1.近紅外腦成像推薦產(chǎn)品型號(hào)及參數(shù)配置 

NIRX公司推出的使用NIRSport 2增加您的研究?jī)?yōu)勢(shì): NIRX獨(dú)有的幾十年的近紅外研究經(jīng)驗(yàn)和持續(xù)發(fā)展的造就了該便攜式的：無線的，真正的全腦測(cè)量，高密度的設(shè)備，它將會(huì)釋放出 fNIRS 的全部效能. NIRSport 2 適用于所有方向的被試群體: 任何被試都可以通過快速的設(shè)置時(shí)間和最大的舒適度進(jìn)行測(cè)量. NIRx開發(fā)專家和技術(shù)支持顧問了解大量近紅外測(cè)量中可能存在的問題以及學(xué)會(huì)如何克服這些障礙。

無論你的實(shí)驗(yàn)設(shè)置包括運(yùn)動(dòng)、自然光還是敏感型被試，NIRx 平臺(tái)提供了一 個(gè)解決方案，讓你可以高效的進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。 

硬件參數(shù)： 

1、光源數(shù)量：8/16,串聯(lián) 16/32，最大 64； 

2、光源類型： LED（2 波長(zhǎng)） 

3、檢測(cè)波長(zhǎng)： LED 760nm&850nm； 

4、發(fā)射功率：≥25mw 

5、光源集成性：LED：8 個(gè)光源集成為一個(gè)組塊，直接插入設(shè)備； 

6、探測(cè)器數(shù)量：探測(cè)器數(shù) 8/16，串聯(lián)模式 32；最大 64 

圖1 NIRSport2 應(yīng)用實(shí)例 

總結(jié)：便攜式二代近紅外是我司的主推機(jī)型，原因在于其作為真正意義上的高密度便攜式近紅外，不僅可以多臺(tái)疊加使用，而且可以一臺(tái)同時(shí)測(cè)量?jī)蓚€(gè)被試， 無論在實(shí)際應(yīng)用還是在與腦電結(jié)合上，都具有極高的便利性和優(yōu)勢(shì)，是未來三到五年內(nèi)，市場(chǎng)的主要占有機(jī)型。

2.6-10人近紅外腦成像超掃描實(shí)驗(yàn)解決方案 

目前即使是串聯(lián)的高配置近紅外能夠測(cè)量的被試也在 4 名被試（雙側(cè) 16*8的布局下），要實(shí)現(xiàn) 6-10 人的測(cè)量，除使用串聯(lián)模式外還可以使用共同 trigger線的布局辦法，也就是說，使用菊花鏈?zhǔn)降牟⒖谵D(zhuǎn)換器，在刺激電腦呈現(xiàn)刺激后，marker 的傳輸通過菊花鏈并口線傳遞到不同的采集電腦上，以 12 人的測(cè)量為例，需一拖三的并口線，由刺激呈現(xiàn)電腦連接到三臺(tái)采集電腦，而每臺(tái)采集電腦，需測(cè)量 4 名被試，使用近紅外設(shè)備間的串聯(lián)模式，每臺(tái)采集電腦控制兩臺(tái)近紅外設(shè)備，每臺(tái)近紅外設(shè)備測(cè)量?jī)擅辉嚒?nbsp;

圖2 多人測(cè)量解決方案示意圖 

3. 近紅外腦成像超掃描的分析方法 

常見的對(duì)社會(huì)互動(dòng)中被試大腦信號(hào)功能聯(lián)結(jié)的分析方法有時(shí)域相關(guān)和頻域相關(guān)兩種，一般來說頻域相關(guān)更適合基于神經(jīng)電信號(hào)的超掃描，而時(shí)域相關(guān)（包括 Granger 的因果分析）則更適合考察基于血流動(dòng)力學(xué)信號(hào)的超掃描數(shù)據(jù)，除了相關(guān)方法，也可以利用多重腦網(wǎng)絡(luò)的集群成像對(duì)處于互動(dòng)中的被試大腦進(jìn)行集群掃描與建模等，從而研究被試間的神經(jīng)聯(lián)結(jié)。 

因此在社會(huì)互動(dòng)的超掃描研究中，比如 Babiloni 等人（2007）囚徒困境中收 集到的數(shù)據(jù)表明在社會(huì)互動(dòng)中激活最一致的腦區(qū)為內(nèi)側(cè)前額葉，且這一同步激活的腦區(qū)在所有的競(jìng)爭(zhēng)情境中都會(huì)出現(xiàn)，是采用對(duì)比超掃描在進(jìn)行同一任務(wù)時(shí)激活的同步性。 

也有研究是關(guān)注于相關(guān)區(qū)域的激活程度差異，如對(duì)比條件 2，條件 1 下左背外側(cè)前額葉有明顯激活，且差異顯著等等，可以做相關(guān)區(qū)域的激活差異比較。對(duì)于多人被試群體測(cè)量，根據(jù)測(cè)驗(yàn)范式可以做群體間的同步聯(lián)結(jié)，使用相關(guān)分析，也可以做組與組之間的差異比較，相對(duì)來說分析思路更廣。