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关键词:资料汇总、fNIRS
写在前边
功能性近红外光谱技术(functional Near-infrared spectroscopy, fNIRS)是一种非侵入无创的脑成像技术,它利用血液的主要成分对600-900nm近红外光良好的散射性,从而测量大脑活动时氧合血红蛋白(HbO2)和脱氧血红蛋白(HbR)的变化情况。
相比于fMRI/PET等脑成像技术,fNIRS的时间分辨率可达10Hz,能够有效避免高频噪声(呼吸、心跳、血压)造成的频谱混叠问题;它的空间分辨率通常优于EEG/ERPs(DOT成像技术使得fNIRS的空间分辨率几乎可以媲美fMRI),并且不受脑电测量时的容积导体效应影响。最重要的是fNIRS技术造价低、便携性好、运动容忍度高,具有极好的生态效度。因此,它不仅可以在严苛的实验室环境下使用,更可以运用于自然情境下的高级认知、发展教育、异常心理、精神病学和神经病学研究,以及特殊群体的诊断与术后监测中。




fNIRS应用领域 (From: OBELAB官网)
正是由于这些优势,fNIRS广受研究者青睐。想要使用fNIRS开展脑科学研究,我们先得学习了解fNIRS。因为对fNIRS的浓(gong)厚(zuo)兴(xu)趣(yao),小编将对fNIRS的学习过程进行梳理汇总,希望与各位小伙伴交流讨论,共同进步。当然,小编能力十分有限,若有疏漏错误之处,欢迎留言区批评指正。“我的fNIRS学习之路”是系列推文,将会从fNIRS的基础原理、实验设计、数据采集、数据分析原理和样例数据实操等方面逐一介绍,希望能给大家带来一丢丢帮助。
正所谓工欲善其事,必先利其器嘛!在介绍fNIRS技术之前,先整理汇总fNIRS学习资源,因此本文是该系列第“零”期。事实上,在此之前小编的一位小伙伴已经深入浅出地向各位小伙伴介绍了fNIRS测的什么以及如何测量(请参考往期推文:我的fNIRS学习之路(一))。强迫症的我也必须把本期安排是第“零”期!好了,废话到此结束,上干货!
fNIRS视频课程汇总
01台湾阳明大学卢家峰老师fNIRS课程
卢家峰老师的课程从基础原理到数据分析,从理论到实操详细介绍了fNIRS技术,共15个Lession包含25个video,课程中使用到的课件、样例数据、软件等都可以在卢老师的个人主页上获取。卢老师课程系统、完整地讲解了fNIRS技术,对于fNIRS小白来说是必备学习资料之一。
Principles and Applications of Functional Near-Infrared Spectroscopy (Graduate)
课程链接:
https://www.ym.edu.tw/~cflu/CFLu_course_fnirs.html
Workshop of Functional Near Infrared Spectroscopy (Graduate)
课程链接:
https://www.ym.edu.tw/~cflu/CFLu_course_fnirsWorkshop.html
而且为了方便大家学习,已有热心的小伙伴把卢老师课程搬运到了B站上边啦!
B站链接:
https://www.bilibili.com/video/BV154411j7yE?from=search&
seid=800004141132587380
Tips:卢家峰老师除了fNIRS外还系统详细地讲解了EEG/ERPs技术、MRI/fMRI技术以及如何使用MTALBA进行数据分析等课程,在卢家峰老师的个人主页和B站上都可以搜索到。
02心仪脑平台-近红外数据采集分析课程
心仪脑是我们自己做的脑科学知识技能分享平台,小编就不王婆卖瓜,自卖自夸啦。不过这个近红外数据采集分析课程是由心仪脑资深工程师、fNIRS研究经验丰富的深圳大学成晓君老师和华东师大胡银莹老师共同完成。课程共13期,从技术原理、数据采集、数据分析以及前沿研究领域介绍等详细讲解了fNIRS技术,相信会为大家的fNIRS学习带来不少助益。
