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Temporal Derivative Distribution Repair (TDDR): A motion correction method for fNIRS
NeuroImage ( IF 4.7 ) Pub Date : 2019-01-01 , DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.09.025 Frank A Fishburn 1 , Ruth S Ludlum 2 , Chandan J Vaidya 3 , Andrei V Medvedev 4
NeuroImage ( IF 4.7 ) Pub Date : 2019-01-01 , DOI: 10.1016/j.neuroimage.2018.09.025 Frank A Fishburn 1 , Ruth S Ludlum 2 , Chandan J Vaidya 3 , Andrei V Medvedev 4
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&NA; Functional near‐infrared spectroscopy (fNIRS) is an optical neuroimaging technique of growing interest as a tool for investigation of cortical activity. Due to the on‐head placement of optodes, artifacts arising from head motion are relatively less severe than for functional magnetic resonance imaging (fMRI). However, it is still necessary to remove motion artifacts. We present a novel motion correction procedure based on robust regression, which effectively removes baseline shift and spike artifacts without the need for any user‐supplied parameters. Our simulations show that this method yields better activation detection performance than 5 other current motion correction methods. In our empirical validation on a working memory task in a sample of children 7–15 years, our method produced stronger and more extensive activation than any of the other methods tested. The new motion correction method enhances the viability of fNIRS as a functional neuroimaging modality for use in populations not amenable to fMRI. Graphical abstract Figure. No caption available. HighlightsWe describe a novel motion correction method for fNIRS based on robust regression.Simulations show performance superior to 5 other correction methods.Experimental child data show stronger and more activation than other methods.
中文翻译：
时间导数分布修复 （TDDR）：一种用于 fNIRS 的运动校正方法
&NA; 功能性近红外光谱 （fNIRS） 是一种光学神经成像技术，作为研究皮层活动的工具越来越受到关注。由于将视光器放置在头部，头部运动产生的伪影比功能性磁共振成像 （fMRI） 相对不那么严重。但是，仍然需要删除运动伪影。我们提出了一种基于稳健回归的新型运动校正程序，该程序有效地消除了基线偏移和尖峰伪影，而无需任何用户提供的参数。我们的仿真结果表明，这种方法比当前其他 5 种运动校正方法产生了更好的激活检测性能。在我们对 7-15 岁儿童样本的工作记忆任务的实证验证中，我们的方法比任何其他测试方法都产生了更强、更广泛的激活。新的运动校正方法增强了 fNIRS 作为功能性神经影像学模式的可行性，可用于不适合 fMRI 的人群。图形抽象图。没有可用的标题。亮点我们描述了一种基于稳健回归的新型 fNIRS 运动校正方法。模拟显示性能优于其他 5 种校正方法。实验儿童数据显示比其他方法更强、更活跃。
更新日期：2019-01-01
中文翻译：
时间导数分布修复 （TDDR）：一种用于 fNIRS 的运动校正方法
&NA; 功能性近红外光谱 （fNIRS） 是一种光学神经成像技术，作为研究皮层活动的工具越来越受到关注。由于将视光器放置在头部，头部运动产生的伪影比功能性磁共振成像 （fMRI） 相对不那么严重。但是，仍然需要删除运动伪影。我们提出了一种基于稳健回归的新型运动校正程序，该程序有效地消除了基线偏移和尖峰伪影，而无需任何用户提供的参数。我们的仿真结果表明，这种方法比当前其他 5 种运动校正方法产生了更好的激活检测性能。在我们对 7-15 岁儿童样本的工作记忆任务的实证验证中，我们的方法比任何其他测试方法都产生了更强、更广泛的激活。新的运动校正方法增强了 fNIRS 作为功能性神经影像学模式的可行性，可用于不适合 fMRI 的人群。图形抽象图。没有可用的标题。亮点我们描述了一种基于稳健回归的新型 fNIRS 运动校正方法。模拟显示性能优于其他 5 种校正方法。实验儿童数据显示比其他方法更强、更活跃。
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