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  • 本文利用红光、红外光双光束对指尖进行了基于反射式原理的血氧饱和度( SPO 2 ) 检测。 通过改变入射光的强度, 并在距入射光 1.5cm 处采集其反射信号, 观察光强变化对光学体积描记(PPG) 信号的影响。实验表明在入射光...
  • Lam bert—B eer定律并根据血氧饱和度的定义, 可推出血氧 饱和度 的近似公式 : SaO2=A +B R (1) 其中, R 为两波长光吸收度变化的比值, A 、 B 为常数 , 与仪器硬件结构、 测量环境有关 [1-2]
  • 特性支持脉搏血氧饱和度测量 采用 AFE4403 和第三方光学传感器模块测量血氧饱和度 采用 MSP430F5528 MCU 保留每次测量的算法 该设计已经过测试,并提供完成设计所需的一切材料(包括原理图、布局、光绘文件以及 BOM...
  • 基于光谱法的非侵入性的视网膜血氧饱和度测量是生命科学研究的新热点,国外已开展了大量的研究工作,国内的相关研究还处于起步阶段。为更好地促进视网膜血氧测量在生命科学领域中的研究和应用,对现有的研究成果进行...
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  • 要生理参数 ,动脉血氧饱和度 (Sa(O ) ) 在临床急救 中对危重患者监护更是不可缺少。 根据血液中氧气 的体积分数 ,可以得知患者基本状态 的数据 ,特别 是麻醉和术后恢复期间的患者状态。 因此 ,有必要了 解它的...
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  • 视网膜功能成像--无创测量糖尿病患者的视网膜血氧饱和度及血管直径变化,邹达,王珂欣,糖尿病是临床上最常见的严重慢性疾病之一,在世界范围内患病人数和影响区域持续增加。糖尿病及其并发症严重地损害了人类的生命...
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  • 基于MATLAB的血氧饱和度的模拟检测.pdf
  • 为实现动态环境下人体血氧饱和度的实时监测,研制了一种穿戴式血氧监测仪。采用D/A数模转换控制LED双光源交替发光,以光频转换接收头作为传感器,将光强信号转换为频率信号,直接送入单片机采集;根据反射式原理计算...
  • 单片机的脉搏血氧饱和度测量仪的研制
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  • 基于STM32的数字血氧饱和度检测系统设计.pdf
  • 血氧饱和度,是呼吸循环的重要生理参数。血氧饱和度低于90%,可能被认为是低血氧。华为WATCH GT2可支持血氧监测。下面教大家测量方法。华为WATCH GT2怎么测量血氧饱和度?在正常佩戴手表的情况下,手表主页面按上键...

    血氧饱和度,是呼吸循环的重要生理参数。血氧饱和度低于90%,可能被认为是低血氧。华为WATCH GT2可支持血氧监测。下面教大家测量方法。

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    华为WATCH GT2怎么测量血氧饱和度?

    在正常佩戴手表的情况下,手表主页面按上键上下滑动,找到血氧饱和度应用,点击即可进行血氧饱和度测量。

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    血氧饱和度数据查看:在华为运动健康App健康界面 点击血氧饱和度 卡片,即可查看血氧饱和度历史记录。(注:所有在手表上手动测量的血氧饱和度值都会在此显示,包含登山运动中手动测量的血氧饱和度数据)

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    登山血氧饱和度数据查看:在华为运动健康App健康界面 点击运动记录 卡片,然后点击对应的登山运动记录,即可在登山记录的图表页面中查看血氧饱和度值。(注:仅安卓版本支持)

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    注意事项

    1、血氧饱和度的测量请在华为穿戴设备上启动血氧测量。为确保测量数据准确,须按佩戴指引进行测量。

    2、受某些外界因素(如血流灌注低、手表毛发多、有纹身、有伤疤、手臂下垂、手臂晃动、佩戴偏斜、低温等)影响,测量结果可能不准,甚至无法出结果。

    3、本产品非医疗器械。检测数据和结果仅供参考,不作为诊断和医疗用途。

    4、本文涉及的产品、App描述文字及图片基于过程版本宣传,与目前迭代版本可能存在差异,请您以当前实际使用版本为准。

    注:本文适用于华为WATCH GT2手表 运动健康V1.0.3版本。

    本文以华为WATCH GT2为例适用于 运动健康V1.0.3版本

    以上就是智能家小编为大家带来的“华为WATCH GT2如何设置户外跑”的全部内容,了解更多智能资讯尽在智能家(m.znj.com)!

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  • 这项研究的目的是确定在接受TAVR手术的患者中,通过有创连续心肺监测和低心输出量综合征(LCOS)通过混合静脉血氧饱和度(SvO2)来测量氧输送不足的发生率。 第二个目的是检查这些血液动力学测量在危急事件(例如在...
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    原标题:手机也能监测血氧饱和度?华为这个黑科技太实用了

    血氧饱和度作为衡量身体健康指数的指标,越来越受到现代人的关注,监测血氧指标可以更好了解呼吸系统、免疫系统是否正常。目前部分智能穿戴产品已经配备了这个功能,能监测人体的血氧含量,为身体做预警。

    而像笔者这样不喜欢戴手表这类产品的人来说,是否有一个更加便捷的方案呢?10月29日,华为麒麟9000芯片沟通会上,就展现了如何通过手机来监测血氧含量。

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    一般来说,普通的血氧监测仪通过发射可见红光光谱(660纳米)和红外光谱(940纳米)的两个光源到被测试区,由于人体的氧合血红蛋白和还原血红蛋白对红光、红外光的吸收光谱存在差异,从而测试出人体的血氧含量。

    而华为则通过调用主摄的能力以及麒麟9000芯片的超强算法,实现血氧饱和度的检测。在现场演示当中,不难发现华为手机测试出来的数据与实际专业数据之间的误差范围还是非常小,几乎可以认为是正常的误差范围。当然我们并不能将它当做专业的医疗,但作为日常预防监测的工具还是很不错的。

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    这时候会有人问,为什么这个功能现在才能实现?这就得益于麒麟9000的算力,除了是全球首款5nm 5G SoC之外,它还搭载了153亿颗晶体管和全球首个24核Mali-G78 GPU,同时在NPU方面还有达芬奇架构2.0的加持,在多方面协同作用下,才能在短时间内较准确地监测出血氧饱和度。

    但目前这一功能暂时只对开发者开放,倘若真能应用于生活中,我们就可以实现随时随地监测血氧含量,为健康保驾护航,这样的功能大家期待吗?

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  • 脉搏和血氧饱和度反映了人体的重要生理状态,相关的测量方法和测量设备在临床中已得到广泛使用,比如脉搏血氧饱和度检测仪。脉搏血氧饱和度检测仪目前主要应用在手术室、ICU病房等,用于危重病人的生命体征的监护。虽然...
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  • 使用MSP430测量血氧饱和度代码

    热门讨论 2011-11-23 20:19:24
    TI的MSP430芯片的血氧测量方案,配置了各个寄存器和需要用到的硬件模块。
  • PPG血氧饱和度计算

    万次阅读 2019-03-25 14:33:45
    利用手指作为盛装血红蛋白的透明容器,使用波长660nm的红光和940nm的近红外光作为射入光源,测定通过组织床的光传导强度,来计算血红蛋白浓度及血氧饱和度,仪器即可显示人体血氧饱和度,为临床提供了一种连续无损伤...