课程获取方式:
Tips:“心仪脑”除了fNIRS课程以外,也有脑电技术、Eprime实验设计、SPSS统计分析的详细讲解以及各种干货分享,更有大咖云集的“群脑荟课”系列,收藏关注下,它会成为你的一个学习宝藏哦!
03fNIRS Journal Club系列课程
(由斯坦福大学崔旭和刘宁老师等组织)
斯坦福大学的崔旭和刘宁老师组织的fNIRS Journal Club,每期邀请一位学者分享自己的学术成果,相互交流讨论,现在已经举办了20期。这个系列课程有利于大家把握fNIRS前沿研究动态,也是重点推荐的视频学习课程之一。这个系列课程还在持续更新中,感兴趣的小伙伴可以关注崔旭老师博客。
崔旭老师博客:
优酷视频链接:
https://v.youku.com/v_show/id_XNTE3NTg1NDAxNg==.html
YouTube视频链接:
https://www.youtube.com/c/XuCui/videos
Tips:崔旭老师个人博客除了这个系列课程外,还分享了很多的fNIRS学术会议资讯、fNIRS知识等。另外,崔旭老师开发的Stork文献鸟软件只要设置相应的关键词,软件会自动向我们推送最新文献,并有比较详细的文献信息,大家一定不要错过!(不过这个大家都知道,可能有点废话喽。。。)
04培训班课程
除了上述这些开放的免费的学习资源外,还有很多付费fNIRS培训班。这个就要看各位小伙伴自己的财力状况,自行选择啦!大家通过微信搜索等方式可以检索到很多,小编就不一一赘述了。
fNIRS专业书籍汇总
01近红外光谱脑功能成像
这本书由北京师范大学朱朝喆老师结合十几年fNIRS科研经验所著,应该是国内第一本fNIRS脑成像专业书籍(当然可能是个人认知有限哈,欢迎推荐其他!)。朱老师这本书深入浅出地详细介绍了fNIRS技术的各个方面,但尽可能地避开了复杂的生理物理理论和数学公式,我这个本硕都是心理学几乎没有数理背景的小白阅读起来都非常轻松愉快,相信各位小伙伴也是。我想它作为fNIRS书籍学习的首要选择当之无愧。
关于书籍的详细介绍,大家可以参考往期推文:
以更自然的方式观察大脑:近红外光谱脑功能成像mp.weixin.qq.com
02值得推荐的英文fNIRS书籍
(1)Application of Near Infrared Spectroscopy in Biomedicine. Thomas Jue, Kazumi Masuda. Springer, 2013.
下载链接:
https://media.hugendubel.de/shop/coverscans/207PDF/20777999_lprob_1.pdf
(2)Infrared Spectroscopy - Life and Biomedical Sciences.Edited by Theophile Theophanides. InTech, 2012.
下载链接:
http://www.intechopen.com/books/infrared-spectroscopy-life-and-biomedical-sciences
这两本书是卢家峰老师课程中重点参考地两本书籍,各位可以下载下来结合课程进行学习。
(3)Helmchen, F., Tsai, P. S., Kleinfeld, D., Nguyen, Q. T., Driscoll, J., Dolnick, E. M., ... & Fabiani, M. (2009). In vivo optical imaging of brain function.
下载链接:
这本书详细介绍了近红外光学成像的原理、设备、实验设计和数据分析,对于使用fNIRS开展实验的研究者有一定帮助。
以上这几本英文书籍都可以在网上下载学习。这几本fNIRS书籍在之前的推文中已经向大家详细推荐过,在此不做过多赘述。小伙伴可以查看往期推文了解详情:
科研工具书分享系列——fNIRS技术书籍推荐(文末“手把手教你做实验”近红外篇第一期回放关键词)mp.weixin.qq.com

