脑部监测的“黄金组合”：功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）整合应用

导语

人类脑功能的研究已成为科学界的一大热点。由于大脑活动能够提供多种生理信息，多年来，已有多项技术被开发用来研究来自不同神经生理机制的脑信号。由于缺少一种特定技术能够记录这些信号所产生的全部信息，因此在过去十年中，研究者越来越多的使用大脑状态多模态同步监测方法。本文介绍了功能近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）这两种技术的物理原理并分析了将这两种技术整合的主要优势，同时探讨了fNIRS–EEG测量在非临床和临床应用中的主要用途。

01 功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）

由于不存在电光干扰，将fNIRS和EEG的无创脑活动记录程序整合起来相对简单。两种技术都是头皮定位的程序，fNIRS通过光谱测量来估计脑血流动力学变化，而EEG通过无源电压评估捕捉大脑电活动的宏观时间动态。这两种技术所提供的“正交”神经生理学信息，以及研究者对神经血管耦合现象日益增长的兴趣，进一步促进了它们的整合。fNIRS–EEG系统利用了这两种技术的优势，能够在不适合其他神经成像方式（如功能性磁共振成像、正电子发射断层扫描和脑磁图成像）的环境或实验场景中进行施测。fNIRS–EEG脑监测已成为一种有用的多模态脑电和血流动力学研究工具。

功能性近红外光谱（fNIRS）

fNIRS作为一种较新的神经成像技术，由于其便携、轻量、成本低的优势，现已成为大脑活动监测的有力工具。fNIRS是一种基于头皮的光学光谱测量技术，通过光源和探测器来测量脑组织的血流动力学变化。fNIRS能够记录与脑活动相关的血氧水平依赖（BOLD）效应，即由于激活脑区对氧需求增加而产生的代偿性血流动力学反应。fNIRS依赖于对近红外光谱范围内（650-900 nm）两种主要动态吸收色团——氧合血红蛋白（O2Hb）和脱氧血红蛋白（HHb）的浓度变化的测量。再加上水在相同波长范围内的低吸收率以及组织的高散射特性，使得测量直接从头皮测量这些物质的相对浓度和变化成为可能。多年来，fNIRS技术已被广泛应用于不同人群与各种实验条件。

图1 （a） 通过功能性近红外光谱成像（fNIRS）在任务激活的大脑区域记录到的典型“BOLD”反应示例。(b) 一个典型的连续波光源灵敏度模式（对数刻度）的冠状头部切片。(c) 用于运动和感觉运动皮层成像的可能光学阵列以及通道的平均光源灵敏度模式（对数刻度，多个通道的平均值）示例。

 

近红外脑功能成像系统artinis

artinis是一家专注于NIRS设备和解决方案的公司，提供一系列先进的近红外光谱（NIRS）与近红外脑功能成像（fNIRS）设备。artinis测试设备精度高，具有良好的易用性和便携性，研究人员不仅可以在实验室进行测试，还可以在室外的自然环境中进行测试。artinis支持将两个传感器连接到一个控制单元，可以同时应用于不同的部位，只用一个设备同时对大脑和肌肉进行测量。

便携式近红外脑成像测试系统Brite系列

便携式近红外脑氧&肌氧测试系统PortaLite MKII

脑电图（EEG）

脑电图（electroencephalogram，EEG）是通过精密的仪器从头皮上将脑部的大脑皮层的自发性生物电位加以放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。这种电活动是以电位作为纵轴，时间为横轴，从而记录下来的电位与时间相互关系的平面图。脑电波的频率（周期）、波幅和相位构成了脑电图的基本特征。EEG作为一种在神经学和神经成像领域中被广泛应用的技术，现已被广泛用于临床和非临床目的，以诊断和监测大脑功能及障碍。

图2 (a) 脑电图（EEG）信号产生的示意图。(b) 在用右手执行视觉引导的指尖敲击任务期间，位于左运动皮层上方的C3处的EEG信号的时间-频率表示示例。(c) 通过模式反转刺激获得的视觉诱发电位（VEP）示例。

 

无线干电极脑电系统Enobio

西班牙Neuroelectrics研发的Enobio是一套可穿戴的无线干电极脑电系统，无需导电膏，准备时间缩至5分钟。具有8、20和32个通道和直观的用户界面，可实现实时可视化高分辨率脑电图数据采集，可以满足大多数的研究需求。

