基于fNIRS技术的脑机接口研究

功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)作为一种无损光学脑成像技术,可用于构建脑机接口(brain-computer interface,BCI)以识别操作者肢体控制意图.利用fNIRS技术测量11位参试者的手臂伸展、腿部伸展和手指敲击的前额皮层(prefrontal cortex,PFC)和运动功能皮层(motor cortex,MC)的血氧变化信号,并利用fNIRS的生理特征和支持向量机建立fNIRS-BCI分类器.结果表明手臂伸展、手指敲击和腿部伸展的四分类fNIRS-BCI平均正确率分别为89.32%,、88.66%,和91.35%,;fNIRS-BCI的运动想象动作的分类正确率不低于运动执行动作;3种任务范式的混淆矩阵分析结果表明:运动想象诱发的脑功能活动与同侧肢体的运动执行、对侧肢体的运动想象活动产生混淆,3种任务范式的同侧运动想象和运动执行的血氧数据检验结果存在显著差异.因此,fNIRS-BCI能有效识别运动想象和运动执行活动,且运动想象和运动执行活动的血氧数据变化具有可分性.

基于fNIRS的情绪对工作记忆负荷影响规律研究

目的研究情绪刺激和任务负荷共同影响下的大脑皮层血氧特性响应规律。方法 20名年轻男性分别进行了负性、中性与积极3种情绪图片刺激下1~3-back认知记忆负荷任务实验,采用功能近红外谱(functional near-infrared spectroscopy,fNIRS)监测参试者脑前额叶皮层(prefrontal cortex,PFC)功能区和左右运动区的含氧血红蛋白(Hb O_2)与脱氧血红蛋白(Hbr)信号均值、斜率及近似熵(approximate entropy,ApEn)3种生理特征指标来描述其脑功能活动。结果随着任务负荷增加,均值表征的脑功能活动强度增强,PFC区域血氧供应和脑功能活动强度变化率降低且趋于稳定。近似熵用于表征的脑功能活动复杂度指标,随着任务负荷增加,中性情绪状态下复杂度降低,而在负性和积极情绪状态下复杂度上升。结论背外侧PFC区域为任务负荷敏感区域脑区;运动区域脑功能活动会受情绪状态影响。近似熵能有效地表征脑区fNIRS信号的复杂度变化,并适合描述情绪状态下大脑皮层功能活动多样性。

基于fNIRs技术的清醒-睡眠状态识别

目的研究睡眠-清醒状态下大脑血氧变化特性,探讨基于功能近红外光谱深层次信息识别两状态的可行性。方法采用便携式功能近红外设备（波长849 nm、757 nm）测量了6名年轻（20~26岁）男性志愿者静止躺卧姿势下睡眠-清醒状态大脑前额位置6通道的功能近红外谱（f NIRs）数据,计算得到反映前额叶血氧水平变化的氧合血红蛋白（HbO_2）均值、心动信号和Burg功率谱等共计36个生理特征,并用支持向量机（support vector machine,SVM）分类器建立了清醒与睡眠两个状态的识别模型。结果在清醒与睡眠过渡阶段大脑前额叶HbO_2均值水平呈下降趋势,心动信号频率在睡眠由浅入深过程中也呈下降趋势;睡眠时功率谱中呼吸波与心动强度均比清醒时有所下降（符合正常睡眠呼吸变缓、心动减弱规律）;睡眠-清醒状态的平均分类识别准确率可达90%。结论基于功能近红外光谱信息检测实现人体静止躺卧姿势下睡眠与清醒状态的自动化识别具有技术可行性,对在轨航天员空间作息评估与规划具有实际应用价值。

航天噪声环境对脑机接口的影响研究

针对目前研究较薄弱的脑机接口在舱内噪声环境下的适应性问题,通过调整天宫一号舱内噪声录音至60dB以完全模拟太空舱内环境噪声,探究了P300、SSVEP和运动想象三种脑机接口在模拟天宫一号舱内噪声环境下分类正确率和特征的变化。结果显示:模拟天宫一号噪声环境与安静环境(20~40dB)相比,P300靶刺激幅值发生了较显著提高,但是分类正确率无显著性改变;SSVEP的各频率信噪比和分类正确率无显著性改变;运动想象正确率下降且显著,但仍在适用范围。表明脑机接口在载人航天噪声环境下具有较强适用性。

基于BCG的可穿戴式监测系统设计

心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)是从力学角度实现心脏功能的检测,可以反映心脏收缩性能等重要指标。文章设计了一种可以实时采集心冲击信号的可穿戴式系统,同时还可以实现人体温度、呼吸等信号的采集。文章对7名健康被试者进行信号采集与处理,处理后的信号波形特征与标准信号基本一致。设备体积小,负荷低,操作方便,在居家检测和临床应用方面有着广阔的发展前景。

新课标下小学语文高年级教材的更新

小学语文新课程实施首先从教材入手，本文主要从三个方面来介绍了小学语文高年级新教材的特点：在教材内容上注意全面体现素质教育的要求；在语文基本功训练安排上，注重循序渐进，环环相扣；在教材具体安排上，注意培养学生的自学能力。