    利用手指作为盛装血红蛋白的透明容器,使用波长660nm的红光和940nm的近红外光作为射入光源,测定通过组织床的光传导强度,来计算血红蛋白浓度及血氧饱和度,仪器即可显示人体血氧饱和度,为临床提供了一种连续无损伤血氧测量仪器。

    一、研究表明动脉血中氧和血红蛋白和脱氧血红蛋白在俩个波段上有很大差别。

    血氧饱和度通过朗博-比尔定律连续方程求解,接收到的红光和红外光部分的交流和直流的比值与血氧饱和度呈现线性关系。

       SpO2=110-25R,R(ratio)=(AC660/DC660)/(AC940/DC940);

    二、在临床医学中把血氧血红蛋白的含量占血红蛋白总量的百分比称之为血氧饱和度SO2,通过测量血氧饱和度来描述人体动脉血液中氧气的含量。

    (1) 功能饱和度

                                SaO2=(Chbo2/(Chbo2+Chb))*100%

    (2)自然饱和度

                                SaO2=(Chbo2/(Chbo2+Chb+Ccohb+Cmethb))*100%

    其中,Chbo2指洋河血红蛋白的浓度,Chb指脱氧血红蛋白浓度,Ccohb指一氧化碳结合血红蛋白浓度,Cmethb指高铁血红蛋白浓度。

    由于人体血液,一氧化碳结合血红蛋白浓度与高铁血红蛋白的浓度都很低,因此在临床应用的过程中,一班曹勇功能饱和度来描述动脉血氧饱和度。

    血氧饱和度的计算原理:

    参考资料:http://www.docin.com/p-1519781951.html

    参考资料:https://wenku.baidu.com/view/f6c5707f27284b73f24250eb.html

    参考资料:http://www.docin.com/p-74626074.html

    参考资料:http://www.doc88.com/p-8008027427216.html

    参考资料:http://www.docin.com/p-907901637.html

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  • 血氧饱和度研究方法总结

    千次阅读 2021-11-24 13:50:13
    之前向购买血氧饱和度检测的厂家(慧创医疗)要了一些使用我们同款设备的学校发的一些论文,阅读并总结了一部分方法如下: 1.中国科学院 计算技术研究所 发表于International Journal of Human-Computer Studies...

    脑部分区及其作用https://blog.csdn.net/weixin_36302584/article/details/108644318https://blog.csdn.net/weixin_36302584/article/details/108644318

    之前向购买血氧饱和度检测的厂家(慧创医疗)要了一些使用我们同款设备的学校发的一些论文,阅读并总结了一部分方法如下:

    1.中国科学院 计算技术研究所 发表于International Journal of Human-Computer Studies文章:

    What can “drag & drop” tell? Detecting mild cognitive impairment by hand
    motor function assessment under dual-task paradigm

    (“拖放”能告诉我们什么?双任务范式下手部运动功能评估检测轻度认知障碍)

     摘要:本文旨在探讨在双任务范式下,通过一分钟手运动功能评估评估MCI的可行性和有效性。

    其中:第二部分是利用功能近红外光谱(fNIRS)研究手部运动相关脑网络变化的皮层激活分析。我们分析了37名受试者(包括25名MCI患者和12名健康对照者)双侧前额皮质、双侧运动皮质和枕叶五个主要脑区的皮层激活模式。实验结果验证了“拖放”在特定认知测试和训练中的有效性。

    本研究使用的近红外光谱系统是由丹阳辉创医疗器械有限公司生产的。14个光源和14个探测器共建立32个通道用于近红外光谱测量。这些通道的位置覆盖了大脑皮层的五个区域(如图所示)。8(c)),包括左侧前额叶皮层(LPFC)、右侧前额叶皮层(RPFC)、左侧运动皮层(LMC)、右侧运动皮层(RMC)和枕叶(OL)。hbo2的值是根据改进的Beer-Lambert定律从检测到的光强的原始数据中计算出来的(Sakatani et al., 2006)。在从原始fNIRS数据计算hbo2后,我们通过移动平均、移动伪迹去除和六阶Butterworth带通滤波方法对获得的hbo2进行预处理。

     然而,对于MCI组,task_DT期间的皮质激活超出了我们的预期。与task_ST状态的结果相比,task_DT期间双侧运动区和OL区hbo2的浓度均有所下降。此外,与task_DR状态的结果相比,task_DT期间hbo2的浓度略有增加。从直观上看,由手的移动和向后计数组成的双任务较为复杂,task_DT期间δ hbo2浓度较高。同时,实际结果与我们的推论不一致(图9(b))。三个主要相关的大脑区域,即前额皮质(与执行功能和语言有关)、运动皮质(与身体运动有关)和枕叶(与空间视觉能力有关),在双重任务中只被轻度激活。对于这种现象,我们有两种解释。首先,MCI患者在执行双任务(例如,在执行单任务II的同时执行系列1)时的错误率很高。在测试过程中,他们经常把彩色方块扔到错误的目标区域或漏掉一个数字,他们通过忽略测试的准确性来减少大脑资源的消耗。第二,MCI患者在执行双任务时需要的注意力超过了脑资源的限值。我们的大脑试图将资源分配到其他区域,以弥补MC和OL区域的不足

    作为一个小部分而出现:研究方法:在从原始fNIRS数据计算hbo2后,我们通过移动平均、移动伪迹去除和六阶Butterworth带通滤波方法对获得的hbo2进行预处理,预处理之后的研究方法是目测法比较血氧含量的多少。

    2.四川大学华西医院 康复医学科 发表于 frontiers in Human Neurosciense 的论文

    The Immediate Effects of Intermittent Theta Burst Stimulation of the Cerebellar Vermis on Cerebral Cortical Excitability During a Balance T ask in Healthy Individuals: A Pilot Study

    (健康个体在平衡状态下小脑蚓部间歇性θ波脉冲刺激对大脑皮质兴奋性的直接影响:一项初步研究)

    摘要:旨在探讨在平衡任务中单次间歇脉冲刺激(iTBS)对小脑蚓部的即时影响,从而揭示健康个体大脑皮层兴奋性的变化。每位受试者以坐位对小脑蚓部进行单次iTBS。干预前后,所有受试者被要求重复左腿站立平衡任务三次。每项任务包括15秒的站立和20秒的休息。功能近红外光谱(fNIRS)实时监测大脑皮质氧浓度的变化。在任务中,记录血氧浓度的变化并转换成平均hbo2进行统计分析。

    结论:健康成人小脑蚓部单次iTBS可增加平衡任务时双侧辅助运动区大脑皮层的兴奋性。

    数据分析:

    1. 血样信号处理:采用NirSpark(中国惠创)软件包对近红外光谱数据进行分析。首先,将光强转换为光密度(OD)。然后利用运动标准差和三次样条插值方法对运动伪影进行修正。然后使用截止频率为0.01-0.1 Hz的带通滤波器去除生理噪声(呼吸、心脏活动和低频信号漂移)。最后,根据修正的比尔-兰伯特定律将滤波后的OD信号转化为Delta-HbO2和DeltaHHB。然后取T1和T2单腿站立三个时间段的hbo2数据平均值。10-15秒内的平均值(相对于发病)用于进一步的统计分析。

    2.统计学分析:将7名受试者刺激前后各通道的平均hbo2值导入SPSS 24.0版本进行分析。使用Kolmogorov-Smirnov检验评估数据的正态性。除通道S12-D14外,所有通道数据均通过Kolmogorov-Smirnov检验,以均数(±标准差,SDs)表示。对来自S12-D14通道的数据进行秩和检验,数据以中位数(四分位数范围,IQRs)表示。对于DLPFC,所有通道的数据都通过了Kolmogorov - Smirnov检验。其余通道的数据采用配对t检验,并以均数(±标准差,SDs)表示。p <0.05为差异有统计学意义。

    3.天津大学 医学工程与转化医学研究院 发表于 frontiers in Neurosciense 的论文

    Acupuncture WithdeqiModulates the Hemodynamic Response and Functional Connectivity of the Prefrontal-Motor Cortical Network

    (得气的针灸调节血流动力学反应和前额叶-运动皮层网络的功能连接)

    如此文https://blog.csdn.net/Ponnny/article/details/121459574https://blog.csdn.net/Ponnny/article/details/121459574

    4.北京市老年残疾康复辅助技术重点实验室,国家康复辅助技术研究中心 发表于 frontiers in Aging Neuroscience 的论文

    Correlation Between Gait and Near-Infrared Brain Functional Connectivity Under Cognitive Tasks in Elderly Subjects With Mild Cognitive Impairment

    (轻度认知障碍老年人认知任务下步态与近红外脑功能连接的相关性)

    摘要:设计任务让老人完成,在老人完成任务时测量其脑部血氧含量,分析其在老人双腿行走时脑部信号的对称性,依此判断老人是否为认知障碍。

    分析方法:通过软件可以查看和输出图像数据。最后将输出处理数据导入Matlab软件步态参数脚本运行完成步态对称性参数的计算,包括步态速度、步长、步长变化、DT速度消耗等参数。图3为VICON系统处理步态数据。人体正常步态的一个显著特征是运动的对称性。特殊或异常情况(如跨越障碍和行走障碍)对步态整体特征的影响阻碍了行走的对称性。因此,步态的对称性对于综合评价步态运动和行走功能具有重要意义(Wu and Pan,2014)。步态对称性指标计算公式见附录。图4给出了极坐标下下肢步态特征的定义。

