機能的近赤外分光法(fNIRS)における信号処理: 方法論的差異は異なる統計的結果をもたらす

Signal Processing in Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS): Methodological Differences Lead to Different Statistical Results
M.D. Pfeifer, F. Scholkmann and R. Labruyeere Frontiers in human neuroscience, vol. 11, p.641, 2018.

“機能的近赤外分光法(fNIRS)の分野における研究は20 年以上行われてきたが, 信号処理手法に関するコンセンサスは依然として欠けている. 世間に認められた研究者とこの分野に参入する研究者との間には大きな知識のギャップがある. この分野の新しい研究者からの刊行物において定期的に観察されている1つの主要な問題は, 神経血管結合とは無関係の血行力学的変化(頭皮血流および全身血流)による信号汚染の可能性を考慮していないことである. これは, これらの研究者は実行されたステップの高度な理解なしに, 彼らの測定装置の製造業者によって提供された信号処理方法を使用するという事実によるかもしれない. 本研究の目的は, さまざまな信号処理手法(信号汚染の可能性を部分的に補正する手法を含むか除く手法)が, fNIRS を用いた典型的な機能的神経画像研究の結果にどのように影響するかを調査することである. 特に, 私達は商業会社によって提供される1 つの標準的な信号処理方法を評価し, それを3 つのカスタマイズされた手法と比較した. 我々はそれによって臨床データセット(課題誘発運動皮質活動)の統計的結果に対する選択された方法の影響を調べた. 本研究では短チャンネルは使用しなかったため, 複数の長チャンネルに基づく2 種類の多重チャンネル補正を適用した. 信号処理方法の選択は研究の結果にかなりの影響を与えた. 課題誘発生理学的ノイズによるfNIRS シグナルの汚染を無視する方法は, 頭部全体にわたっていくつかの有意な血行力学的反応を生じたが, 多重チャンネル回帰を使用して汚染の一部を説明するとき, これらの発見の統計的有意性は消えた. 我々は, 生理学的交絡効果を補正する信号処理方法を採用することは, 多距離測定が不可能である場合に, より現実的な結果をもたらすかもしれないと結論を下す. さらに, ユーザーが実行されるすべての信号処理ステップについて高度な知識を持っている場合にのみ, 製造元の標準の信号処理方法を使用することをお勧めする.”