fNIRS公开数据集汇总
对于fNIRS的学习,我们不可能只通过看视频和书籍完成。毕竟书籍、视频学习来的只是理论知识,只是单纯的纸上谈兵,真正要掌握fNIRS技术,还需要多多接触数据,能够辨别各种数据伪迹,能够根据不同的数据情况选择最合适的去噪方法等。
在没有信心或者没有好的idea开始采集fNIRS数据前,我们可以用公开的数据集进行练手。比如,尝试根据数据集文献分析方法去重复实验结果,尝试选用不同的去噪方法看分析结果的差异。我想通过实际接触数据分析数据各位小伙伴会对各种去噪技术和数据分析方法有更为深刻的认识。
对于fNIRS的公开数据集,小编另外一位优秀的小伙伴已经详细整理过。共整理13个公开数据集,既有任务态也有静息态数据集,既有正常人也有病人数据集。各位小伙伴可根据需要自行下载学习。
!!!郑重推荐fNIRS公开数据集介绍推文:
fNIRS 公开数据集整理mp.weixin.qq.com

Tips:除了fNIRS外,我们这位小伙伴还整理了脑电的公开数据集,更为全面详细。大家可以查看往期推文详细了解:
fNIRS开源数据分析软件汇总
由于fNIRS厂家众多,并且使用的技术不尽相同,所采集的数据格式自然也不统一。大部分生产商针对自己的设备开发了专有的数据处理软件。但也有机构开发了一系列开源的fNIRS数据处理工具箱来满足不用研究需要。这不仅方便研究者进行数据分析,也会有利于形成fNIRS数据处理标准。下面小编向大家介绍一些常用的fNIRS开源数据处理软件。
01NIRS-KIT
NIRS-KIT软件由前面介绍的朱朝喆老师团队在十余年的fNIRS研究基础上开发完成,在2019年首次发布。该软件既可以进行任务态fNIRS数据分析也可以进行静息态fNIRS数据处理。友好的是该软件是图形化界面软件,对于代码不熟练的小伙伴来说是个福音。该软件可以和朱朝喆老师的书籍结合学习,但需要知道的是这个软件发布时间较短,还没有太多文献引用。

- 软件下载:
https://www.nitrc.org/frs/?group_id=1423 - 软件引用:
Hou, X., Zhang, Z., Zhao, C., Duan, L., Gong, Y., Li, Z., & Zhu, C. (2021). NIRS-KIT: a MATLAB toolbox for both resting-state and task fNIRS data analysis. Neurophotonics, 8(1), 010802.
02NIRS-SPM
NIRS-SPM由韩国科学研究院生物成像与信号处理实验室开发,并于2009年公开发表。该软件已被引用774次,在油管和B站上可以找到很多教程。该软件为使用者提供了多种空间配准方法、预处理方法和基于GLM和T/F检验大脑激活分析。

- 软件下载:
https://www.nitrc.org/frs/?group_id=621 - 软件引用:
Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., & Jang, J. (2009). NIRS-SPM: statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy. Neuroimage, 44(2), 428-447.
03HomER2
HOMER2是一套matlab脚本,用于分析fNIRS数据,以获得大脑激活的估计数和地图。HOMER2有一个用户友好的界面,但同时也方便函数整合进行批处理分析。这个软件使用频次也很高,但从GUI交互上来讲没有前面两个更为方便,因此对于初学者建议先使用前面两个软件进行数据分析练手。卢家峰老师的课程中数据分析部分使用的软件就是Homer2,小伙伴可以结合视频进行软件学习。

- 软件下载:
https://www.nitrc.org/projects/homer2 - 软件引用:
Huppert, T.J., Diamond, S.G., Franceschini, M.A. and Boas, D.A. (2009). “HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain.” Appl Opt 48(10): D280-98.
这是首次发布的软件引用,后来诸多研究者对该软件进行了更新完善。小伙伴可根据实际使用的软件功能选择引用,详细查看这个链接:https://homer-fnirs.org/developers/
04FC-NIRS
FC-NIRS是2015年北京师范大学发表的软件,主要用于近红外的脑网络分析。该软件具有友好的图形用户界面, 允许研究人员可以简单、灵活、快速地进行数据分析。FC-NIRS也可以在数据分析时进行批处理。对于该软件的使用介绍,在心仪脑的近红外视频课程中深圳大学的成晓君老师有详细介绍,感兴趣小伙伴可以结合学习使用。

- 软件下载:
https://www.nitrc.org/frs/?group_id=883 - 软件引用:
Xu, J., Liu, X., Zhang, J., Li, Z., Wang, X., Fang, F., & Niu, H. (2015). FC-NIRS: a functional connectivity analysis tool for near-infrared spectroscopy data. BioMed research international, 2015.
05BrainNet Viewer
BrainNet Viewer是由北京师范大学贺永老师团队开发的专用于脑网络分析的画图软件。自2013年发布以来以被引用2216次,深受研究者欢迎。该软件是一个专门的可视化软件,在fMRI脑网络研究中应用最多,也可以用于fNIRS的网络分析。在网上可以很容易找到user manual,在心仪脑的近红外视频课程中深圳大学的成晓君老师有详细介绍,感兴趣小伙伴可以结合学习使用,绘制漂亮的脑网络分析结果图。

