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J-GLOBAL ID:202102221215134070   整理番号:21A2529435

シリコン光電子増倍管に基づくファイバレス,マルチチャネルfNIRS-EEGシステム:脳活動と神経血管カップリングの高感度および生態学的マッピングに向けて【JST・京大機械翻訳】

Fiberless, Multi-Channel fNIRS-EEG System Based on Silicon Photomultipliers: Towards Sensitive and Ecological Mapping of Brain Activity and Neurovascular Coupling
著者 (14件):
資料名:
巻: 20  号: 10  ページ: 2831  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7015A  ISSN: 1424-8220  CODEN: SENSC9  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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携帯型神経イメージング技術は神経生理学的および神経病理学的状態の長期モニタリングに使用できる。機能的近赤外分光法(fNIRS)と脳波(EEG)は,そのような目的に非常に適している。それらのマルチモーダル統合は,神経血管結合と共に血行動態および電気的脳活動の評価を可能にする。革新的fNIRS-EEGシステムを提示した。システムは,新しい連続波fNIRSコンポーネントと修正市販EEGデバイスを集積し,発光ダイオードとシリコンディスプレイ(SiPM)に基づくファイバレス技術に依存する。SiPMは高感度半導体検出器であり,その大きな検出面積は,頭皮からの光子収穫を最大化し,ファイバレス技術の限界を克服する。信号対雑音比を最適化し,fNIRS-EEG干渉を避けるため,ディジタルロックインをfNIRS信号取得のために実装した。fNIRS成分のベンチトップ特性化は,1pW以下の雑音等価電力でその高性能を示した。さらに,fNIRS-EEG装置を,視覚,運動および前頭前皮質を刺激する作業中のin vivoで試験した。最後に,長期持続認知試験中の1つのアルツハイマー病患者の臨床設定において,生態学的記録を行う能力を評価した。このシステムはマルチモーダル脳活動の正確な評価のための携帯技術への道を拓くことができ,生態学的環境と臨床診療における広範な雇用を可能にする。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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光導波路,光ファイバ,繊維光学 
引用文献 (73件):
  • Chiarelli, A.M.; Zappasodi, F.; Pompeo, F.D.; Merla, A. Simultaneous functional near-infrared spectroscopy and electroencephalography for monitoring of human brain activity and oxygenation: A review. Neurophotonics 2017, 4, 041411.
  • Davidson, R.J.; Jackson, D.C.; Larson, C.L. Human electroencephalography. In Handbook of Psychophysiology, 2nd ed.; Cambridge University Press: New York, NY, USA, 2000; pp. 27-52. ISBN 978-0-521-62634-7.
  • Lin, C.-T.; Ko, L.-W.; Chang, M.-H.; Duann, J.-R.; Chen, J.-Y.; Su, T.-P.; Jung, T.-P. Review of wireless and wearable electroencephalogram systems and brain-computer interfaces-A mini-review. Gerontology 2010, 56, 112-119.
  • Ferrari, M.; Quaresima, V. A brief review on the history of human functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application. NeuroImage 2012, 63, 921-935.
  • Croce, P.; Zappasodi, F.; Merla, A.; Chiarelli, A.M. Exploiting neurovascular coupling: A Bayesian sequential Monte Carlo approach applied to simulated EEG fNIRS data. J. Neural Eng. 2017, 14, 046029.
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