fNIRS分析

NIRx由fNIRS研究人员创建，并继续与我们的客户一起在同行评审期刊上发表文章。了解正确的分析技术对于fNIRS研究的持续成功至关重要。

NIRx还定期举办现场培训、远程演示和演练，以及网络研讨会，教授与NIRS分析相关的最佳实践。联系了解Homer2中的NIRS分析、MATLAB NIRS工具箱等。

fNIRS分析

fNIRS与其他神经成像方式相比具有许多优势。它允许以直接和无创的方式测量与神经激活相关的血氧水平变化，具有快速设置时间和高时间分辨率。然而，fNIRS信号容易受到测量噪声和基于生理学的系统干扰。因此，从fNIRS数据中成功提取神经元活动相关信号需要仔细的统计分析。

在这里，我们概述了fNIRS分析主题，从基础知识和研究设计开始，进入分析软件选项，并讨论实时或多模式环境中的fNIRS。

单击下面的任何链接了解更多信息。

fNIRS分析基础

fNIRS实验设计与研究范式

fNIRS分析软件选项

实时fNIRS分析（例如BCI、神经反馈）

基于fNIRS的多模态成像分析

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fNIRS分析基础

人体的三个方面是fNIRS神经成像的基础。首先，人体组织对近红外范围的光相对透明，从而允许光子传播。第二，血红蛋白具有独特的吸收特性，允许氧合依赖性的NIR光吸收定量。最后，大脑对氧气的需求被神经元激活所改变。近红外光谱可以测量皮层血红蛋白浓度的相对变化，将这种浓度与大脑功能联系起来就是所谓的fNIRS。

在2017年柏林的NIRx研讨会上，杰西卡·吉米尼亚尼博士广泛介绍了fNIRS分析的基本原理。在她的讲座中，Gemigani博士描述了将原始生理数据转化为受试者和群体层面上有意义的统计结果的过程，包括关于预处理fNIRS数据的最佳方法的许多建议。

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fNIRS实验设计与研究范式

成功的fNIRS研究始于精心设计的实验。在收集数据之前，研究人员应确保他们有一个明确定义的假设、对所用设备的需求，以及他们将对数据应用何种分析方法的想法。除了查阅文献外，我们建议我们的客户查阅NIRx帮助中心的许多资源，例如各种fNIRS专家关于实验设计的讲座。客户还可以咨询NIRx支持团队，网址为support@nirx.net以构建适合他们感兴趣的应用的范例。

2019年9月，在明尼阿波利斯NIRx的fNIRS研讨会上，观看Afrouz-Anderson博士讨论fNIRS研究中假设选择和研究设计的考虑因素和最佳实践。

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fNIRS分析软件选项

fNIRS社区在过去几十年中迅速发展，形成了复杂且用户友好的分析工具，每种工具都提供了最适合您研究的独特品质。NIRx数据可以通过其自定义文件格式或更常用的*.nirs文件格式无缝地加载到这些工具中。

选定的分析软件平台包括：

NIRS工具箱

Homer2和Homer3

近红外实验室

fNIRS分析软件选项：NIRS工具箱

NIRS工具箱是用于fNIRS数据的最新和最复杂的分析软件之一。该工具箱由一组基于MATLAB的工具组成，包括用于fNIRS数据的信号处理、可视化和统计分析的功能。它允许GLM、功能连接和多模态分析，以及许多其他功能。NIRS工具箱由匹兹堡大学的Ted Huppert博士及其团队创建并维护。尽管来自大多数商用fNIRS系统的数据都可以直接导入工具箱，但NIRx数据是唯一一种自动导入三维探头和解剖信息的数据。此功能使工具箱中的分析技术范围更广。

在2020年4月的NIRx分析网络研讨会上，查看NIRx支持团队对NIRS工具箱的介绍。

2020年4月，观看Ted Huppert博士在NIRx分析网络研讨会上展示他的NIRS工具箱。

从Github下载NIRS工具箱（需要MATLAB 2014a或更高版本）。

fNIRS分析软件选项：Homer2和Homer3

Homer2和Homer3 fNIRS分析软件包是fNIRS中使用最广泛的软件包