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fNIRS近红外脑电传感器
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功能近红外光谱（fNIRS） 呼吸暂停期间 第3页，共7页 快速信息 fNIRS传感器的采集数据分为两个通道，一个通道是相对于由发射的红光形成的电流，另一个通道则是由于发射的红外光。 然而，研究人员无法直接从每个通道的记录电流中解释氧饱和度。 fNIRS和SpO2传感器具有相同的工作原理，因此我们可以使用这两种方法来获取氧饱和度。 需要遵循简单的处理步骤来将采集的数据转换为SpO2值，这将在这里简要解释。 通过遵循如下所述的测定程序，从每个心动周期中获取SpO2值/样本。 红色/红外调制比（R）对于将采集的电流样本转换为SpO2值至关重要，与SpO2成反比[8]。 ??[??]= ????????[??]×????????????[??]??????????[??]×??????????[??] 1. 每个传感器都有自己的校准曲线，该曲线将每个R值与相应的SpO2值相关联。 出于目前的目的，我们使用了一个标准模型（方程（2））校准曲线[9]和一个校正步骤，使值适应我们的传感器特性。 % ??????2.??]=110?25×??[??] 2. 假设采集开始时SpO2处于正常水平（95%），通过以下公式得出最终值： % ??????2.??????[??]=% ??????2.??]×95% ??????2[0] 3. 本信号样本的SpO2演变如图7所示。 可以看出，在受试者呼吸正常的前15秒内，SpO2水平保持不变。 在第二个时间段（呼吸暂停15到50秒），血氧开始逐渐下降，突然突然下降。 功能近红外光谱（fNIRS） 呼吸暂停期间 技术说明TN 11072018 第4页，共7页 在最后一段（恢复正常呼吸）中，血氧水平恢复到初始值。 噪声评估程序 信噪比（SNR）是一个重要的指标，可以客观地对采集质量进行分类，就像它的名字所暗示的那样，它是信号强度和采集数据中不希望有的噪声之间的关系(????????????????), 其定义为： ??????= ?????????????????????????????????? 4. 存在?????????????????? 和???????????????? 的峰间振幅???????????? 和?????????? 组件。 为了确定SNR，遵循了以下步骤： 1） 采集在时间段/窗口中的划分（每个段将是一个心动周期）2） 对于每个分段： a.将所获取的信号应用于低通滤波器（用于去除高频噪声）； 研究血氧饱和度的推荐频带在0.01和15赫兹之间[10]。 如前所示，为了转换有意义的SpO2样本中的电流值，需要保持采集信号的脉动性质。 通过更严格的通带（0.5至3 Hz[11]），我们可以确保这一必要条件，并从采集中去除更多噪声，这将为我们带来更好的SNR估计。 然而，对于目前的采集，15 Hz的截止频率似乎是最合适的，较高的频率分量包含较小的信息内容（图9的缩放） 所应用的数字滤波器是截止频率为15 Hz的第六巴特沃斯滤波器，以确保50 Hz的峰值被衰减（在50 Hz时增益为-40 dB），如图9和图10所示。 b.确定?????????????????? 来自平滑/过滤的血液脉冲（图11）； c.通过从采集的信号中减去滤波后的数据（信号分量）来隔离噪声分量（图12）； 图11。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据。平滑的数据 ?????????????????? 图9。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱和识别。椭圆内50Hz噪声峰值的信号功率谱及识别 50赫兹噪音50赫兹噪音50Hz噪音50Hz噪音50Hz噪音50赫兹噪声50赫兹噪音50Hz噪音50%噪音50赫兹声音50赫兹噪音峰值峰值峰值 （第一临界噪声峰值） 图10。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和高亮显示。滤波信号功率谱和信息带的突出显示信息带信息带 功能近红外光谱（fNIRS） 呼吸暂停期间 技术说明TN 11072018 第6页，共7页 d.确定????????????????; e.当前分段的SNR的估计。 3） SNR值的平均值和相应的标准偏差。 ????????????=4.41????????????=1.91????????????????=12.89 ±3.12 ????4.93???? 图12。N分量分量分量分量 ???????????????? 功能近红外光谱（fNIRS） 呼吸暂停期间
 
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