一种用户友好的近红外光谱分析方法

nirsLAB软件包是一个多功能软件分析环境，旨在支持组织的时变近红外测量研究。它是分析NIRx系统收集的数据的理想选择，但也可用于分析第三方系统收集的信息。

综合数据可视化

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在分析的每个阶段都可以轻松地可视化和绘制数据。用户可以轻松地按波长和定义的激活周期查看数据，并可以轻松地放大和缩小，从而使焦点在整个实验和感兴趣的特定事件之间转移。

分析什么是重要的

nirsLAB的截断时间序列功能允许用户根据范例简单地消除时间序列中不需要的部分。

删除不发生刺激范式的时间段，例如实验开始、实验结束和测量中间的暂停，使用户可以专注于最关键的数据。

NIRS事件平均视图

通过选择不同的血流动力学状态和事件条件进行观察，可以很容易地分离和审查块实验结果。右侧的图像显示了在右侧运动皮层中检测到左手激活的结果。

屏幕截图2015-07-30下午1.11.49

屏幕截图2015-07-30下午1.12.15

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您的数据，您的方式

在二维头部模型视图、三维头部模型视图或三维大脑激活视图中查看数据。定位频道、名称和更改事件长度、添加新触发器和事件类型。

带通、低通和高通滤波器，去除不在感兴趣范围内的频带，消除数据上的缓慢漂移以及快速出现的信号（包括呼吸频率和心脏频率）。

2015-08-04下午2.54.40的屏幕截图。pngScreen Shot 2015-08-04，下午2.54.46。pngScreen Shot 2015-08-04，下午2.54.53。png屏幕截图2015-08-04下午2.55.13

指尖的SPM

统计参数映射已纳入nirsLAB，用于血流动力学状态时间序列的统计分析。在实验期间收集的神经影像数据的解释中，目前流行的几种技术可用于1级（会话内和受试者内）和2级（跨多个会话或受试者）分析。

当前可用的功能包括：

fNIRS血流动力学状态时间序列的1级通用线性模型（GLM）分析，以评估计算的数据通道响应和用户指定的时间模型之间的位置依赖关系。

GLM模型拟合系数（t检验、方差分析）或用户定义对比的统计显著性的1级和2级评估。

灵活性进出nirsLAB。

意识到许多研究小组使用自己的代码进行部分分析，nirsLAB提供了在多个步骤导出处理数据的可能性：

原始预处理

原始筛选的

血流动力学状态（氧和脱氧血红蛋白）。

用户还可以选择所需的精确时间帧和感兴趣的频道。数据导出为直观的矩阵格式（文本文件），并用描述数据类型、时间框架和频道的文件名分隔。

nirsLAB由以下模块组成：

•导入NIRS测量数据，以及与所执行测量相关的信息（例如，头皮上光学探针[光电二极管]的位置、施加刺激或实验任务的时间等）。

•创建光电极位置和事件（触发器）文件，以及用于编辑此信息的工具箱。

•使用排除具有过度噪声的数据通道的工具箱对测量数据进行预处理，删除实验无关的时间间隔，从数据中去除伪影，并过滤以排除实验无关的频带。

•使用波长和路径长度相关参数设置计算血流动力学状态。

•可视化测量数据的时间序列响应，并在查看格式（例如，堆叠、2D、头皮和皮质）内计算血流动力学状态。

•使用统计参数映射方法（SPM）从血流动力学状态中提取动态特征，并将该信息映射到头部空间模型。

这些模块链接到自动文件管理器和特定于项目的元数据分类账，为您提供方便和强大的功能。

要访问nirsLAB的免费副本，请导航到此NITRC页面。

如果您对nirsLAB的使用有任何疑问，请联系我们