浅谈语文教师应有的素养

随着经济建设的不断发展及市场经济体制的不断完善，素质教育成为我国教育体制改革的重要方向，对教师专业化素质的要求也越来越高。小学教育是基础教育，是国民教育的关键时期，要加大对小学教育的投入与支持力度，提高小学语文教师的专业素养。从当今小学教师素养的实际情况出发，在分析现状的基础上，提出了提高小学语文教师素养的措施。

利用功能性近红外光谱成像方法评估脑力负荷

为了研究利用功能性近红外光谱（FNIRs）评估脑力负荷的可行性，综合生理参数法、绩效法及主观量表法，对12名在校大学生被试进行了图片Nback及多元归因任务（MATB）实验，分析了FNIRS参数对不同难度的敏感性及差异。N-back任务中背外侧前额叶皮层（DLPFc）1、5、9、10号通道及MATB任务中1、9号通道的FNIRS数据对脑力负荷更敏感；在0-2级难度的N-back及MATB任务中，含氧血红蛋白（HbO）和总血红蛋白（tHb）的含量随任务难度提升而增加，但在3级难度时出现降低。结果表明大脑前额叶皮层（PFC）的FNIRS信号对脑力负荷相对更敏感区域为DLPFC；在一定难度范围内，HbO和tHb的含量随任务难度的提升而增高，而当难度超过一定范围会出现下降。

利用功能性近红外光谱法研究大脑皮层血氧情况随任务特征变化规律

功能性近红外光谱(f NIRS)成像是一种新兴的光学脑成像技术。已有大量基于f NIRS简单任务脑力负荷评估方面的研究,但当实验任务从单一简单任务变化为复杂综合任务时,相应方法不能直接简单套用。借助于f NIRS技术,通过复杂任务特征分解的思路进行尝试,研究大脑皮层血氧情况随复杂任务各任务特征的变化规律,为f NIRS评估复杂任务脑力负荷等研究提供思路和基础。结果发现:前额叶大脑皮层(PFC)区域的含氧血红蛋白(Hb O)对复杂度、时间压力和有无控制三种任务特征的变化均有较高的激活程度响应;视觉皮层(VC)区域的Hb O对不同时间压力任务特征导致的任务难度变化有较高的激活程度响应,但对不同复杂度和有无控制特征的激活程度响应较低;运动皮层(MC)区域Hb O对有无控制输出特征有较高的激活程度响应,对不同时间压力特征的激活程度响应较弱。

从功能性近红外光谱法的光学信号中提取心动和呼吸特征

认知神经科学的快速发展,使得各种生理参数的客观测量得以实现,其中功能性近红外光谱(f NIRS)是一种新兴的脑成像方法,可以检测经过人体皮肤组织的血液动力学指标,包括含氧血红蛋白(Hb O)、脱氧血红蛋白(Hb)和总血红蛋白(t Hb)含量。心电图(ECG)、呼吸波(RSP)则是常用的生理参数检测方法。研究目的是尝试利用f NIRS方法测得心率(HR)和呼吸率(BR)特征,利用时域形态学特征法、频域带通滤波法以及小波分解与重构方法提取心率及呼吸率,并与ECG、RSP真实信号的HR(77.0199)、BR(22.9153)进行对比。结果发现三种方法均可从f NIRS信号中提取出HR信号,其中用频域带通滤波器方法得到的HR为76.8807,偏差最小为-0.1392,利用相同方法提取的BR为21.7039,偏差为-1.2114。基本实现了从f NIRS信号中提取心率和呼吸率的目标。

基于功能性近红外光谱的脑力负荷评估

实验目的是在N—back任务中利用功能性近红外光谱（fNIRS）进行脑力负荷的分级和测量研究。对18名被试者进行了图片N—back工作记忆任务，利用fNIRS采集了被试者大脑皮层前额叶的血氧变化，同时记录了绩效与主观问卷数据。结果发现不同难度任务下绩效结果、主观问卷结果及fNIRS参数均有显著差异；背外侧前额叶区（DLPFC）对fNIRS的响应比较敏感；利用支持向量机（SVM）可以较为准确地识别4个难度N—back任务的脑力负荷；SVM判决值的一种变换形式能够作为评估和预测脑力负荷的指标。

基于功能性近红外光谱技术识别情绪状态

利用功能性近红外光谱(f NIRs)技术实现了对不同情绪状态的识别。采集了15名受试者在6种情绪种类图片刺激下的f NIRs信号以及唤醒度、愉悦度评价数据。为了实现对受试者情绪状态的分类评估,采用支持向量机(SVM)和基于支持向量机的递归特征筛选(SVM-RFE)算法来筛选参数并设计情绪状态的分类器。结果表明在多种情绪种类图片刺激下,受试者出现了显著的功能响应曲线,并且在唤醒度、愉悦度和情绪种类三个分类目标上分别实现了81%、78.78%和68%的平均分类正确率。同时发现唤醒度和愉悦度的敏感特征主要出现在眶额叶皮层和背外侧皮层,且近似熵是反映情绪状态变化的有效指标。因此采用f NIRs能够基本实现对人体情绪状态的识别。