无线干电极脑电系统Enobio

Enobio电极种类丰富，包含干电极、导电膏电极、盐水电极、特殊电极等。干电极和固体凝胶电极佩戴更便捷，免去受试者实验后要立即洗头的困扰。不仅如此，Enobio采集单元中添加有三轴加速度传感器，可以将加速度和EEG同步采集。在数据展示方面，Enobio增加了实时功谱图和频谱图，其软件内还设置了基于有限元法（FEM）的3D建模功能，以白质或者灰质显示电场，其电场值可视化。

无线干电极脑电系统Enobio

便携式运动脑电系统SAGA/APEX

荷兰TMSi 研发的SAGA 脑电测试系统主要使用湿电极，SAGA有32通道、64通道、128通道三个型号（更多通道可以定制），都有16个附加通道，1个单极通道，2个双极通道，3个三极通道和1个数字通道，可以连接多种生理传感器同步测试。

便携式运动脑电系统SAGA

它的优点是采集单元和数据接收单元是分开的，既可以进行有线连接，也可以进行无线连接，最重要的是SAGA采用了主动屏蔽技术，消除电源噪音干扰及导线扰动的影响因素。APEX是一款更轻便的可穿戴式脑电测试系统，有24通道和32通道，相比SAGA体积更小。

便携式运动脑电系统APEX

高密度脑电系统BEL ONE

美国BEL研发的BEL ONE脑电系统是用于高清EEG研究的新一代脑电系统，突破了空间和时间分辨率的局限。它的优点是支持130和280通道，测量范围广，可覆盖整个头部范围。

高密度脑电系统BEL ONE

脑电图源定位系统SOURCERER

02 EEG和fNIRS相结合的优势

脑电活动与其血流动力学对应物之间并不存在完美的时空对应关系。它们的相互作用通过神经血管耦合机制介导，可以通过联合技术进行研究。相反，如果假设已知神经血管耦合模型，则可以通过多模态测量获得更高的神经信号估计精度。这两种记录程序具有多项共同优势：fNIRS对运动伪影的鲁棒性较强，EEG则相对敏感，但两者均不涉及高强度磁场或电离辐射，且较fMRI、PET和MEG显著减少了对受试者的物理限制，因此更适用于自然情境下的认知任务（如自由活动）以及广泛人群（如婴儿、老年人或特殊医疗条件者）。，并且与功能性磁共振成像（fMRI）、正电子发射断层扫描（PET）或脑磁图（MEG）相比，并不会对受试者施加显著的物理限制，因此适用于更自然的认知任务以及广泛的人群（例如从婴儿到老年人）。此外，fNIRS和EEG不会涉及高强度（>1T）磁场暴露或电离辐射。最后但同样重要的是，其两者的硬件成本显著低于大多数其他功能性脑成像方式（如fMRI、PET和MEG）。

近期的研究突出了将功能性近红外光谱（fNIRS）和脑电图（EEG）相结合用于更深入地了解大脑活动的优势。虽然人们普遍认为，同时分析EEG和fNIRS能够通过提供更好的时间（何时）和空间（何处）分辨率来增进我们对大脑活动的理解，但它们结合的好处远远超出了这一基本优势。在这篇博客文章中，我们将深入探讨这种组合在研究认知状态下的大脑活动时的两个额外的实际好处。

对大脑电活动及其耗氧量的双重洞察

将EEG和fNIRS相结合的一个主要优势是能够同时测量大脑的电活动及其耗氧量。EEG追踪来自神经元的电信号，而fNIRS则检查氧水平的变化，这反映了大脑消耗了多少能量。通过结合这两种技术，我们能够更全面地了解大脑活动，既展示了大脑是如何工作的，也展示了它为此所需的能量。

图3：结合fNIRS和EEG可以增加对大脑活动的洞察

让我们用一个例子来解释这一点。想象一下，空中交通管制员负责同时管理数十架飞机的情景。他们能够迅速、准确地做出决策对于维护安全至关重要。EEG中显著的α波和θ波变化可以表明高心理负荷或疲劳。与此同时，fNIRS可以检测到氧合血红蛋白的增加，这反映了更高的代谢需求和认知努力。