    小波相位相干(WPCO)是一种脑FC分析方法,用于说明脑功能调节的相位关系(Bernjak et al.,2012)。WPCO值越大,相同步性越高,FC越强。在本研究中,采用WPCO方法计算相位同步值,并用于分析各脑区FC。在两个频率区间内计算WPCO:区间I为0.052-0.145 Hz,区间II为0.021-0.052 Hz。WPCO的公式见附录

    采用调幅傅里叶变换(AAFT)分析脑血氧信号的相位同步,检测其真实水平。每个血氧信号共计算100个AAFT替代信号,计算两个血氧信号中每一个对应替代信号之间的100个相位相干值。如果测量到的WPCO值大于相应的100个替代信号WPCO值的平均值加上两倍的标准差,则两个血氧信号被认为是显著的之间的WPCO值(Gao et al.,2015)。否则,WPCO值不显著,相应通道之间不存在FC (Theiler et al.,1992)。

    统计分析:采用Shapiro-Wilk检验和Levene检验检验两组的正态分布和方差齐性(Wu and Pan,2014)。对于非正态分布或方差不均匀的数据,采用非参数Mann-WhitneyUtest方法对两组数据进行比较。对于正态分布和方差齐性,采用参数法检验。采用重复方差分析研究不同条件下对FC和步态的影响。用Bonferroni方法校正多重比较。Pearson相关系数被用于分析步态对称性指数与WPCO值的相关性,Pearson相关系数的p值小于0.05 (Wu and Pan,2014)

    5.山东大学机械学院,新加坡南洋理工大学机械与航天工程学院 发表于 IEEE Access 的论文

    The Effects of Two Game Interaction Modes on Cortical Activation in Subjects of Different Ages: A Functional Near-Infrared Spectroscopy Study

    (两种游戏互动模式对不同年龄受试者皮层激活的影响:一项功能性近红外光谱研究)

    摘要:随着年龄的增长和各种病理因素导致老年人认知功能下降。老年人中最严重的认知功能障碍包括轻度认知障碍(MCI)、阿尔茨海默病(AD)和血管性痴呆(V AD)。认知训练是缓解认知功能下降的有效途径。最近的研究证实,利用虚拟现实(VR)和手机等新技术的新兴训练方法可以有效地用于认知训练。本研究使用功能近红外光谱(fNIRS)比较了年轻人和老年人在进行认知训练游戏时,在VR和手机训练过程中的大脑激活情况。近红外光谱已被证明是监测认知能力下降的有效工具。在目前的研究中,themms escale20名年轻人(平均年龄25.33±1.59岁)和17名老年人(平均年龄63±4.35岁)被用来测量认知性能和fnirs被用来测量大脑激活。结果表明,手机游戏显著激活了前额叶(PFC),虚拟现实游戏显著激活了顶叶(MC)。老年组MMSE量表平均得分低于年轻组,且与PFC激活密切相关。这项研究证实,老年人的认知功能比年轻人更弱。结果表明,气氛语音游戏对降低老年人认知功能下降有积极的训练效果,虚拟现实是一种适合老年人认知功能训练的方式。

    目前的研究使用近红外光谱(fNIRS)技术研究了VR游戏和手机游戏对年轻人和老年人的影响,重点关注认知(前额皮质;PFC)和运动皮层(运动皮层;MC)大脑区域。研究人员比较了两组受试者在玩两种游戏时的认知功能和大脑区域激活的差异。

    分析方法:分析近红外脑功能成像的实验数据采用近红外火花(随机赠送的软件)进行分析。数据预处理分为六个步骤。1)选择所需的实验时间段,去除冗余时间段,进行拼接处理。2)算法根据输入参数识别伪影,自动检索数据中可能存在的伪影的间隔时间。采用0.5 s滑动时间窗检查检测到的伪影的所有时间间隔,并通过样条插值对数据进行校正。3)保证强转换光密度。4)巴特沃斯滤波器用于带通滤波。5)血流动力学响应函数(HRF)初始时间为setto-2,结束时间为40s(基线状态为“-2-0 s”,单块模式时间为“0-40 s”);6)采用修正的比尔-朗伯定律进行计算;

    对原始实验数据进行预处理后,采用广义线性模型(GLM)对HBO时间序列数据进行分析(也是),GLM为每个实验范式建立理想HRF,然后计算实验HRF值与理想HRF值的匹配程度,用β表示。高压氧信号的HRF估计值通常报告为一个β值,代表HRF功能的峰值,反映通道皮层激活水平。通过Pearson相关分析,研究了各通道之间的功能连接强度。相关系数(−1,+1)受试者皮层激活的影响。当Ra,b>0时,表示两个变量正相关;当Ra,b<0时,两个变量呈负相关;Ra,b越接近0,两个变量之间的线性关系就越弱。Cov(A,B)表示A和B的协方差;E(A)和E(B)分别表示A和B的平均值,Sa和s分别表示A和B的方差。相关系数Ra,bof 0.8 ~ 1.0为强相关,0.6 ~ 0.8为强相关,0.4 ~ 0.6为中等相关,0.2 ~ 0.4为弱相关,0.0 ~ 0.2为极弱相关或不相关。

    统计学分析:使用IBM SPSS (v23.0)进行统计分析、数据挖掘和预测分析。首先,采用夏皮罗-威尔克检验检验实验数据是否正态分布。如果数据符合正态分布的要求,则采用配对样本t检验,比较手机游戏和VR游戏实验数据的差异是否有统计学意义(P< 0.05),表示差异有统计学意义。

    6.山东大学机械学院,新加坡南洋理工大学机械与航天工程学院 发表于 Neuroscience Letters 的论文

    The effects of age on brain cortical activation and functional connectivity during video game-based finger-to-thumb opposition movement: A functional near-infrared spectroscopy study

    (年龄对基于视频游戏的手指-拇指对立运动中大脑皮层激活和功能连接的影响:一项功能性近红外光谱研究)

    摘要:探讨电子游戏(FTOMBVG)对手指拇指对立运动(finger-to-thumb opposition movement, FTOMBVG)过程中大脑皮层激活和功能连通性(FC)的年龄相关变化。方法:研制一种用于FTOMBVG的电子指模。用功能近红外光谱(fNIRS)记录两组受试者(老年和青年)的前额皮质(PFC)、运动皮质(MC)和枕叶(OL)的含氧血红蛋白浓度(Delta [HbO])信号。结果:老年组的认知区域呈现双侧激活,而青年组的认知区域仅呈现单侧激活。两组在运动区均表现出广泛的双侧激活。老年组认知区和运动区之间的FC明显增强。结论:大脑皮层激活的变化和不同大脑区域的FC旧组帮助解释认知行政和运动控制功能的下降在旧的大脑功能结构,并提供一个理论参考神经疾病的预防由老化引起的。

    范式:我们开发了一个基于视频游戏的电子手记进行实验,如图1 (a)所示。手记由硅胶材料和触摸按钮组成。掌上电脑采用Arduino Leonardo微控制器板控制。这四个触控键模拟了键盘上的“S”、“D”、“J”和“K”键,使实验对象能够玩4399网络公司开发的游戏“节奏大师”。由于手指训练的速度明显慢于敲击电脑键盘的速度,我们在游戏中选择了难度最低的速度,并选择了歌曲Let It Be的节奏作为实验背景音乐材料,因为它有一个缓慢的落方块的节奏。(实验中没有播放音乐。)游戏可以记录总得分和最大组合(最大连续命中)。实验前,受试者被告知要完成的任务。在实验中,fingercots被放置在2 - 5的右手手指,小指和拇指捏,无名指,中指和食指来达到相同的结果通过按“年代”,“D”,“J”和“K”电脑键盘上的键(图2)。在实验中,周围环境保持安静,受试者被要求舒适地坐在椅子上,右手放在桌子上,掌心朝上。他们要求受试者在休息时闭上眼睛,在执行任务时睁开眼睛。E-Prime 2.0软件的蜂鸣器提醒着这些指令。实验对象被要求休息20秒作为准备。然后他们被要求完成40秒的任务,休息20秒。每个试验持续60 s,重复5次。如果游戏在任务时间内结束(40秒内),参与者立即重玩下一轮。