- 软件下载:
https://www.nitrc.org/frs/?group_id=504 - 软件引用:
Xu, J., Liu, X., Zhang, J., Li, Z., Wang, X., Fang, F., & Niu, H. (2015). FC-NIRS: a functional connectivity analysis tool for near-infrared spectroscopy data. BioMed research international, 2015.
fNIRS其他学习平台
除了这些资源以外,跟大家简单推荐些其他的会议公众号资源等,可能对于了解fNIRS领域的前沿进展有一定帮助。
01国内fNIRS学术会议
(疫情原因大家也出不了国,国际的不推荐啦!)
全国近红外光谱脑功能成像学术会议
由北师大朱朝喆老师团队组织的全国年度学术会议,这个会议大咖云集,既有学术盛宴,也有技能培训班,目前已举办七界。第七届今年五月份已在天津师范大学召开。今年的虽然结束了,但是要认真记在小本本上,明年不要错过哦!
国际近红外光谱脑功能成像网络会议
不是不推荐国际会议了嘛?哈哈,这个是网络会议,可以线上参与。本届会议由英国伦敦大学学院llias Tachtasidis教授,美国加州大学Heather Bortfeld教授,中国北京师范大学牛海晶副教授和美国波士顿大学Meryem Ayse Yucel教授共同组织。会议重点关注近红外脑成像数据分析方法、临床应用和硬件设备等近红外脑功能成像研究领域的研究前沿和最新进展。目前还在网络投稿中,感兴趣的可以关注。会议时间是2021年10月18-22日。
会议链接:http://fnirs2021.org/ (也可以查看“近红外脑科学”公众号)
其他的我就不晓得了,欢迎高人推荐,尽情来鄙视我的孤陋寡闻吧,哈哈!
02fNIRS相关公众号
心仪脑:
自家平台必然首推,不接受反驳哈!有前沿论文解读,有学术资讯信息,有技能干货分享,有系列直播课程,说还想要啥?不看下真的不亏么?
fNIRS之家:
专业分享近红外前沿研究和学术咨询,学习fNIRS的值得关注一下!
fNIRS脑成像实验室:
朱朝喆老师团队成员做的公众号,不定期分享前沿研究和学术会议。Tips:想要第一时间知道第八届“全国近红外光谱脑功能成像学术会议”的信息,关注这个准错不了!
行上行下:
一个美丽漂亮的师妹做的公众号,大家都知道的喵君姐姐。持续分享各种心理与脑科学干货,fNIRS相关的也不少,一定要关注下哈~
在这里再推荐一个红包竞猜活动,是由斯坦福大学崔旭老师和刘宁老师发起的。学习之余还能赚点外快,何乐而不为呢?或许还能体会到一丝“知识就是金钱”的真谛!(想要参与的话,关注崔旭老师的个人博客https://alivelearn.net/ 就可以)
其他:其他的都归为其它了,那就不写了。就萝卜白菜,各有所爱吧。
03fNIRS研究团队
这个我还是不要写了,能力实在有限不敢瞎说。不过推荐大家一篇比较有意思的文献。2020年有团队在NeuroImage上发表一篇文献,对2000-2019近20年的共1729篇fNIRS文献进行了汇总分析(数据来源于Web of Science)。该文献总结了近20年fNIRS论文发表数量,Top10论文发表杂志、国家、作者团队等,也分析了fNIRS前沿研究领域。大家可以参考一下。
文献:
Yan, W., Zheng, K., Weng, L., Chen, C., Kiartivich, S., Jiang, X., ... & Wang, X. (2020). Bibliometric evaluation of 2000–2019 publications on functional near-infrared spectroscopy. NeuroImage, 220, 117121.
写在后边
话说回来,这么多的学习资料该如何下手呢?以小编愚见:
第一,阅读完整视频课程。小伙伴可以选择完整系统的视频课程(首推卢家峰老师的课程)学习一遍,先要对fNIRS领域有个认识和了解,这一遍学习后肯定不会全部理解,但小编相信你会对fNIRS技术会有一个初步认识;
第二,阅读1-2本fNIRS书籍。首推朱朝喆老师的书籍,真的满是精华又通俗易懂,阅读起来非常愉快,其次是卢老师课程参考书籍。通过书籍和课程结合学习,相信阅读下来对fNIRS会有一个比较深入的了解;
第三,拿实际数据练手。小伙伴可以下载公开数据集练手,可以尝试按照文献中的数据分析方法看能否重复前人结果,可以调整数据处理方法看不同数据处理方法对结果的影响。这样一圈下来,我想各位在fNIRS技术方面不算大牛最起码也肯定算是入门了。
当然,任何一门技术都是服务于研究问题的,技术学习固然重要,但小伙伴们可不要沉迷于技术学习的喜悦中而忽略了最重要的文献阅读哈!
本期推文到这里就结束了。再次郑重申明:由于个人能力有限,推文必然会有诸多错误,欢迎批评指正。下期小编应该会分享fNIRS实验设计的学习,欢迎持续关注哈!
全文完结,整理不易,看不完记得收藏,最后希望点赞支持一下!
了解更多,请关注“心仪脑”公众号!

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