问题提出
fNIRS对正常人大脑在认知状态和负荷两个方面的敏感程度高不高？是否具有足够的敏感性来检测认知负荷变化以及从静息状态到任务状态转换时的脑功能连接性变化？
实验流程
参与者筛选
16名乔治城大学的本科生(6名男性;1名左撇子)，年龄在18至24岁之间，平均年龄20.3岁。
参与者没有使用精神药物，没有神经系统损伤或疾病、癫痫或精神诊断的历史。
所有参与者根据乔治城大学机构审查委员会的指导方针下签署了知情同意书。
任务设计
实验包括一个10分钟的静息态扫描，随后是一个6.5分钟的n-back任务。
在n-back任务中，参与者面前会呈现一系列单个辅音字母，参与者需要在当前字母与n个字母前的字母相同时按下按钮。
参与者对三种不同的认知负荷条件(1-back、2-back、3-back)进行了测试，每个条件包含三个区块。每个区块包含9个试验，每个试验持续3000毫秒，字母显示500毫秒，之后是2500毫秒的间隔。每个区块后有一个14秒的固定间隔，以允许血液动力学响应回到基线水平。
在正式实验前，参与者练习了n-back任务。
成像过程
使用双波长(690和830纳米)连续波CW5成像系统(TechEn,Inc.,Milford,MA)记录fNIRS。
数据以41.7kHz的采样率并行从探测器收集，每个激光器以不同的频率调制，允许后续离线解调和分离源-探测器对(即通道)。
40个光学通道由12个光源和29个探测器组成50个通道，覆盖双侧顶叶皮层、双侧前额叶皮层和额极。
数据预处理
数据通过高阶(400)FIR滤波器以0.8Hz的截止频率进行低通滤波，降采样至20 Hz。使用修改的Beer-Lambert定律，将原始的光学密度信号转换为血红蛋白浓度变化。
数据分析
使用一般线性模型(GLM)在NIRS-SPM中对通道时间序列进行建模。对于功能连接性分析，数据经过0.01-0.10 Hz的带通处理，以匹配fMRI研究中发现的功能静息态网络。对于负荷依赖性功能连接性，计算所有通道之间的皮尔逊相关系数，并应用Fisher的r到z变换来归一化相关值的方差。
对于状态依赖性功能连接性，比较静息态和n-back采集之间的差异。
fNIRS在检测认知负荷变化方面具有较高的敏感性。fNIRS不仅对认知负荷敏感，也对认知状态的变化敏感。
在双侧前额叶皮层，特别是背外侧前额叶皮层(dIPFC)，激活的增加与工作记忆负荷的增加呈线性关系。随着n-back任务负荷的增加，左侧半球的激活更强，前额叶皮层与顶叶皮层之间的功能连接性增加。
此外，同侧和对侧的背外侧前额叶皮层(dPFC)之间上的连接性也增加。这些变化表明，工作记忆任务需要前额叶和顶叶皮层之间的协调。在休息状态下，前额叶皮层之间的功能连接性高于任务执行状态，而任务执行状态下，前额叶皮层与顶叶皮层之间的功能连接性更高。这可能反映了任务执行时功能连接性的重新组织。
总结
研究结果表明，fNIRS是一种适合探索神经影像学研究问题的成像技术，并且可以作为fMRI的可行替代方法，尤其是在临床和儿科人群中。fNIRS的低成本、非侵入性、对头部运动的抗干扰能力以及对声音敏感性较低的特点，使其特别适合用于儿科人群，包括那些有发展障碍的儿童。
CITE
引用文献
Fishburn FA, Norr ME, Medvedev AV, Vaidya CJ. Sensitivity of fNIRS to cognitive state and load. Front Hum Neurosci. 2014 Feb 20;8:76.
doi: 10.3389/fnhum.2014.00076.
PMID: 24600374;
PMCID: PMC3930096.
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