    数据处理:NirSpark被用来分析fNIRS收集的原始光强数据,该数据运行在MATLAB (MathWorks, Natick)中。数据处理分为以下步骤:(还是依赖赠送的软件)(a)从数据中去除与实验无关的时间间隔;(b)消除与实验数据无关的运动伪影干扰;(c)将原始光强信号转换为光密度曲线;(d)去除脉搏、呼吸等生理波动引起的噪声以及环境和温度变化引起的基线漂移,对数据进行带通滤波,将频率范围为0.1 ~ 0.2 Hz的成分作为实验相关信号;(e)利用改进的Beer- Lambert定律[20],将光密度数据转化为氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度(分别为Delta [HbO]和Delta [HbR])的相对变化;(f)通过叠加块范式和平均得到血流动力学响应函数(HRF),消除任务之间的随机噪声;(g)采用广义线性模型(GLM)拟合分析HRF函数,需要定义设计矩阵,估计参数,检验数据的假设,得到beta值和ResSS值(残差噪声)。

    皮尔森相关分析(软件以外的分析方式):对每个受试者各通道间血氧浓度变化进行FC分析时,对采样得到的HbO值进行Pearson相关分析,得到各通道间的相关系数。其中cov (x, y)表示x和y的协方差;E (x)和E (y)表示x和y的平均值;σX和σY分别表示X和y的标准差,用Fisher变换对相关系数进行变换。

    统计分析:对beta值和ResSS值进行独立样本t检验,得到t值和p值。FDR校正后,p<0.05表示大脑激活。beta值反映了大脑皮层的激活水平,可以用来表示HRF函数的峰值,以估计HbO信号[21]的HRF函数预测。然后对老年组和年轻组的z值进行独立样本t检验。所有上述分析都是由NirSpark完成的(随机附送软件)采用IBM SPSS (V 26.0)软件(并非随机附送软件)分析两组游戏得分、最大组合值和激活程度。使用Shapiro-Wilk检验来确定数据是否服从正态分布,使用箱线图来确定数据是否有异常值。当老年组和青年组数据均无异常值且方差相同且符合正态分布时,采用独立样本t检验;否则,使用Mann-Whitney U检验。

    7.山东大学机械学院,新加坡南洋理工大学机械与航天工程学院 发表于 IEEE Access 的论文

    Relevance of Emotional Conflict and Gender Differences in the Cognitive Tasks of Digital Interface Layouts Using NIRS Technology

    (近红外技术在数字界面布局认知任务中情感冲突与性别差异的相关性)

    摘要:本文旨在探讨用户界面布局认知加工过程中是否存在情感冲突和性别差异。本研究以购物界面的基本布局框架为研究对象,采用行为实验和近红外光谱(NIRS)技术,评估了男性和女性对不同数量布局元素组合形成的9种界面布局的情感冲突反应。结果表明,在行为实验中,3和4个布局元素组合对界面布局的认知存在性别差异(p<0.05)。行为反应与脑功能呈正相关。以积极情绪为导向,h型布局框架中的4个元素和左i型布局框架中的3个元素的界面,脑皮层氧合血红蛋白浓度被显著激活(p<0.05),性别差异不显著。这些研究结论可以推广到界面个性化设计和评价过程的应用,为实际项目中数字界面产品的风格变化提供参考。

    我们发现,对性别个性化界面设计的需求正在增加。个性化设计的目的是提高男性和女性用户的界面体验。用户体验是人机交互研究的重点。数字界面的用户体验主要体现在审美体验、价值体验和情感体验三个方面。能够最直观地表达用户的情感状态,反映用户体验的高低。情感是衡量数字界面用户体验的有效方法。

    范式:实验招募了20名参与者(男10名,女10名),年龄在22 ~ 28岁之间(M=24.465, SD= 1.67)。所有的参与者都有正常或矫正的视力,没有色盲或色差。所有参与者都自愿同意参加这个实验。该实验符合美国心理协会和世界医学协会的伦理规范。实验前,所有参与者都经过培训,熟悉操作流程。实验1分为两组实验。实验1-1中,参与者按下产生积极情绪的基本界面布局框架的按钮,实验1-2中参与者按下产生消极情绪的框架的按钮。屏幕的中心固定为“+”。标准刺激、分心刺激和目标刺激以伪随机顺序出现。实验中认知元素的数量多且复杂。为了让参与者更好地理解界面的含义,为消除视觉残留,将刺激暴露时间设置为2000 ms,刺激间隔设置为500 ms。实验1中标准刺激出现48次(标准刺激数占刺激序列总数的80%),目标刺激出现6次(目标刺激数占刺激序列总数的10%),分心刺激出现6次(目标刺激数量占10%)参与者被告知要尽快按下(电脑键盘上的)“空格”键。实验1完成后,休息15 s后进入实验2。实验1的过程如图4所示,持续时间约为10分钟。实验2具体分为两组实验,再分为三组。所以总共有6组。实验2-1中,参与者对他们认为能产生积极情绪的界面布局元素做出反应。实验2-2中,参与者认为他们产生了负面情绪。参与者被告知要尽快按下(电脑键盘上的)“空格”键。刺激暴露时间和暴露次数与实验1相同。实验2的实验过程持续约20分钟。

    数据分析:在这两个实验中,每个参与者的参与效率都超过90%。为了研究性别差异对界面布局的影响,我们主要分析RT (Reaction Time)数据。RT数据直接由E-prime软件获取;在删除没有给出响应的数据后,在一般线性模型下进行混合方差分析,并结合配对样本t检验,检验在选择界面布局过程中积极和消极情绪的性别差异

    利用NirSpark软件(即随机附送软件)对近红外光谱数据进行预处理,去除干扰时段和伪影信号。处理规则是,如果选择了某个时间段,则直接删除这段时间内的数据。剩下的两个片段的数据将为前一段的数据保持不变,而后者的数据将被缝在垂直方向与OD(光密度)为维度,将光强度转换为光密度,选择巴特沃斯带通滤波器过滤噪声和干扰信号,将光密度转换为血氧浓度,将“0s-120s”设置为血流动力学反应功能(HRF)的阻滞范式时间,将“-2s-0s”设置为保留基线状态。所有差分路径长度因子(DPF)被设置为6.0。根据先前的研究,Liuet al.[24]使用Butterworth带通滤波器过滤0.021 Hz以下内皮激活的生理噪声,并去除0.145 Hz以上主要反映呼吸和心脏活动的频段,以避免Mayer波的干扰。The order of The 17386VOLUME 9, 2021 Y. Liet al.:情感冲突和性别差异在认知任务中的相关性描述性统计的女性和男性选择不同数量的布局元素。低通滤波器为3,高通滤波器的阶数为5。滤波操作采用时域反转法对相位进行补偿,滤波结果对时域偏移量没有任何影响。根据修正的Beer-Lambert定律(1)和(2)式,将信号转换为HbO和HbR相对浓度,通过将四个范例中每一个收集到的血氧浓度进行叠加和平均,生成块平均值。对基于GLM(广义线性模型)的预处理实验数据,设置各通道HbO变化的参考波,对各通道的接口布局选择行为响应β值进行配对样本t检验

    8.新加坡南洋理工大学机械与航天工程学院 ,香港理工大学航空及航空工程学科研究部,山东大学机械学院,发表于 Journal of Cleaner Production 的论文

    A user-centric design approach for smart product-service systems using virtual reality: A case study

    (使用虚拟现实的智能产品服务系统以用户为中心的设计方法:一个案例研究)

