fNIRS响应的起源

  来源：脑机之声

  fNIRS（近红外脑功能成像）测到的不是“神经元放电”，而是神经活动引起的血流动力学变化。它通过近红外光进入头皮下方组织，估计氧合血红蛋白（HbO）和脱氧血红蛋白（Hb）的变化，用这些变化去反映脑区在任务中的“被动员程度”。

  

  1）fNIRS的响应从哪来：神经活动引起血流调节（NVC）

  神经元开始工作后，局部的代谢需求会上升（对氧、葡萄糖的需求增加）。身体会通过血管调节机制，把更多血流送到活跃区域，让局部脑血流（CBF）增加。这种“神经活动与血管/血流响应之间的耦合关系”，通常称为神经血管耦合（NVC）。

  需要注意的是，这条链条不是一个简单的“开关”。在很多情况下它工作得很稳定，但在脑损伤、卒中等病理状态下，耦合机制可能发生变化，所以同样的任务未必产生完全一致的血流响应，这会影响fNIRS的解释。

  2）HbO和Hb的变化怎么看：典型表现与时间延迟

  fNIRS常用HbO、Hb的时间序列来描述血流动力学响应。常见的任务相关变化趋势是：CBF增加后，HbO往往上升，Hb往往下降或出现相反方向变化

  直观理解：当供血增加幅度大于耗氧增加幅度时，局部血液更“富氧”，HbO上升、Hb下降就更容易出现。

  同时，血流动力学响应本身就有延迟，通常需要几秒才能逐渐显现，因此它在需要强实时性的场景（例如BCI）里，会天然受到这一点限制。

  3）光信号怎么变成HbO/Hb：光学路径+MBLL

  fNIRS用的近红外光在组织里传播时会发生散射，光从光源到探测器走的不是直线，而是一条弯曲的敏感路径（很多资料用“光学香蕉”来形容）。探测器接收到的光强变化，反映了这条路径上组织吸收与散射特性的变化。

  把“光强变化”换算成HbO/Hb的变化，常用改良比尔-朗伯定律（MBLL）。实际系统通常会选用两个或多个波长（你资料里举例为760nm、880nm），利用不同波长对HbO与Hb吸收特性的差异，求解得到ΔHbO、ΔHb随时间的变化。

  数据处理中常见的去趋势、低通滤波等步骤，主要是为了压制心跳、呼吸、慢漂移等非任务相关成分，让任务期的变化更清晰。