Änderungen im Differential Path-Length Factor können die Haupt- und Nachstimulusreaktionen in fNIRS verändern und somit die Charakterisierung der hemodynamischen Antwortfunktion beeinflussen.
Die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) hat sich in den letzten zwei Jahrzehnten zu einer neuroimaging-Modality entwickelt. Die Eliminierung überflüssiger Informationen, die mit dem optischen Signal einhergehen, bleibt jedoch eine Herausforderung. Eine umfassende Analyse jedes Schrittes ist notwendig, um die tatsächlichen Informationen aus den gemessenen fNIRS-Wellenformen zu extrahieren. Eine geringfügige Änderung der Form könnte die für fNIRS-BCI-Anwendungen erforderlichen Merkmale ändern. In der vorliegenden Studie wurde der Einfluss der Werte des Differential Path-Length Factors (DPF) auf die Eigenschaften der hemodynamischen Antwortfunktion (HRF) untersucht. Die Ergebnisse wurden für sowohl simulierte Datensätze als auch gesunde menschliche Probanden über einen Bereich von DPF-Werten von drei bis acht zusammengestellt. Verschiedene Sätze von Aktivierungsdauern und Stimuli wurden verwendet, um die simulierten Signale für weitere Analysen zu erzeugen. Diese Signale wurden unter einer eingeschränkten Umgebung in optische Dichten aufgeteilt, wobei bekannte Werte von DPF verwendet wurden. Später wurden unterschiedliche DPF-Werte verwendet, um die Variationen der tatsächlichen HRF zu analysieren. Die Ergebnisse, die in vier Kategorien zusammengefasst wurden, deuten darauf hin, dass der DPF die Haupt- und Nachstimulusreaktionen sowie andere Störungen ändern kann. Sechs gesunde Probanden nahmen an dieser Studie teil. Ihre beobachteten optischen Gehirn-Zeitserien wurden in ein iteratives Optimierungsproblem eingegeben, um die bestmögliche Anpassung von HRF und physiologischen Geräuschen, die in den gemessenen Signalen vorhanden sind, mit freien Parametern zu schätzen. Eine Reihe von Lösungen wurde für unterschiedliche DPF-Werte abgeleitet, um die Variationen der HRF zu analysieren. Es wurde beobachtet, dass die DPF-Änderung für das Creep der HRF von den tatsächlichen Werten sowie für Änderungen in den HRF-Eigenschaften verantwortlich ist.
Kamran et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.