    摘要:虚拟现实(VR)已经应用于许多不同的领域,包括制造业和工程行业,以及医疗保健行业,配备VR的健康产品可以在用户友好的环境中提供更好的预防、康复和姑息护理。智能产品服务系统(PSS)旨在实现更好的用户体验和更高的用户满意度。通过对人为因素的分析,对利用先进VR系统在可持续智能PSS中的好处进行了有限的研究。此外,现有的VR研究缺乏系统的方法,充分考虑用户的性能和体验的智能方式。本研究旨在概述一种基于VR的以用户为中心的增值智能pss开发概念方法,并以智能VR划船机为例来说明所提出的方法,验证其可行性和有效性。虚拟现实平台创建完成后,对用户生成和虚拟现实系统生成的数据进行采集和处理。实现vr辅助用户体验、实时数据反馈等增值服务。本次人机工程学实验的结果是由用户生成数据和VR系统生成数据共同决定的。他们表示,研发的智能VR划船机显著提升了用户体验。实现虚拟现实辅助用户体验、实时数据反馈等增值服务。理论上,与传统方法相比,虚拟现实辅助、以用户为中心的智能PSS的概念框架提供了一种具体的数据驱动和增值服务的方法,因为它同时考虑了用户生成和虚拟现实系统生成的数据。在实际的虚拟现实产品智能PSS设计中,本文贡献了虚拟现实产品和增值服务的设计方法,以获得更准确、客观的用户体验。希望本研究能对参与基于VR创造增值设计和服务过程的企业提供有见地的指导。

    为了解决上述挑战,本研究旨在提供一个新颖的、虚拟现实辅助的、以用户为中心的框架,以协助增值设计和服务的实现。研究结果将有助于更好地理解基于VR的以用户为中心的智能PSS设计,从而为具体的数据驱动的增值服务提供方法。同时,利用混合数据(如用户生成数据和虚拟现实系统生成数据)的收集和处理,将为虚拟现实产品的用户体验评估提供一个有用的方法,具有重要的价值。并将根据本研究提出的设计方法,开发一款以提升用户体验为目标的智能VR划船机。结合脑科学数据的人体工程学实验最终被用来评估用户体验。实现vr辅助用户体验、实时数据反馈等增值服务。本文其余部分的组织如下:第2部分回顾了相关文献。第三部分提出了虚拟现实辅助框架的总体架构,用于智能pss的增值设计。第四部分阐述了虚拟现实辅助框架的关键技术。为此,开发了一种智能虚拟划船机来验证该方法的有效性。讨论和结论分别在第5节和第6节中描述

    采用功能近红外光谱(fNIRS)评价虚拟划船机任务与大脑功能之间的关系。主要利用氧合血红蛋白(DHbO2)和脱氧血红蛋白(DHHb)的特征速率差异,吸收600e900 nm不同波长的近红外光,实时检测大脑皮层的血流动力学活动(Lenkov et al., 2013;Tsytsarev et al., 2012)。该技术具有可移植性和抗干扰能力强的特点,因此更适合于在自然环境中需要较强互动性或大脑活动检测的实验。从当地社区招募健康右撇子男性志愿者30名,平均年龄32.07±4.83岁。患有神经系统疾病的被排除在外。确保受试者没有高血压和其他疾病史。本研究符合美国心理学会的《道德规范》,并得到山东体育学院学术评审委员会的批准。为了消除性别对实验结果的影响,本研究只招募男性受试者。大脑根据功能分离与整合的原则,负责形成不同功能区域的分布式、复杂的动态网络(Felton et al., 2012)。有效连接(EC)提供了对大脑复杂的分布式信息系统功能的综合分析(Friston, 2011)。EC揭示了一个神经系统对另一个神经系统的影响。这种影响是动态的(取决于不同的活动),依赖于交互或耦合模型(Bu等人,2019)。基于动态贝叶斯推理(DBI)的方法可以评估大脑区域间相互作用的因果关系,从而检测相位耦合振荡因子之间的EC (Stankovski et al., 2015,2016)。在本研究中,EC在0.01e0.08 Hz的频率范围内计算。EC值的计算方法分为以下几个步骤。首先,通过小波变换得到各窗口尺度下的复函数序列。

    9.山东大学机械学院 发表于 Neuroscience Letters 的论文

    Effects of the multisensory rehabilitation product for home-based hand
    training after stroke on cortical activation by using NIRS methods

    (脑卒中后居家手训练多感觉康复产品对脑卒中后皮质激活的影响)

    摘要:通过近红外光谱(NIRS)研究脑卒中患者多感觉康复产品对脑卒中患者皮层激活反应的影响。方法:采用以用户为中心的设计理念,研制音乐康复手套(MRG)这一多感官康复产品。40通道近红外成像系统监测运动皮层(MC)、前额叶皮层(PFC)、22名年轻受试者在传统训练的“连续指-拇指对抗运动(SFTOM)”阶段和MRG训练的“音乐指-拇指对抗运动(MFTOM)”阶段的颞叶(TL)和枕叶(OL)。结果:与基线相比,两个阶段的脑皮层激活显著(P < 0.05),在MFTOM过程中,在MC、PFC和TL中激活更多,与SFTOM相比,MFTOM中有22个皮层激活通道显著增强(P < 0.05)。前额叶皮层和运动皮层在皮层激活过程中也存在显著的正相关。结论:在视觉、听觉和触觉刺激下,mtomm诱导的MC、PFC和TL的皮质激活均强于SFTOM,证明多感觉刺激更有利于皮质激活和认知控制,促进神经功能恢复。

    范式:本研究共招募22名健康受试者(11男11女),均无神经、身体或精神疾病史。本研究在山东大学机械工程学院设计研究实验室进行。所有受试者同意参与并签署知情同意书。实验方法经山东大学人类伦理委员会批准,MRG的功能原型(右手)在四个手指(拇指除外)的指尖和食指、中指和环指的中间部分总共有七个传感器开关(图1)。这些开关代表了Do、Re、Mi、Fa、Sol、La和Ti这七个音。每个开关控制音符的高、中、低声音。MRG的背面由1.5 mm厚的柔性塑料片材和2.5 mm厚的人造皮革组成(图1B)。手指部分是没有手掌和拇指的运动手套。柔性塑料片固定在每个手指的背面,并连接到MRG的背面与0.5 mm(线直径)x5 mm(外径)x30 mm(长度)的拉力弹簧。电阻可以通过改变张力弹簧的规格来调整(图1C)。手腕和手掌用魔术贴固定,可以根据手的大小进行调整。Arduino控制部分放置在外部,以减轻手套的重量。硬件选用Arduino- uno开发板,软件开发环境选用Arduino IDE (V1.5.7),可以替换乐谱。传感器开关使用触点开关和发光二极管。当打开时,二极管发出蓝光,引导拇指和相应的开关执行手指对拇指或捏动。音符的持续时间取决于按下开关的持续时间,最短的持续时间为300毫秒。电源采用9v可充电电池。声音模块使用Arduino 3.5 mm音频模块,外置耳机。使用者需要使用拇指和7个开关的发光开关来执行手指对拇指或捏动动作,以完成训练。手套的声音模块同时播放相应的音符。随着动作时间的增加,可以将音符与用户选择的歌曲进行链接,激励用户继续训练。

    实验分为两个阶段,分别是520秒的“连续手指拇指对抗运动”(SFTOM)和520秒的“音乐手指拇指对抗运动”(MFTOM)。SFTOM阶段为匹配的传统(单感官)训练,MFTOM阶段为MRG(多感官)训练。每次实验前,受试者都要熟悉设备操作和各阶段的任务。两相间隔8 min以消除误差影响。在实验过程中,所有受试者被要求舒适地坐着,并将他们的右手放在桌子上。受试者佩戴MRG、耳机(索尼Mdr100abn)和近红外设备。为了控制变量,受试者在SFTOM期间也佩戴MRG,但它没有起作用。首先,受试者接受SFTOM治疗。受试者休息20秒,然后执行块范式(即移动右手30秒,然后休息20秒),重复10次。所有受试者在电脑上的“向右移动”和“休息”标语的指导下进行测试。“移动右手”指令要求受试者以逆时针的顺序使用拇指和七个开关来执行手指对拇指和捏动动作。“休息”指令受试者停止移动。MFTOM在STFOM结束后8分钟开始;MRG在MFTOM期间工作正常。除“移动右手”外,被试先后需要用拇指进行有灯光开关的指对拇指或捏动;所有其他实验要求与SFTOM相同。MRG包含四首循环播放的歌曲:《天空之城》、《生日歌》、《欢乐颂》和《妈妈是世界上最好的》。这首曲子总共有337个音符。整个实验保持安静的环境,不需要知道动作的频率和幅度。实验结束后,受试者需完成内在动机量表(IMI)以获得主观感知。本研究从IMI的45个问题中选出22个问题来量化动机。这些问题分为五个子集:兴趣/享受、感知能力、努力/重要性、压力/紧张和价值/有用性。

