Spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso: differenze tra le versioni
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L’attività cerebrale misurata tramite la fNIRS sulla base del principio dell’accoppiamento neuro-vascolare risulta quindi essere la composizione di segnali relativi a risposte emodinamiche evocate a seguito di attività neurali localizzate <ref name=":0">{{Cita libro|cognome=Tachtsidis, Ilias Scholkmann, Felix|titolo=False positives and false negatives in functional near-infrared spectroscopy: issues, challenges, and the way forward|url=http://worldcat.org/oclc/980365739|accesso=2019-07-04|data=2016-07|editore=SPIE - International Society for Optical Engineering|OCLC=980365739}}</ref>. Tuttavia, dato il posizionamento delle coppie di sorgenti e detettori sullo scalpo del soggetto, il segnale complessivo è inevitabilmente contaminato da componenti di carattere extra-cerebrale e sistemico. Allo stesso modo, il segnale risulta inoltre sovrapposto a possibili risposte emodinamiche relative ad attività non-evocate, le quali possono essere a loro volta dovute sia ad attività neurali spurie che componenti sistemiche, fra cui la pulsazione cardiaca, la frequenza respiratoria e le onde di Mayer. Le componenti extra-cerebrali quali lo scalpo e il cranio rivestono una significativa componente di rumore, in quanto caratterizzano una porzione grande porzione del cammino che i fotoni compiono rispetto alla distanza sorgente-detettore <ref>{{Cita pubblicazione|nome=Lia|cognome=Hocke|data=2018-05-08|titolo=Automated Processing of fNIRS Data—A Visual Guide to the Pitfalls and Consequences|rivista=Algorithms|volume=11|numero=5|pp=67|accesso=2019-07-04|doi=10.3390/a11050067|url=http://dx.doi.org/10.3390/a11050067|nome2=Ibukunoluwa|cognome2=Oni|nome3=Chris|cognome3=Duszynski}}</ref>. Risulta quindi necessario per operare un’opportuna analisi dei segnali misurati considerare l’insieme di questi effetti di interferenza fisiologica, in modo da poter escludere possibili effetti non strettamente legati al principio dell’accoppiamento neuro-vascolare e evitare un’erronea interpretazione delle risposte emodinamiche stimate alla luce di falsi positivi e falsi negativi <ref name=":0" />. |
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In aggiunta a queste considerazioni, un’ulteriore problematica relativa a sorgenti di rumore sovrapposte al segnale utile fNIRS riguarda la presenza di artefatti da movimento, i quali derivano principalmente da un non perfetto posizionamento degli optodi sullo scalpo, movimenti eccessivi della testa o del corpo rispetto alle condizioni sperimentali <ref>{{Cita pubblicazione|nome=Meltem|cognome=Izzetoglu|data=2010|titolo=Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using discrete Kalman filtering|rivista=BioMedical Engineering OnLine|volume=9|numero=1|pp=16|accesso=2019-07-04|doi=10.1186/1475-925x-9-16|url=http://dx.doi.org/10.1186/1475-925x-9-16|nome2=Prabhakar|cognome2=Chitrapu|nome3=Scott|cognome3=Bunce}}</ref>. |
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<br /><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Meryem A.|cognome=Yücel|data=2016-07-22|titolo=Mayer waves reduce the accuracy of estimated hemodynamic response functions in functional near-infrared spectroscopy|rivista=Biomedical Optics Express|volume=7|numero=8|pp=3078|accesso=2019-07-03|doi=10.1364/boe.7.003078|url=http://dx.doi.org/10.1364/boe.7.003078|nome2=Juliette|cognome2=Selb|nome3=Christopher M.|cognome3=Aasted}}</ref> |
<br /><ref>{{Cita pubblicazione|nome=Meryem A.|cognome=Yücel|data=2016-07-22|titolo=Mayer waves reduce the accuracy of estimated hemodynamic response functions in functional near-infrared spectroscopy|rivista=Biomedical Optics Express|volume=7|numero=8|pp=3078|accesso=2019-07-03|doi=10.1364/boe.7.003078|url=http://dx.doi.org/10.1364/boe.7.003078|nome2=Juliette|cognome2=Selb|nome3=Christopher M.|cognome3=Aasted}}</ref> |
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Versione delle 17:50, 4 lug 2019
La spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS) è una tecnica non-invasiva di neuroimaging funzionale che impiega luce diffusa nella banda spettrale del vicino infrarosso per indagare l'attività emodinamica della corteccia cerebrale a seguito di un'attività metabolica neuronale. Tramite questo principio di accoppiamento neuro-vascolare risulta possibile misurare
valutare le capacità funzionali
Storia
Descrizione
La fNIRS permette di quantificare la concentrazione di cromofori risultante dai fenomeni di assorbimento e scattering relativi a luce diffusa nello spettro elettromagnetico del vicino infrarosso (lunghezza d'onda compresa fra 700 nm e 1 mm). In questo caso, i cromofori di interesse sono rappresentati dagli apporti di emoglobina ossigenata e deossigenata. Infatti, i coefficienti di assorbimento
finestra ottica
Di conseguenza, posizionando coppie di sorgenti e detettori di luce infrarossa sullo scalpo del soggetto e impiegando almeno due differenti lunghezze d'onda all'interno di questa banda spettrale risulta possibile attribuire le variazioni di intensità luminosa così misurate quasi interamente alle sole variazioni di concentrazione relative a questi due cromofori di interesse.
