NIRS 訊號分析方法
有多種非侵入性方法可用於量測腦部活動，其中之一是功能性磁振造影 (fMRI)，可釐清認知和語言等更高階的腦功能。然而，fMRI 在量測過程中，受試者的身體 (尤其是頭部) 不允許移動，因此無法在自然情境下量測腦功能。與此同時，近年來對於近紅外光譜儀 (NIRS) 的關注日漸增加，NIRS 可在自然情境下量測腦功能，因此可支援 fMRI 無法解決的用途。如何判讀 NIRS 的訊號仍有不少爭議，缺乏統計訊號處理方法的問題也有待解決。NIRS 的訊號包含量測儀器的雜訊，以及受試者脈搏、呼吸、血壓波動等干擾。量測開始後，NIRS 訊號值會出現相對變化，導致難以比較受試者間的數據，或評估任務期間的整體趨勢。
使用多重解析度分析及標準分數進行訊號處理
需要一種具有能夠消除與腦部活動無關的訊號，並評估任務期間的一般腦部活動的功能的方法。為此，我們開發了一個可行的方法，利用離散小波轉換的多重解析度分析，將 NIRS 訊號分成各種頻率分量，如圖 1 所示，然後擷取與任務對應的訊號分量，將訊號以標準分數表示。
圖 1. 多重解析度分析
圖 2 顯示原始訊號相對於多重解析度分析重建的腦部活動訊號分量，兩者比較的結果。可以看到，分析的訊號更清楚呈現了 Oxy-Hb 和 Deoxy-Hb 的波動。
圖 2. 比較原始訊號相對於多重解析度分析後的訊號
本實例呈現進行三個難度不同的算術任務時，使用 NIRS 及 fMRI 同步量測腦部活動。接著使用我們開發的方法，建立腦部活動影像。完成多重解析度分析後，將標準分數套用於 NIRS 訊號，並將九名受試者的訊號平均，以建立腦部活動影像。圖 3 為 fMRI 與 NIRS 腦功能影像之間的比較結果，兩者皆可看到，算術任務的難度越高，兩側額葉的活動就越多。
圖 3. 比較 NIRS 與 fMRI 腦功能影像 (9 名受試者)
此處說明 NIRS 訊號分析方法，以離散小波轉換的多重解析度分析，搭配使用標準分數，在進行算術任務時，同步量測 NIRS 及 fMRI 腦功能。比較 fMRI 結果與本試驗方法建立的腦功能影像後，顯示有相似的趨勢。未來我們希望將此方法擴大應用於 fMRI 難以量測的任務，例如量測汽車駕駛的腦部活動，以及開發完全透過意念操作設備的腦機介面 (BCI)。
(數據提供：日本大學工業技術學院機械工程部 H. Tsunashima 教授)
註：顯示的數據是以 FOIRE/OMM 系列型號取得。
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