    实验方法(与标题4高度相似):NirSpark软件包在MATLAB (The Mathworks, USA)中运行,用于分析近红外光谱数据。数据预处理分为六个步骤:剔除与实验无关的时间间隔;移除与实验数据无关的伪影;将光强转换为光密度;对噪声和干扰信号选择带通滤波器(0.01-0.2 Hz)进行滤波;将光密度转化为血氧浓度;将血流动力学响应函数(HRF)初始时间设置为−2 s,结束时间设置为50 s(“−2 s - 0 s”为保留基线状态,“0 s - 50 s”为单块范式的时间)。将“右移”持续时间设置为30秒,将10个block paradigm的血氧浓度叠加平均,得到block average结果

    (还是相似)采用广义线性模型(GLM)[26]进行分析HbO时间序列数据,每个受试者各通道预处理后,进行测试(基线状态与任务状态之间P < 0.05)。GLM可以为每个任务、每个受试者建立一个理想的HRF,然后计算实验值和理想HRF值之间的匹配程度[27]。beta值反映了皮层激活通道的水平,被用作估算HbO信号[28]的HRF预测,并可以用来表示HRF函数的峰值。在本文后面讨论的皮层激活,主要是基于通道的beta值。

    统计学分析:数据使用IBM SPSS进行统计分析(v. 23.0)。夏皮罗-威尔克检验用于确定样本配对数据是否符合正态分布。正态分布检验采用配对样本检验,不合格检验采用Wilcoxon符号秩检验。使用非参数Wilcoxon符号秩检验确定受试者主观量表之间的显著差异。选择非参数统计量Spearman相关系数来分析皮层激活与其他皮层之间的相关性(注意,只有RPFC和LMC数据符合双变量正态分布,而不符合线性分布)。P < 0.05认为有统计学意义。

    10.清华大学社会科学学院心理学系,清华大学清华脑与智能实验室、清华大学医学院生物医学工程系,德国汉堡埃本多夫大学医学中心 发表于 Cerebral Cortex 的论文

    Speaker–Listener Neural Coupling Reveals an
    Adaptive Mechanism for Speech Comprehension
    in a Noisy Environment

    (说话者-听者神经耦合揭示了嘈杂环境下语音理解的自适应机制)

    摘要:在噪声中理解言语是一项重要的言语交际认知技能。然而,我们的大脑如何适应嘈杂的环境以获得理解仍然不清楚。本研究采用基于功能近红外光谱的脑间分析方法,探讨了噪声环境下语音理解的神经机制。一群演讲者被邀请来讲述真实的故事。在录制好的语音录音中加入四个信号-噪声级别的无意义白噪声,然后播放给听众。结果表明,听者的左额下回(感觉运动系统)和右中颞回(MTG)、角回(AG)(听觉系统)的听-说神经耦合显著高于基线。更重要的是,随着噪声水平的提高,听者左IFG的神经耦合与理解性能的相关性逐渐增强,表明感觉运动系统在噪声语音理解中具有自适应作用;然而,听者的正确MTG和AG耦合的最高行为相关性仅在轻微噪声条件下获得,表明不同的和不那么稳健的机制。综上所述,说话人-听者耦合分析为理解噪声语音理解的神经机制提供了新的视角和价值。

    范式:在校大学生6人(女3人;年龄在21-25岁之间),来自清华大学,作为演讲者参加了这项研究。他们都接受过广播和主持方面的专业培训。在校大学生16人(女8人;年龄在18-24岁之间),来自清华大学。所有22名参与者的母语都是中文,报告说他们是右撇子,听力正常,视力正常。在实验完成之前,上述所有参与者均对实验内容不知情。演讲者被要求对给定的主题进行叙述,而听众被要求在噪音中理解演讲。

    数据处理:利用HoMER2软件包,采用两个预处理步骤去除可能的运动工件(Huppert et al. 2009)。首先,使用目标主成分分析(tPCA)对运动伪影进行识别和校正(功能:hmr运动校正主成分递归;输入参数:tMotion=0.5, tMask=1, STDthresh=30, AMPthresh=0.5, nSV=0.97, maxIter=5)。去除与伪影相关的主成分,将剩余的主成分反向投影,重建清洗后的近红外光谱信号(Yücel等,2014)。接下来,为了进一步减少可能的伪影,对运动伪影进行识别(函数hmr运动伪影通过信道;输入参数:tMotion=0.5, tMask=1, STDEVthresh=30, AMPthresh=0.5),并通过三次样条插值方法进行修正(函数hmrMotionArtifactByChannel;输入参数:P=0.99) (Scholkmann et al. 2010)。

    分析在静息状态和任务会话期间收集的近红外光谱数据。小波变换相干性(WTC)被用来评估由成对参与者产生的两个fNIRS时间序列之间的相互关系,作为频率和时间的函数。在本研究中,该分析被用于估计说话者和听者之间的脑对脑耦合。对每一次语音试验,应用WTC计算听者与相应说话者之间的神经耦合。每个参与者有36个频道测量,导致发言者-听众对的1296个频道组合(来自speaker×36频道的36个频道来自听者)。WTC分析的频率范围为0.01-0.7 Hz,分为112个频率箱。先前的研究后,数据0.7赫兹以上不包括避免高频混叠生理噪声,如心脏活动(0.8∼2.5赫兹),和数据低于0.01 Hz不是用来移除甚低频波动.

    个信道组合的试验基于WTC分析是通过使用来自听者和扬声器的两个300秒fNIRS信号段进行的。300秒的部分覆盖了90秒的试验时间,但在试验前和试验后分别覆盖了额外的105秒和105秒。长时间是包确保可靠的计算间脑联轴器在感兴趣的频率范围。将计算得到的耦合值组织为一个二维矩阵,每次试验均包含时间域和频率域的相干值,然后在90秒的试验持续时间内取平均值,并在时间平均值后转换为Fisher z值。接下来,对每一个听者,在相同的语音-噪声水平条件下(每一种条件下8次试验)试验的耦合值进行平均,从而得出在112个频率箱中,每一种条件下每一个听者-发言者对的平均脑间耦合值,用于后续的统计分析。静息状态的分析类似,但采用不同的试验数据组织:每个侦听器180秒的静息状态数据被扩展为300秒的片段,并且计算了侦听器和6个扬声器(以及它们的静息状态数据)之间的耦合,结果为每个侦听器进行了6次静息状态试验。然后提取中间90 s对应的耦合值并取平均值。WTC使用MATLAB函数“wcoherence”进行计算(Grinsted et al. 2004;Zheng et al. 2020)。综上所述,每个听众在5种条件下都有耦合值,即4种噪声水平和静息状态,超过1296个信道组合和112个频率箱(0.01-0.7 Hz)。一名听者被排除在外,因为在实验期间数据采集中断。然后,15名听众被纳入后续分析。

    11.清华大学 建设管理系,清华大学心理学系,德国汉堡埃本多夫大学医学中心 发表于 Automation in Construction 的论文

    Hazard differentiation embedded in the brain: A near-infrared 
    spectroscopy-based study 

    (脑内的危险分化:基于近红外光谱的研究)

    摘要:了解危险识别的神经生理机制是图像分析和危险自动检测的关键。尽管之前的研究使用了脑-机接口(BCIs)来揭示人力资源过程中的大脑活动模式,但很少有人考虑到建筑危害。在这项研究中,我们识别了显著前额叶皮层(PFC)区域,这些区域代表不同的已知危险。我们进行了一个实验,包括多个人力资源任务在实验室设置,并记录血流动力学反应近红外光谱(NIRS)。采用Fisher评分法和线性判别分析法对危险情况进行分类。结果显示,左侧PFC更参与HR:具体来说,背外侧PFC参与电和冲击相关的HR,腹外侧PFC参与刺入相关的HR。理论上,识别出的危险区分的关键区域可以被视为认知的神经心理学基础。实际上,这些结果表明了基于nirs的bci在危险检查中的潜力。