利用fNIRS研究情绪状态下的脑力负荷评估

为研究采用功能性近红外光谱(fNIRS)技术评估不同情绪状态下操作者脑力负荷(MWL)的可行性,为开展以MWL评估为基础的操作者功能状态(OFS)评估提供技术支持,进行了多种情绪刺激下的图片n-back任务实验,包括负性、积极和中性三组情绪.采用任务绩效、主观量表和fNIRS生理测量等方法采集16名参试者的实验数据.任务绩效和主观状态评分均表明参试者MWL在外部因素影响下发生变化.从fNIRS信息中提取了时域、频域和非线性域共380个生理特征作为OFS评估模型输入,采用支持向量机作为分类器,建立了MWL评估模型.评估模型采用中性情绪刺激下的任务数据作为训练数据,积极情绪和负性情绪刺激下的实验数据作为测试数据,分别取得了92.49%、75.90%和79.99%的平均分类正确率.通过实验数据分析,验证了任务负荷和情绪刺激能够有效影响操作者MWL的实验假设,证明了采用fNIRS技术建立多种情绪状态下MWL评估模型的可行性,为开展复杂任务情况下以MWL为基础的OFS评估提供依据.

基于功能性近红外光谱成像的警觉度检测

采用功能性近红外光谱成像(fNIRS)研究了警觉度的变化规律。通过10通道fNIRS技术采集了12名受试者前额部位的氧合血红蛋白(HbO)信号、脱氧血红蛋白(Hb)信号,并记录下实验中受试者的行为学数据。结果表明:可以根据主观量表评分和行为学数据将受试者的警觉度标注为3个水平,前30 min为高警觉度水平,中间30min为一般警觉度水平,后30min为低警觉度水平;此外,前额左侧的第2通道以及右侧的第9、7、8、6通道对警觉度变化的敏感度较高;在支持向量机模型下,12名受试者的警觉度三分类正确率为76.9%。本研究验证了fNIRS在警觉度检测上的可行性,并指出了对警觉度变化敏感脑区的位置,为警觉度的实时监测提供了新的思路。

功能性近红外技术的运动伪迹和生理干扰处理方法综述（英文）

功能性近红外技术是一种新型无损检测人脑功能性活动的探测技术,该技术监测到的脑功能信号易受到生理活动和人的相对运动的干扰,分别称为生理干扰和运动伪迹,这些干扰的存在严重影响信号质量,因此需要开发消除生理干扰和运动伪迹的信号处理方法。介绍了目前功能性近红外信号的主要干扰源、相应的生理干扰与运动伪迹的去除方法,分析了当前功能性近红外技术存在的问题和可能的发展方向,并重点讨论了功能性核磁共振技术与功能性近红外技术的优劣。最后总结了功能性近红外数据处理方面的发展前景。

基于脉搏波的警觉度检测研究

本文采用脉搏波信号研究了警觉度的变化规律。本研究共招募10名受试者参加了持续95 min的警觉度"时钟测试"(MCT)。试验过程中,受试者们通过卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)和斯坦福嗜睡量表(SSS)主观评价了清醒程度,同时记录了所有受试者的目标反应时间、目标识别正确率和脉搏波信号。结果表明,根据主观量表得分和受试者的行为学数据可以将警觉度定标为3个水平:前30 min为高警觉度水平;中间30 min为一般警觉度水平,后30 min为低警觉度水平。此外,脉搏波信号的时域特征,如:次级波峰幅值、波峰幅值、次级波峰潜伏期,随警觉度的降低而减小,而波谷幅值随警觉度的降低而增大;频域特征:8.600~9.375 Hz、11.720~12.500 Hz、38.280~39.060 Hz和39.060~39.840 Hz这4个子频带的能量概率也随警觉度的降低而减小。最后,在上述8个特征建立的模型中,10名受试者三分类正确率的平均值高达88.7%。本文的研究结果证实了脉搏波在警觉度评估上的可行性,为警觉度的实时监测提供了新的思路。

基于功能性近红外光谱的睡眠研究综述

睡眠是对身心健康有着重要意义的复杂生理过程,其研究范围涉及多个学科领域。目前睡眠的定量分析主要依靠作为“金标准”的多导睡眠监测仪(PSG)完成,但是它对人体的干扰较大,并且不能反映大脑的血流动力学状况。将功能性近红外光谱(fNIRS)用于睡眠研究,既满足了对人体干扰低这一需求又能够反映大脑的血流动力学状况。因此本文收集整理了fNIRS用于睡眠研究的相关文献,从睡眠分期研究、临床睡眠监测研究、疲劳检测研究现状等方面进行梳理总结,文章的最后总结了现有研究的局限,指出后续该领域的发展方向,以期为睡眠及脑血流动力学相关领域的研究提供参考。