Functional near-infrared spectroscopy based three-dimension brain imaging

Nguyen Hoang Dung * , Do Anh Khoa and Tran Le Trung Chanh

* Corresponding author (hoangdung@ctu.edu.vn)

Article Sidebar

Full Text: PDF

Received: 21 Mar 2019
Revised: 16 Apr 2019
Accepted: 30 Oct 2019
Published: 30 Oct 2019
Title: Functional near-infrared spectroscopy based three-dimension brain imaging
DOI: 10.22144/ctu.jvn.2019.121
Views
76
Downloads
39
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC
How to Cite
Dũng, N. H., Khoa, Đ. A., & Chánh, T. L. T. (2019). Functional near-infrared spectroscopy based three-dimension brain imaging. CTU Journal of Science, 55(5), 1-11. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2019.121
Issue
Vol. 55 No. 5 (2019)
Section
Engineering Technology

Abstract

Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is a non-invasive technique utilized to measure hemoglobin concentration of human brain signal. Temporal resolution of this method is high (aproximately 1 ms). However, its spatial resolution is limited (approximately 10 mm) compared with other non-invasive techniques. Therefore, in the present study, fNIRS based 32-optodes are utilized to measure human brain hemodynamic response of 5 male participants with arithmetic tasks. Coordinates of 256 voxels are computed based on the optode geometry. Coefficient of differential path-length factor in Beer-Lambert equation is estimated as a distance function to compute absorption coefficients. The mean concentration of Oxy- and deOxy-hemoglobin obtained from absorption coefficients is utilized to reconstruct 3-dimension brain imaging. The experimental results showed that the proposed method can detect the brain activity with higher spatial resolution than that using conventional approach.
Keywords: Arithmetic task, functional near-infrared spectroscopy, three-dimension brain imaging

Tóm tắt

Kỹ thuật quang cận hồng ngoại fNIRS (functional near-infrared spectroscopy) là phương pháp không tiếp xúc được dùng để đo nồng độ hemoglobin của tín hiệu não. Độ phân giải về thời gian của của kỹ thuật này cao (xấp xỉ 1 ms). Tuy nhiên, độ phân giải về không gian thì bị hạn chế (xấp xỉ 10 mm) so với các kỹ thuật không tiếp xúc khác. Do đó trong nghiên cứu này, kỹ thuật fNIRS với 32 cặp thu phát cận hồng ngoại được dùng để đo đáp ứng động học não của 5 người đàn ông trưởng thành khi cho họ thực hiện các phép tính số học. Đặc biệt tọa độ của 256 điểm ảnh 3 chiều được tính toán dựa trên sự phân bố hình học của các cặp thu phát. Hệ số về chiều dài đường đi của các quang tử trong phương trình Beer-Lambert được ước lượng như một hàm của khoảng cách để tính toán độ hấp thụ của ánh sáng. Trị trung bình của nồng độ hemoglobin (Oxy-hemoglobin và deOxy-hemoglobin) được tính từ độ hấp thụ ánh sáng thì được dùng để dựng lại ảnh não 3 chiều. Kết quả đạt được cho thấy phương pháp đề nghị có thể phát hiện tính hoạt động của não với độ phân giải không gian cao hơn so với phương pháp truyền thống.
Từ khóa: ảnh não ba chiều, kỹ thuật quang cận hồng ngoại, tính toán số học

Article Details

References

Villringer, A. and Chance, B., 1997. Non-invasive optical spectroscopy and imaging of human brain function. Trends in Neurosciences. 20(10): 435-442.

Gagnon, L., Cooper, R.J., Yücel, M.A., Perdue, K.L., Greve, D.N., and Boas, D.A., 2012. Short separation channel location impacts the performance ofshort channel regression inNIRS. Neuroimage. 59(3): 2518-2528.

Delpy, D.T., Cope, M., Vanderzee, P., Arridge, S., Wray, S., and Wyatt, J., 1988. Estimation of optical pathlength through tissue from direct time of flight measurement. Physics in Medicine &Biology. 33(12): 1433-1442.