将EEG和fNIRS结合起来提供了两方面的关键信息：EEG展示了大脑的电活动，帮助我们识别管制员何时接近他们的心理极限，而fNIRS则表明大脑是否有足够的氧气来完成任务。例如，如果EEG显示活动减少，但fNIRS仍然检测到高水平的氧气，这可能表明管制员虽然仍在参与任务，但已经精疲力竭。这可能表明需要休息或重新分配任务，以防止错误。

通过提供“是什么”（神经活动）和“如何”（耗氧量），EEG和fNIRS一起提供了一个更全面的大脑功能理解。

获得额外的生理参数

除了双重洞察之外，将EEG和fNIRS结合起来还能够同时监测生理参数以及大脑活动。EEG和fNIRS对生理噪声的敏感性为我们提供了更好地理解大脑与其他器官之间相互作用的机会。例如，EEG信号，尤其是在额叶中，通常包括眨眼，这是监测认知状态的有效指标。同样，fNIRS受到心跳、呼吸波动和血压变化的影响。这使得这种组合特别适合于研究大脑活动与系统性生理反应之间的相互作用。

图4：结合fNIRS和EEG时提取更多的生理参数。

让我们用一个压力监测的例子来说明这一点。想象一下，一位外科医生在巨大的时间压力下进行关键手术。实时监测他们的压力水平至关重要，因为高压力会损害决策能力和运动技能。EEG和fNIRS的结合使用提供了一种全面的方法，通过分析大脑活动和相关的生理反应来实现这一点。

EEG提供了与压力相关的脑电节律的宝贵见解。额叶的信号在压力增加或认知过载期间通常会显示出增加的β波活动和减少的α波。此外，EEG中的眨眼可以间接表明压力或疲劳，因为频繁眨眼与情绪压力或精神努力有关。与此同时，fNIRS通过测量前额叶皮层的氧合变化来补充这一点，这反映了大脑的代谢需求。在压力下，氧气消耗通常会增加，fNIRS可以捕捉到这一点以及心率增加、呼吸变化和血压波动等系统性反应——这些都是对压力的关键生理反应。

通过结合EEG和fNIRS，研究者能够对压力有更丰富的理解。例如，EEG中减少的α波和增加的β波以及频繁的眨眼，与fNIRS中增加的氧合以及明显的心率和呼吸措施相结合，可能表明大脑和身体都处于压力之下。这种综合视角使得及时干预成为可能，比如促进放松或调整工作量，以增强福祉和表现。fNIRS和EEG的融合结合了两个优势：脑电监测的速度和血流动力学分析的深度。因此，研究人员和临床医生能够获得更丰富、更细致的大脑及其与身体其他部分联系的理解。无论是推进神经科学研究、增进医学诊断还是优化人的表现，fNIRS和EEG之间的协同作用正助力脑监测及其他领域的创新。

03 结合fNIRS–EEG的应用

结合fNIRS和EEG的主要应用领域包括非临床和临床研究。非临床应用通常比临床应用使用更密集的光学和电学传感器阵列。图3(a)显示了自1990年以来每5年发表的使用整合fNIRS–EEG测量的科学创新论文总数（数据来源：Medline）。尽管文献检索可能无法总结全部的科学产出，但我们发现过去三十年中使用这种多模态脑成像方式的科学论文超过90篇。从图3(a)可以看出，结合这两种技术的科学研究始于20世纪90年代初，并随着时间的推移不断增加，仅在新世纪初有短暂的下降。虚线表示预计到2019年底的出版物数量，因为最后一批论文是基于2015至2016年这2年期间的数据统计的。从图3(b)可以看出，临床和非临床应用的科学产出大致相当，临床研究的论文略多（45%为非临床应用，55%为临床应用）。

图5：(a) 显示了从1990年到2016年每5年发表的科学论文数量。论文按宏观应用领域（非临床和临床）以及总数进行分类。虚线表示预计到2019年底的发表数量，因为最后一组论文仅基于2015至2016年这2年的数据。(b) 按宏观领域划分的论文占比的饼图。(c) 按研究兴趣领域划分的非临床论文占比的饼图。(d) 按研究兴趣领域划分的临床论文占比的饼图。