    范式:显示了实验协议,它包括四个阶段(详见[34])。在初始阶段,参与者被告知实验过程并完成一份自我报告问卷。然后,他们都装备了眼球追踪和近红外设备。在收集数据前,他们有1分钟的准备时间。然后,每个参与者走进土木工程实验室,观察周围环境,以识别尽可能多的危险。一旦参与者发现了危险,他们被要求用激光笔把认为危险的部件圈起来。除了指定的路线,参与者在5分钟内按照自己的节奏执行人力资源任务。随后,参与者离开实验室,观看了一段记录他们实验过程的视频,在视频中,他们被要求描述并分类他们圈出来的危险。一般情况下,每个参与者花25分钟完成四个实验阶段。每次试验的数据都进行了测试,以确保它们在连续模式下被正确记录。

    数据分析:预处理:血红蛋白在不同的氧化状态下对红外线有不同的吸收光谱。采用改进的Beer-Lambert定律[62,63]将光密度转化为氧血红蛋白、脱氧血红蛋白和总血红蛋白浓度的变化。在记录光信号的同时,还记录了一些与人力资源任务间接相关的生理信号。通过应用截止频率为0.1 Hz的零相位低通滤波器(即四阶巴特沃斯滤波器)来消除心率和呼吸反应,解决了固有的干扰问题。此外,使用MATLAB 2017a中的移动标准差和样条插值例程去除表1中的危害名称和描述。在基于nirs的BCI实验中,保留的频段数据被广泛用于消除生理信号的影响。

    特征提取:在BCI实验中,许多信号特征被用于根据不同的大脑激活状态对血流动力学反应进行分类,如坡度[64]、方差[65]、偏斜度[16,65]、幅度[23,65]、峰度[65]、小波系数[66]和横向性[67]。在这项任务相关研究中,我们使用平均血红蛋白浓度作为试验特征,因为它在基于nir的BCI研究中应用最为广泛[15,16]根据参与者进入和退出感兴趣区域(AOI)时的注视来定义相应的HR任务的认知过程[68]。信号分析窗口的长度因参与者和人力资源任务的不同而不同。构建了[oxy-Hb], [deoxy-Hb], [total-Hb]四个特征集,以及[oxy-Hb]和[deoxy-Hb][48]的组合。[oxy-Hb]和[deoxy-Hb]的结合是通过将[oxy-Hb]和[deoxy-Hb]特征放在一个二维数组中,形成一个新的特征集。

    分类:基于nirs的BCI研究已广泛使用LDA和支持向量机分类器来估计分类精度。以往的研究表明,LDA在分类性能和计算速度两方面都具有优势[16,69]。为此,我们构建了一个10 ×10-fold交叉验证的LDA分类器;每次试验提取80个候选特征(1个特征×4信号×20站点)(参见第3.5.2节)。对于每个HR任务,构造了四个特征集。尽管每个数据集的大小随成功试验的数量而变化(即参与者识别出相应的危险),但它们被随机分为10个大小相等的子集。对于每10个折叠,9个子集被用来训练一个LDA分类器,而剩下的子集被用来验证和估计分类精度。这个过程重复进行,直到测试每个子集。然后,将上述10次交叉验证用重新洗牌的子集运行10次,得到100个测试结果;计算了平均分类精度。Fisher准则被独立地应用于在四个特征集中选择五个表现最好的信道特征

    浙江大学  [32]Yang R, Zhang Y, Wang H, et al. Effects of in-hospital breast feeding on brain function development in preterm infants in China: study protocol for a prospective longitudinal cohort study[J]. BMJ open, 2020, 10(10): e038879.

    住院母乳喂养对中国早产儿脑功能发育的影响:一项前瞻性纵向队列研究的研究方案

    由于大脑发育不成熟,早产儿比足月婴儿更容易出现神经发育缺陷。大多数没有神经发育损伤的早产儿最终可以达到与同龄婴儿相同的学业水平;然而,一些显示持续性损伤。母乳喂养是一项重要的公共卫生措施,对早产儿具有重要意义。母乳中的各种活性物质促进早产儿大脑和中枢神经系统的发育。我们提出了一项前瞻性纵向队列研究方案,以探讨住院BF对早产儿大脑发育的影响和可能的影响因素。

    本研究将纳入247例在浙江大学妇产医院医学院分娩并转入新生儿重症监护病房的中国早产儿(胎龄30-34周)。人口统计学、临床和住院BF数据将通过电子医疗记录收集。此外,跟进资料将通过电话、访谈或网上获取。测量将使用母乳喂养自我效能量表-简表,功能近红外光谱神经成像,宫外生长限制和年龄和阶段问卷。随访时间分别为出生后3个月、6个月和12个月。本研究已获得浙江大学女子医院医学院医学伦理委员会(2019-058)批准。研究结果将在同行评议的期刊上发表,并在相关的国内和国际会议上报告。

    本队列研究旨在探讨中国早产儿母乳摄入比例与脑发育的相关性及其主要影响因素,研究方法如下:1。探讨不同比例母乳摄入量与早产儿脑功能/发育的相关性。2. 对早产儿进行随访,探讨不同比例的母乳摄入量与早产儿认知结果长期发展的相关性

    脑活动伴随着脑血流的改变。此外,这些光学组织的变化可以用功能性近红外光谱(fNIRS)检测,这可以用来测试人类的神经血管耦合,包括早产儿。fNIRS神经成像是非侵入性的、可携带的和敏感的,是实用和适合于检测早产儿大脑发育的方法。34-37数据采集使用的是NirSmart(汇创医疗技术有限责任公司,江苏省,中国),这是一个56通道便携式仪器,有24个发射和16个检测探针,因此覆盖前额叶、枕叶和双侧运动区,以及双侧颞叶。为减少对环境的影响,需要安静和低到无光的条件。

    参与者将根据高炉消耗量的比例分成几个小组。人口统计数据将作为描述性统计数据收集。方差分析(ANOVA)和Duncan多区间检验(multiple range test)将用于p<0.05显著性水平的组间比较。将使用协变量方差分析(ANOVA)研究早产儿不同BF比例和脑功能连接之间的相关性,包括住院时间和出生体重。数据分析将使用统计软件SPSS V.22.0 (IBM SPSS Statistics, IBM Corporation)。

    [33]Wang M, Hu Z, Liu L, et al. Disrupted functional brain connectivity networks in children with attention-deficit/hyperactivity disorder: evidence from resting-state functional near-infrared spectroscopy[J]. Neurophotonics, 2020, 7(1): 015012.