Hong, K.S. and Nguyen, H.D., 2014. State-space models of impulse hemodynamic responses over motor, somatosensory, and visual cortices. Biomedical OptícExpress. 5(6): 1778-1798.

Scholkmann, F., Kleiser, S., Metz, A.J. et al., 2014. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. Neuroimage. 85: 6-27.

Habermehl, C., Holtze, S., Steinbrink, J. et al., 2012. Somatosensory activation of two fingers can be discriminated with ultrahigh-density diffuse optical tomography. Neuroimage 59(4): 3201-3211.

Culver, J.P., Ntziachristos, V., Holboke, M.J., and Yodh, A.G., 2001. Optimization of optodearrangements for diffuse optical tomography: A singular-value analysis. Optics Letter. 26(10): 701-703.

Scholkmann, F., Metz, A.J., and Wolf, M., 2014. Measuring tissue hemodynamics and oxygenation by continuous-wave functional near-infrared spectroscopy—how robust are the different calculation methods against movement artifacts? Physiological Measurement. 35(4): 717-734.

Boas, D.A., Chen, K., Grebert, D., and Franceschini, M.A., 2004. Improving the diffuse optical imaging spatial resolution of the cerebral hemodynamic response to brain activation in humans. Optics Letter. 29(13): 1506-1508.

Taga, G., Homae, F., and Watanabe, H., 2007. Effects of source-detector distance of near infrared spectroscopy on the measurement of the cortical hemodynamic response in infants. Neuroimage. 38(3): 452-460.

Tian, F., Niu, H., Khan, B., Alexandrakis, G., Behbehani, K., and Liu, H., 2011. Enhanced functional brain imaging by using adaptive filtering and a depth compensation algorithm in diffuse optical tomography. IEEE Transaction on Medical Imaging. 30(6): 1239-1251.

Strangman, G., Franceschini, M.A., and Boas, D.A., 2003. Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters. Neuroimage. 18(4): 865-879.

Niu, H., Tian, F., Lin, Z.J., and Liu, H., 2010. Development of a compensation algorithm for accurate depth localization in diffuse optical tomography. Optics Letter. 35(3): 429-431.

Strangman, G.E., Zhang, Q., and Li, Z., 2014. Scalp and skull influence on near infrared photon propagation in theColin27 brain template. Neuroimage. 85: 136-149.

Hielscher, A.H., Klose, A.D., and Hanson, K.M., 1999. Gradient-based iterative image reconstruction scheme for time-resolved optical tomography. IEEE Transaction on Medical Imaging, 18(3): 262-271.

Choi, J.K., Choi, M.G., Kim, J.M., and Bae, H.M., 2013.Efficient data extraction method for near-infrared spectroscopy(NIRS) systems with high spatial and temporal resolution. IEEE Transaction on Biomedical Circuits System. 7(2): 169-177.

Okada, E. and Delpy, D.T., 2003. Near-infrared light propagation in an adult head model. II. Effect of superficial tissue thickness on the sensitivity of the near-infrared spectroscopy signal. Applied Optics. 42(16): 2915-2922.

Kohl-Bareis, M., Obrig, H., Steinbrink, J., Malak, K., Uludag, K., and Villringer, A., 2002. Noninvasive monitoring of cerebral blood flow by a dye bolus method: Separation of brain from skin and skull signals. Journal of Biomedical Optics. 7(3): 464-470.

Liebert,A., Wabnitz, H., Steinbrink, J. et al., 2004. Time-resolved multidistancenear-infrared spectroscopy of adult head: Intracerebral and extracerebral absorption changes from moments of distribution of times of flight of photons. Applied Optics. 43(15): 3037-3047.

Hong, K.S. and Santosa, H., 2016. Decoding four different sound-categories in the auditory cortex using functional near-infrared spectroscopy. Hearing Research. 333: 157-166.

Saager, R.B., Telleri, N.L., and Berger, A.J., 2011. Two-detectorCorrected Near Infrared Spectroscopy (C-NIRS) detects hemodynamic activation responses more robustly than single-detector NIRS. Neuroimage 55(4): 1679-1685.