L'aspetto funzionale di questa tecnica deriva invece dalla possibilità di effettuare queste misurazioni fornendo contemporaneamente stimoli di carattere motorio, cognitivo e sensoriale al soggetto sotto esame. Alla pari di altre tecniche di neuroimaging funzionale, il principio fisiologico che permette di correlare l'attività emodinamica misurata alle singole capacità funzionali si riferisce al fenomeno dell'accoppiamento neuro-vascolare [1]. Questo principio infatti afferma che un'attività neurale relativa ad una specifica area cerebrale, la quale a sua volta fa riferimento a una risposta funzionale del soggetto a seguito di uno stimolo, causa un aumento locale del consumo di ossigeno ed una conseguente variazione del flusso sanguigno. In particolare, questo processo metabolico si traduce in un aumento locale dell'apporto di emoglobina ossigenata e una riduzione di emoglobina deossigenata.
Composizione del segnale
L’attività cerebrale misurata tramite la fNIRS sulla base del principio dell’accoppiamento neuro-vascolare risulta quindi essere la composizione di segnali relativi a risposte emodinamiche evocate a seguito di attività neurali localizzate [2]. Tuttavia, dato il posizionamento delle coppie di sorgenti e detettori sullo scalpo del soggetto, il segnale complessivo è inevitabilmente contaminato da componenti di carattere extra-cerebrale e sistemico. Allo stesso modo, il segnale risulta inoltre sovrapposto a possibili risposte emodinamiche relative ad attività non-evocate, le quali possono essere a loro volta dovute sia ad attività neurali spurie che componenti sistemiche, fra cui la pulsazione cardiaca, la frequenza respiratoria e le onde di Mayer. Le componenti extra-cerebrali quali lo scalpo e il cranio rivestono una significativa componente di rumore, in quanto caratterizzano una porzione grande porzione del cammino che i fotoni compiono rispetto alla distanza sorgente-detettore [3]. Risulta quindi necessario per operare un’opportuna analisi dei segnali misurati considerare l’insieme di questi effetti di interferenza fisiologica, in modo da poter escludere possibili effetti non strettamente legati al principio dell’accoppiamento neuro-vascolare e evitare un’erronea interpretazione delle risposte emodinamiche stimate alla luce di falsi positivi e falsi negativi [2].
In aggiunta a queste considerazioni, un’ulteriore problematica relativa a sorgenti di rumore sovrapposte al segnale utile fNIRS riguarda la presenza di artefatti da movimento, i quali derivano principalmente da un non perfetto posizionamento degli optodi sullo scalpo, movimenti eccessivi della testa o del corpo rispetto alle condizioni sperimentali [4].
Confronto con risonanza magnetica funzionale
In termini di principi applicativi, la fNIRS viene molte volte comparata
risonanza magnetica funzionale (functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI)
anch'essa non invasiva in quanto
Blood oxygenation level dependent
A differenza ... la fNIRS permette di ottenere una misura diretta delle concentrazioni di emoglobina ossigenata e de-ossigenata riguardo gli
La fNIRS presenta alcuni vantaggi rispetto alla fMRI a discapito di una minore risoluzione spaziale, in quanto limitata dalla distanza sorgente-detettore e riferita alle sole aree corticali cerebrali. Fra questi vantaggi si riporta:
- maggiore risoluzione spaziale
- minori costi associati alla singola acquisizione
- minor sensibilità rispetto gli artefatti da movimento
- maggiore flessibilità nelle capacità di impiego, fra cui la possibilità di eseguire protocolli sperimentali in ambiente aperto
SCRIVERE MEGLIO QUI
Sono presenti studi in letteratura che utilizzano un approccio integrato fNIRS-fMRI oppure integrato con risonanza magnetica strutturale per validare nuovi metodi fNIRS --> VEDI REF CARTELLINA PLASTICA --> VEDI ANCHE FINE CW SITO INGLESE
INTRODURRE DISCORSO DOT/DOI
Classificazione delle tecniche
In base al tipo di tecnologia impiegata, si possono distinguere tre principali tipologie di tecniche fNIRS.