非临床应用

在非临床应用中，三个主要领域利用了fNIRS–EEG的整合：脑机接口（BCI，占非临床应用的18%）、神经血管耦合（35%）以及健康大脑功能的研究（40%）。在非临床研究中，睡眠研究是一个较小的领域（占非临床应用的7%），如图3(c)所示。

1脑机接口（BCI）

fNIRS–EEG系统的主要应用之一是脑机接口（BCI）。由于系统的灵活性和便携性，BCI非常适合使用fNIRS–EEG。BCI允许通过EEG和其他记录方式调制的脑活动直接控制计算机或外部设备。事实上，已证实基于EEG的非侵入性BCI可以实现瘫痪和闭锁综合征患者的脑部通信。此外，在脊髓损伤和慢性中风患者中，通过非侵入性BCI实现了一定程度的运动功能恢复。历史上，EEG信号中运动皮层的事件相关去同步化（ERD）和事件相关同步化（ERS）的发现为BCI的发展铺平了道路。事实上，运动皮层在想象运动时脑节律的调制是实现机器控制的第一个特征提取参数。然而，单独使用EEG的BCI仍存在局限性。可靠的BCI命令检测与EEG片段的长度成正比，这使得高信息传输率难以实现。此外，EEG-BCI经常错误地将EEG信号分类为命令，尽管受试者并未执行任何任务。最后，EEG信号通常是来自广泛区域的神经活动的混合，其中一些可能与BCI的目标任务无关，从而削弱了BCI的性能。与单独使用EEG相比，结合fNIRS–EEG的系统显示出更高的敏感性和特异性。fNIRS信号可以与EEG一起用于联合分类程序，或许还可以作为EEG活动的预测因子。在这两种情况下，使用fNIRS–EEG系统可以得到更稳健的基于EEG的BCI分类器，并且总体上提高了BCI性能的稳定性。

2神经血管耦合

局部神经活动伴随着复杂且异质的生物学过程，如电活动的产生和代谢变化。电活动和代谢活动之间的联系通常被称为神经血管耦合。通过血管扩张过程，向激活的大脑区域提供过量的氧合血液。结合fNIRS–EEG测量非常适合用于研究神经血管耦合，既可以采用数据驱动的方法，也可以在假设耦合已知的情况下用于更好地重建神经活动。神经血管耦合的一个重要方面是，脑电活动和其血流动力学反应在频谱和时空对应关系上并不完美，而且通常假设它们之间的关系是线性的，但实际上并非如此。神经血管耦合可以在不同的实验设置中进行评估：在静息状态活动期间、对外部感觉刺激的反应期间以及在操纵血管参数和脑电状态期间。EEG在阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease）等神经退行性疾病的诊断中具有重要作用。研究表明，EEG信号的特征变化（如功率谱和功能连接性）可以作为早期诊断的生物标志物。

 

3大脑功能

fNIRS–EEG已用于研究健康大脑功能的特征。在这一领域，fNIRS–EEG允许在生态环境中研究大脑活动的时空血流动力学和电活动演变，例如在感觉刺激、语言、运动意图、工作记忆以及社会互动或应激事件中的情绪反应。部分结合fNIRS–EEG的研究集中在表征大脑对外部感觉刺激（听觉或视觉）的反应上。

4睡眠

由于结合fNIRS–EEG技术的潜在灵活性和便携性，多模态fNIRS–EEG记录非常适合用于睡眠期间的长期大脑监测。在这一背景下，EEG主要提供关于不同睡眠阶段（如非快速眼动期、快速眼动期或觉醒到睡眠的过渡）的信息，而fNIRS则估计在不同阶段中血红蛋白的血流动力学波动。Pierro等人研究了五名受试者在睡眠期间脑部HHb和O2Hb浓度的自发低频振荡（LFOs）的幅度和相位，使用位于前额的两个多距离探头。通过应用相量代数，他们能够估计脑血容量（CBV）和脑血流速度的振荡。通过利用两种血红蛋白之间的相位差，他们发现在非快速眼动睡眠期间，HHb相对于O2Hb的相位领先更大，与觉醒和快速眼动睡眠状态相比（约π/2）。幅度分析显示，在非快速眼动睡眠期间，与觉醒和快速眼动睡眠状态相比，两种血红蛋白都被抑制（最大幅度降低：87%）。相关CBV和CBF振荡在睡眠期间保持其相对相位差，其幅度在非快速眼动睡眠期间被衰减。总体而言，作者强调了相量代数在研究睡眠阶段LFO中的能力。

