾波（0.5-80Hz的腦電濾波和0.01-0.5的近紅外濾波），并且腦電經過60Hz的交流電濾波來消除交流電的影響。功率圖譜使用非重疊的△W=1秒的明窗窗口建立。這個△f=1/△W=1HZ對于在后來的特征提取階段確定頻帶是足夠的了。近紅外探測器在兩個波長所產生的數據通過修正的beer-lambert公式來計算相應的含氧和脫氧血紅蛋白改變量。研究者進行了偽跡處理如眨眼、肌肉運動、運動影響和睡眠。有兩個被試的數據因為包涵了過多的額外偽跡，所以被剔除了。因此有8個包含最多10%的數據偽跡進入了分析階段。在MBL中使用的參數值和其他硬件的設置及預處理和之前的研究是一樣的。數據1顯示了預處理數據的一個例子。大多數的EEG波包含了明顯的α波，頻率在8-12HZ。特別是在頂葉和枕葉區域。腦電圖的模式，以及oxy-(紅色的痕跡)和脫氧血紅蛋白的變化(藍色)，包含了可能與不同程度的認知負荷有關的波動。本文中描述的計算使用了Matlab的v.8.2.0.701。

美國NIRX公司

美國NIRX是一家致力于近紅外成像研究的專業企業，近紅外設備制造采用德國工藝，追求更精準的設計和更優質的服務，分析軟件所使用的近紅外數據分析環境在NITRC（神經成像信息學工具與資源之家）光學成像下載量為第一，活躍度為第一，深受歐美神經科學研究的喜愛，包含了便攜式近紅外NIRSport、NIRSOUT、NIRSCOUTX等兼容LED光源和laser激光光源可選，滿足從幼兒到老年人的含氧和脫氧血紅蛋白測量，更具有多模態結合能力，包括其與EEG/ERP、fMRI、TMS、TDCS等設備的結合。近期，NRIX設備結合成熟的近紅外數據分析軟件使得最近涌現出一批高影響因子文章：

1、de Lima-Pardini, Andrea Cristina., Zimeo Morais, Guilherme A., Balardin, Joana Bisol., Coelho, Daniel Boari., Azzi, Nametala Maia., Teixeira, Luis Augusto.,Sato, Jo?o Ricardo. (2017). Measuring cortical motor hemodynamics during assisted stepping - An fNIRS feasibility study of using a walker., Gait Posture, 56, 112-118.  便攜式近紅外NIRSport8*8；（康復、自然環境）；

2、Balardin, Joana B., Zimeo Morais, Guilherme A., Furucho, Rogério A., Trambaiolli, Lucas., Vanzella, Patricia., Biazoli, Claudinei.,Sato, Jo?o R. (2017). Imaging Brain Function with Functional Near-Infrared Spectroscopy in Unconstrained Environments., Front Hum Neurosci, 11, 258. 臺式NIRScout16x16 &便攜式NIRSport8x8；（運動：音樂+乒乓球，自然環境檢測）；

3、Balardin, Joana Bisol., Zimeo Morais, Guilherme Augusto., Furucho, Rogério Akira., Trambaiolli, Lucas Romualdo., Sato, Jo?o Ricardo.. (2017). Impact of communicative head movements on the quality of functional near-infrared spectroscopy signals: negligible effects for affirmative and negative gestures and consistent artifacts related to raising eyebrows., J Biomed Opt, 22(4), 46010.NIRScout16x16臺式近紅外（人際間交流、信號質量控制）；

4、Shin, Jaeyoung., Müller, Klaus-Robert., Schmitz, Christoph H., Kim, Do-Won., Hwang, Han-Jeong.. (2017). Evaluation of a Compact Hybrid Brain-Computer Interface System., Biomed Res Int, 2017, 6820482.  NIRSport8*8；（BCI腦機接口）；

5、Graber, Harry L., Al abdi, Rabah., Xu, Yong., Asarian, Armand P., Pappas, Peter J., Dresner, Lisa.,...Barbour, Randall L. (2015). Enhanced resting-state dynamics of the hemoglobin signal as a novel biomarker for detection of breast cancer., Med Phys, 42(11), 6406-24.  NIRSOUT32×64；（疾病）；

6、 Piao, Daqing., Barbour, Randall L., Graber, Harry L., Lee, Daniel C.. (2015). On the geometry dependence of differential pathlength factor for near-infrared spectroscopy. I. Steady-state with homogeneous medium., J Biomed Opt, 20(10), 105005. DPF（近紅外光譜的路徑長度因子，方法學）；

7、Zhang, Dandan., Zhou, Yu., Hou, Xinlin., Cui, Yun., Zhou, Congle.. (2017). Discrimination of emotional prosodies in human neonates: A pilot fNIRS study., Neurosci. Lett., 658, 62-66. NIRSOUT 16*24；（嬰幼兒認知）。