Viene riportato di seguito una panoramica di queste tecniche; la TABELLA inoltre riporta un
Onda continua
I sistemi a onda continua (Continuous Wave, CW-fNIRS) risultano essere quelli maggiormente utilizzati nell'ambito delle neuroscienze [6][7] e presentano i costi minori rispetto alle altre tipologie di fNIRS, nonchè promuovono inoltre applicazioni legate che coinvolgono soggetti in movimento e l'utilizzo di tecnologie wireless [8]. Il termine "onda continua" indica il fatto che viene misurata solamente l'intensità della luce diffusa attraverso i tessuti ed emessa a ampiezza e frequenza costante. A differenza delle altre tipologie di fNIRS non risulta quindi possibile determinare le concentrazioni assolute di emoglobina ossigenata e deossigenata, ma solamente variazioni di concentrazione dei rispettivi cromofori.
Per ogni canale di misurazione
FORMULA
Risolta nel dominio della frequenza
La spettroscopia risolta nel dominio della frequenza (Frequency Domain, FD-fNIRS)
Risolta nel dominio del tempo
La spettroscopia risolta nel dominio del tempo (Time Domain, TD-fNIRS)
permettono inoltre di msurare il tempo di volo dei fotoniRispetto anche alla FD-fNIRS, questa tipologia permette la migliore discriminazione dei coefficienti di assorbimento e scattering
Bibliografia
- ^ (EN) Martin Wolf, Ursula Wolf e Vlad Toronov, Different Time Evolution of Oxyhemoglobin and Deoxyhemoglobin Concentration Changes in the Visual and Motor Cortices during Functional Stimulation: A Near-Infrared Spectroscopy Study, in NeuroImage, vol. 16, n. 3, 2002-7, pp. 704–712, DOI:10.1006/nimg.2002.1128. URL consultato il 3 luglio 2019.
- ^ a b Tachtsidis, Ilias Scholkmann, Felix, False positives and false negatives in functional near-infrared spectroscopy: issues, challenges, and the way forward, SPIE - International Society for Optical Engineering, 2016-07, OCLC 980365739. URL consultato il 4 luglio 2019.
- ^ Lia Hocke, Ibukunoluwa Oni e Chris Duszynski, Automated Processing of fNIRS Data—A Visual Guide to the Pitfalls and Consequences, in Algorithms, vol. 11, n. 5, 8 maggio 2018, pp. 67, DOI:10.3390/a11050067. URL consultato il 4 luglio 2019.
- ^ Meltem Izzetoglu, Prabhakar Chitrapu e Scott Bunce, Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using discrete Kalman filtering, in BioMedical Engineering OnLine, vol. 9, n. 1, 2010, pp. 16, DOI:10.1186/1475-925x-9-16. URL consultato il 4 luglio 2019.
- ^ Meryem A. Yücel, Juliette Selb e Christopher M. Aasted, Mayer waves reduce the accuracy of estimated hemodynamic response functions in functional near-infrared spectroscopy, in Biomedical Optics Express, vol. 7, n. 8, 22 luglio 2016, pp. 3078, DOI:10.1364/boe.7.003078. URL consultato il 3 luglio 2019.
- ^ (EN) Paola Pinti, Ilias Tachtsidis e Antonia Hamilton, The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience: Advances in using fNIRS in cognitive neuroscience, in Annals of the New York Academy of Sciences, 7 agosto 2018, DOI:10.1111/nyas.13948. URL consultato il 3 luglio 2019.
- ^ (EN) Felix Scholkmann, Stefan Kleiser e Andreas Jaakko Metz, A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology, in NeuroImage, vol. 85, 2014-1, pp. 6–27, DOI:10.1016/j.neuroimage.2013.05.004. URL consultato il 3 luglio 2019.
- ^ Thomas Muehlemann, Daniel Haensse e Martin Wolf, Wireless miniaturized in-vivo near infrared imaging, in Optics Express, vol. 16, n. 14, 26 giugno 2008, pp. 10323, DOI:10.1364/oe.16.010323. URL consultato il 3 luglio 2019.