    注意缺陷/多动障碍儿童脑功能连接网络中断:来自静息状态功能近红外光谱的证据

    北京师范大学认知神经科学Mengjing Wang[33]等发现注意缺陷/多动障碍儿童脑功能连接网络出现中断,使用近红外脑区血氧检测原因是目前广泛使用的神经成像技术需要完全的身体约束和静止不动,因此对ADHD儿童的大脑扫描极为困难。首先使用fNIRS检测装置对多动症儿童进行脑区血氧检测,我们使用内部FC-NIRS软件包25对fNIRS数据进行预处理。与我们之前的研究相似,我们首先使用了33a带通滤波器(0.01 - 0.1 Hz)来消除低频漂移和高频神经生理噪声的影响。随后,我们利用改进的比尔-兰伯特定律计算了氧血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度的相对变化。32然后提取每个参与者8分钟稳定血红蛋白时间序列。最后,与我们之前的研究相似,我们进行了时间独立成分分析以去除系统生理噪声(如表面信号)和运动诱发伪影。具体来说,这些噪声成分是根据这些成分的时间剖面、空间图和功率谱来识别的。如果某一分量满足以下条件之一,则可视为噪声:(1)相应的时间剖面包括突然跳跃、缓慢变化的U形或倒U形尖峰,或多个同时存在的快速尖峰(如运动伪影);(2)器件功率谱的主导频率在0.01 ~ 0.1 Hz范围外;(3)各组分的空间分布呈全局、空间分散格局(如生理干扰)。一旦噪声成分被识别出来,浓度信号随后被从原始血红蛋白时间过程中消除的这些特定成分重建。滤波后的浓度信号用于进一步分析。在本研究中,由于高压氧信号通常比高压氧信号有更好的信噪比,我们使用氧血红蛋白信号来呈现以下结果这个过程为每个参与者生成an80×80correlation矩阵。值得注意的是,这些相关系数(r)通过费雪的sr-to-ztransformation被归一化为z值。在预先确定的稀疏度(表示网络中实际连接的数量除以网络中最大可能连接的数量)下,将相关矩阵阈值化为描述泛函网络拓扑组织的二进制矩阵。与我们之前的研究一样,我们选择稀疏度为0.2来构建大脑网络。用图论方法描述了ADHD和HC组大脑功能网络的拓扑结构。网络测量使用我们的FCNIRS软件包进行计算。在fnirs衍生的大脑网络研究中,拓扑网络效率经常被用来描述大脑网络中并行信息处理的能力。因此,我们关注于与效率相关的参数,即节点效率、全局效率和局部效率,以检查这些效率指标在ADHD组和HC组之间的差异。下面描述了这些参数的定义。全局效率表示整个网络的信息传输效率,它被定义为任意两个节点之间最短路径长度的谐波均值的倒数56采用双样本检验比较ADHD组和HC组在人口统计学或核心症状方面的差异。功能连通性方面,采用基于网络的统计方法46,57比较ADHD组和HC组的功能连通性差异。具体来说,采用阈值为p<0.001的两样本测试来识别阈值上连接。这些连接形成一个或多个子图(组件)。随后,我们进行了1000次排列,以确定每个成分的重要性。最后,选择最重要的组件来表示改变的功能连接性。此外,先前的研究已经发现静息状态网络中的类似区域是紧密相连的,而改变的同伦连通性已经与许多精神状况有关。59 - 61 .为了表征功能连接改变的空间属性,我们将改变的功能连接分为三个空间不同的组:(1)同伦连接,即同源区域之间的半球间连接;(2)半球内连通性,即半球内各区域间的连通性;(3)异位连接,即非同位连接的半球间连接。62为了网络效率,还采用双样本测试来比较组间差异。为了测试改变的大脑功能连接/网络特征与ADHD核心症状(例如,注意力不集中,多动/冲动,总分)之间的关系,在ADHD组进行Pearson相关分析,显著性阈值为p<0.05。在进行相关分析之前,通过多元线性回归去除年龄、性别和受教育年限的影响。两组间人口统计学和核心症状的t-检验结果列于表1。ADHD组和HC组在年龄和智商上没有显著差异。然而,与hc儿童相比,ADHD儿童在注意力不集中、多动/冲动和总得分等核心症状上表现出显著的高得分(p<0.01)。

    [34]Zheng X, Luo J, Deng L, et al. Detection of functional connectivity in the brain during visuo‐guided grip force tracking tasks: A functional near‐infrared spectroscopy study[J]. Journal of Neuroscience Research, 2021, 99(4): 1108-1119.

    视觉引导握力跟踪任务中大脑功能连接的检测:一项功能性近红外光谱研究,广东省传感技术与生物医学仪器重点实验室

    在视觉反馈下的握力跟踪任务中,FC仍然不清楚。在本研究中,我们使用fNIRS测量了11名健康受试者在25%、50%和75%最大自主收缩(MVC)的静息状态和握力跟踪任务时的大脑活动,并从四个目标大脑区域测量了活动:左前额叶皮层(lPFC)、右前额叶皮层(rPFC)、左感觉运动皮层(lSMC)和右感觉运动皮层(rSMC)。我们利用三种不同的方法确定这些区域之间的FC:皮尔逊相关法、偏相关法和两两最大熵模型。结果表明,lSMC-rSMC和lPFC-rPFC(半球间同源对)的FC明显强于其他脑区对。此外,与其他任务状态和休息状态相比,在75% MVC任务中lPFC-rPFC的FC得到了增强。lSMC-lPFC和rSMC-rPFC(半球内区域对)的FC在较高的任务负荷下得到强化。研究结果对视觉引导的握力跟踪任务中大脑区域间的FC提供了新的见解。

    在视觉反馈的握力跟踪任务中,研究功能连接(FC)对于理解不同大脑区域如何相互沟通以精确控制握力至关重要。采用Pearson相关法、偏相关法和两两最大熵模型对抓地力跟踪过程中的近红外光谱FC估计进行了研究,发现在抓地力跟踪过程中,FC增强。这三种方法可以为握力精确控制时的FC估计提供补充信息,并有助于研究大脑行为关系。

    利用NirAnalysis软件(版本2.1.17,丹阳汇创医疗设备有限公司)中改进的Beer-Lambert定律,将fNIRS系统记录的每个受试者的光信号转化为氧合血红蛋白(HbO)浓度的时间序列。由于在fNIRS测量中HbO信号比HbR信号有更高的信噪比,我们使用HbO信号进行数据分析(Li et al., 2018)。然后,通过视觉分析去除信噪比过低的特定信道。接下来,对每个实验条件,HbO信号用四阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波。频带频率在0.009 ~ 0.09 Hz之间(Niu et al., 2011;Pinti等人,2018;笹井等人,2011)。对于使用皮尔逊相关方法的FC估计,ICA用于去除过滤信号中皮肤中血流造成的伪迹(Kohno et al., 2007;Santosa et al., 2013)。然后,对预处理后的HbO信号在每个目标脑区进行平均。所有数据分析都在MATLAB (MATLAB R2016b, MathWorks, Natick, Massachusetts, USA)中进行。利用NirAnalysis软件(版本2.1.17,丹阳汇创医疗设备有限公司)中改进的Beer-Lambert定律,将fNIRS系统记录的每个受试者的光信号转化为氧合血红蛋白(HbO)浓度的时间序列。由于在fNIRS测量中HbO信号比HbR信号有更高的信噪比,我们使用HbO信号进行数据分析(Li et al., 2018)。然后,通过视觉分析去除信噪比过低的特定信道。接下来,对每个实验条件,HbO信号用四阶巴特沃斯带通滤波器进行滤波。频带频率在0.009 ~ 0.09 Hz之间(Niu et al., 2011;Pinti等人,2018;笹井等人,2011)。对于使用皮尔逊相关方法的FC估计,ICA用于去除过滤信号中皮肤中血流造成的伪迹(Kohno et al., 2007;Santosa et al., 2013)。然后,对预处理后的HbO信号在每个目标脑区进行平均。所有数据分析都在MATLAB (MATLAB R2016b, MathWorks, Natick, Massachusetts, USA)中进行。

    皮尔森的相关性、偏相关、两两最大熵模型

    [35]Bu L, Qi L, Yan W, et al. Acute kick-boxing exercise alters effective connectivity in the brain of females with methamphetamine dependencies[J]. Neuroscience letters, 2020, 720: 134780.

    剧烈的拳击运动改变了对甲基苯丙胺有依赖的女性大脑的有效连接。甲基苯丙胺(冰毒)依赖是一个严重的全球健康问题,尤其是在妇女中。对于依赖冰毒的女性来说,搏击运动可以用来减少线索诱导的渴望,并形成一种健康的生活方式。本研究旨在利用功能性近红外光谱(fNIRS)信号,评估与搏击相关的对甲安菲他明依赖的女性大脑有效连接(EC)的急性变化。方法:对30名甲基苯丙胺依赖的女性(甲基苯丙胺组)和30名同龄对照组(对照组)在静息和拳击运动(训练)期间的左右前额叶皮质(LPFC/RPFC)和左右运动皮质(LMC/RMC)连续记录fNIRS信号。EC在0.01 ~ 0.08 Hz的频率范围内计算。结果:在休息和训练状态下,冰毒组EC水平均显著低于对照组(p< 0.05)。对照组EC水平较METH组明显增加连接类型。结论:急性搏击运动改变了甲安菲他明依赖的女性脑内EC。此外,对照组大脑不同区域间的信息流效率显著高于甲安菲他明组。本研究提供了一种新颖且便携的基于近红外光谱信号的女性冰毒康复评估技术。

    采用DBI评估EC[23,25]。它可以对小波变换后的近红外光谱数据进行耦合相位振荡器建模,并估计出模型的最佳参数集[26]。通过将系统分解为一组相互作用的相位振荡器来观察系统[25]的耦合效应,可以分离出每个振荡器对其他振荡器的具体影响。该方法既能避免噪声干扰,又能跟踪寿命系统典型的时变行为。用幅度调整傅里叶变换[25]产生的100个替代信号检测EC水平的显著性。

    采用重复测量双因素方差分析(dual -way ANOVA for repeated measures)考察被试(METH and control, between subject factor)和状态(rest and training, repeated measures)对脑网络连接的影响。因变量,脑网络连接(EC),在夏皮罗-威尔克测试中呈正态分布。p< 0.05认为差异有统计学意义。

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空空如也

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