使用BEL WISP进行无线睡眠监测治疗

临床应用

临床研究主要集中在新生儿（占临床应用的37%）和癫痫（27%）上，如图3(d)所示。尽管应用较少，但fNIRS–EEG在手术环境（外科手术，16%）中也有良好的应用。康复（8%）、儿童发展（6%）和精神病学（6%）是次要的临床应用领域。

1新生儿

在新生儿重症监护中，EEG因其非侵入性和便携性被广泛用于持续监测脑电活动，而fNIRS则用于监测脑氧合和代谢活动。结合fNIRS和EEG的监测方法在新生儿缺氧缺血性脑病（HIE）的管理中显示出潜力。例如，fNIRS可以监测脑氧合变化，而EEG可以评估脑电活动，两者结合有助于更全面地评估新生儿的脑功能状态。此外，这种多模态监测方法还被用于监测新生儿在手术期间的脑氧合和脑功能，例如在深低温循环停搏期间。这些应用表明，fNIRS和EEG的结合能够为新生儿的脑功能监测提供更全面的信息，有助于早期干预和改善预后。

2儿童

fNIRS和EEG的结合在儿童脑损伤监测中也显示出重要价值。例如，在儿童创伤性脑损伤（TBI）的研究中，fNIRS被用来监测脑血流动力学变化，而EEG则用于评估脑电活动。这种多模态方法可以帮助识别继发性脑损伤的早期迹象，从而优化治疗方案。此外，fNIRS和EEG还被用于研究儿童神经发育障碍，如注意力缺陷多动障碍（ADHD）。通过监测前额叶皮层的氧合变化和脑电活动，研究人员能够更好地理解这些疾病的大脑机制，并探索新的治疗方法。这些研究不仅为临床诊断提供了新的工具，也为儿童康复治疗提供了科学依据。

3癫痫

fNIRS和EEG的结合在癫痫患者监测中具有重要应用。这种多模态方法可以同时监测发作前、发作中和发作后的脑血流动力学变化和脑电活动，有助于更准确地定位癫痫灶。例如，研究发现，发作前的血流动力学变化（如氧合血红蛋白的增加）可能预示着即将发生的癫痫发作。此外，fNIRS和EEG的结合还被用于评估抗癫痫药物的效果，通过监测脑氧合和脑电活动的变化来判断药物是否有效。这种多模态监测方法不仅提高了癫痫诊断的准确性，也为个性化治疗提供了支持。

4手术环境

在手术环境中，fNIRS和EEG的结合被用于监测脑功能和氧合状态，特别是在颈动脉内膜剥脱术（CEA）和心脏手术中。例如，在CEA手术中，fNIRS可以实时监测脑氧合变化，而EEG则用于评估脑电活动，两者结合有助于预测术中脑缺血的风险。这种多模态监测方法不仅提高了手术的安全性，还减少了术后神经功能损伤的发生率。此外，fNIRS和EEG还被用于心脏手术中的脑功能监测，帮助评估术后神经功能恢复情况。这些应用表明，fNIRS和EEG的结合在手术环境中具有重要的临床价值。

5精神病学

在精神病学领域，fNIRS和EEG的结合被用于研究情绪障碍和认知功能障碍。例如，在双相情感障碍患者中，fNIRS和EEG的结合用于监测大脑活动，寻找潜在的神经生理标志物。此外，这种多模态方法还被用于研究精神分裂症患者的语言感知和认知功能，通过监测脑血流动力学和脑电活动的变化来探索疾病的神经基础。这些研究不仅为精神病学的诊断提供了新的工具，也为开发新的治疗方法提供了科学依据。

6康复

在康复领域，fNIRS和EEG的结合被用于监测脑功能恢复情况，特别是在中风后运动功能恢复中。例如，通过结合fNIRS和EEG的脑机接口（BCI）技术，患者可以通过神经反馈训练来恢复运动功能。这种多模态监测方法不仅提高了康复治疗的效果，还为个性化康复方案的制定提供了科学依据。此外，fNIRS和EEG还被用于监测认知功能训练的效果，帮助优化康复方案。这些应用表明，fNIRS和EEG的结合在康复领域具有重要的临床价值。