|
TD方法（见图2.6）引入了短皮秒的光脉冲，这些脉冲被展宽
（散射）并被皮肤、颅骨、脑脊液等各种组织层衰减
液体和大脑[13]。光子离开组织的时间点扩散函数
然后用于确定衰减和光路长度的变化。
图2.6：时域NIRS原理，图取自[11]
虽然TD系统可以探测弹道和漫散射光子，但它们价格昂贵，需要显著的平均时间来提高信噪比[44]，而且通常很大
直接适用于临床监测[30]。
由于绝对值的量化在神经科学中不如检测具有统计意义的大脑活动变化那么重要，因此到目前为止，大多数fNIRS和fNIRI
研究中的系统以及市场上可买到的系统都基于
连续波技术[11]。关于范围、费用和流动性，这项工作
专注于神经科学和脑机接口研究CW系统的设计2.4理论背景
为了接近广泛使用的改进的比尔-兰伯特定律（MBL），将简要介绍并扩展未修改的比尔-兰伯特定律（BLL）。
最初的BLL描述了一种简化的情况，即光通过填充的体积发送
只有一种吸收化合物溶解在非吸收溶剂中
体外分光光度分析。
I0英寸
ε、 【C】
d
图2.7：用于体外分光光度分析的比尔-朗伯定律的反应杯模型。
对于这样的反应杯模型（见图2.7），BLL表示
询问具有入射强度I0的单色能量与
化合物浓度c（摩尔）与摩尔消光系数λ的乘积，以及
光路长度d
I=I0·10−λcd⇔ A=−log10
我
I0型
=λcd。(2.1)
在实践中，样品通常具有多于一个的吸收体。为了确定每个i个发色团的浓度，在i个波长处测量并建立一个系统
方程组是必要的。此外，发色团浓度与时间有关
与fNIRS光电二极管的情况一样，光路长度不是直线的，并且等于
光发射器和接收器之间的距离d，但通常假设为香蕉形（参见
[12] 用于进一步研究光路），并且必须通过微分
路径长度系数-DPF：
A（t，λ）=−log10
I（t，λ）
I0（t，λ）
=
Xn公司
i=1
iλci（t）DP F（λ）d（2.2）
由于该定律没有考虑散射，因此它仍然仅适用于仅发生吸收的询问体积，因此不能用于
组织询问。为了改善这一点，Delpy等人通过添加散射来修改BLL
依赖光强度损失参数G[2]。
A（t，λ）=−log10
I（t，λ）
I0（t，λ）
=
Xn公司
i=1
iλci（t）DP F（λ）d+G（λ）（2.3）
在方程中有G时，在不知道散射影响的情况下，无法计算发色团浓度。相反，Delpy等人建议计算发色团
通过建立初始时间的两个测量值的差异来改变浓度
2.4.理论背景11
点t0和连续时间点t1，从而
从方程中消除散射影响G，并消除发射的
强度I0是恒定的：
∆A（∆t，λ）=−log10
I（t1，λ）
I（t0，λ）
=
Xn公司
i=1
iλ∆ci（t）DP F（λ）d（2.4）
当氧血红蛋白和脱氧血红蛋白在两个波长和两个
在连续的时间点上，得到的方程组可以很容易地求解
浓度变化∆ci
然后HbO和HbR的浓度变化
由给出
∆[HbR]
∆[HbO]
=
1.
d
·
血红蛋白R，λ1
血红蛋白，λ1
血红蛋白R，λ2
血红蛋白，λ2
−1
“∆A（∆t，λ1）
DP F（λ1）
∆A（∆t，λ2）
差压F（λ2）
#
(2.5)
使用MBLL测定
大脑，Obrig确定并讨论了几个假设
以及Vilbringer[35]和Boas[45]。
1.与吸收变化相比，散射变化较小：
这允许在方程2.4的步骤中忽略G，并允许假设
DP F在某些波长下是恒定的。这一假设通常是经过评估的
看似合理的
2.监测变化的介质是均质的：
显然这是一个错误的假设，这被认为是低空间的一个原因
与有创光学技术相比，无创NIRS的分辨率更高。
3.感兴趣参数（尤其是发色团浓度）的变化在采样体积内是均匀的：
与上述假设相关，这也是错误的：除了皮质区域
取样体积由头皮和颅骨组成。因此，血红蛋白的区域
变化是相对于整个采样区域的。这引入了另一个来源
由信号中DP F的波长依赖性引起的误差。
尽管MBLL只是一个合理的第一近似，但几乎所有CW方法
迄今为止都是基于此[35]。这主要是因为人们对大脑的关注
研究更多的是信号的趋势，而不是量化[11]。所以
到目前为止，它的“有效性[…]已经与其他几种监测模式进行了良好的测试
理论研究表明，任何产生的误差都可以限制在10%以内”[13]。
为了使用MBLL，必须指定几个参数，并且主要在90年代进行理论和实验研究。消光系数
使用实验室分光光度计和
可以在[21]中的表格中查找。对于CW技术
直接测量光路长度，如FD和TD系统，特别是
对DP F进行了实验和数值研究。调查结果表明：
DP F取决于年龄、性别和波长，受试者之间的差异高达15%
具有 |
