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圖4所示。布罩組件。步驟1)使用OSF存儲庫中提供的“clothLaserCut”文件激光切割布料。步驟2)在魔術貼®鉤和環邊縫到指定區域，形成一個封閉的頭帶。步驟3)折疊布料外殼，形成一個“管”(與魔術貼®保持在一起)，以纏繞在用戶的頭部。
系統整合
如圖5所示，完成系統的最后一步是將聚合物夾套的fNIRS傳感陣列“粘合”到布和Velcro®外殼上，使用與前面使用的相同的兩部分半透明硅樹脂聚合物(每部分1克)。用一個小刮刀，將膠水涂在聚合物夾套的fNIRS陣列的錐形邊緣上，并壓入布中。一旦膠水干了，剩下的電子元件就可以組裝了。將數據采集和LED控制pcb與聚合物護套fNIRS傳感陣列連接需要兩種類型的FPC電纜:數據采集和LED板之間的一根10針電纜和兩根6針電纜將數據采集和LED板連接到傳感電子板。數據采集板連接到fNIRS傳感板的光電二極管端，LED控制器板連接到fNIRS傳感板的LED源端。在組裝和編程結束后，可以插入LiPo充電器電路為電路板供電。電路通電后，fNIRS電子器件中的兩個led將交替脈沖，數據采集板將廣播藍牙®數據。
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圖5所示。整合fNIRS頭帶系統的剩余組件。步驟1)沿著包裹近紅外光譜電子器件的硅酮聚合物的錐形邊緣涂抹少量硅酮聚合物(a部分和B部分各2克)，晾干3小時。步驟2)連接平面6針和10針電纜，如圖所示，完成系統的組裝。該系統可以通過使用提供的母頭插入LiPo充電器供電。
11. 操作指令
fNIRS頭帶使用起來非常簡單:
1.
安裝上述存儲庫中共享的接口軟件(手機上的Android應用程序或計算機上的MATLAB®/ c++應用程序)。此“安裝”過程需要根據所選擇的數據收集工具事先安裝Android Studio、MATLAB®或Visual Studio。
2.
通過連接可拆卸電池打開fNIRS頭帶。
3.
將fNIRS頭帶放在用戶的額頭上，并將其纏繞在頭部。
4.
使用手機或計算機操作系統將fNIRS頭帶與您的設備無線配對:打開Android手機或藍牙®接口計算機，并在Android兼容設備上選擇與fNIRS頭帶相關的藍牙®模塊的名稱。
5.
在接口軟件中，從圖6中相應圖形用戶界面(GUI)的“配對藍牙設備下拉菜單”中選擇所需的藍牙設備。圖6所示。A)使用Xamarin.Android開發的Android手機應用的截圖。該應用程序允許用戶從手機上的fNIRS頭帶系統收集原始電壓讀數，以便稍后訪問。在數據收集過程中，用戶可以檢查設備連接狀態，并在應用“刺激”時對數據進行注釋。B) MATLAB®計算機應用程序的截圖，以便輕松連接并保存來自fNIRS頭帶系統的數據。
6.
按下或切換“啟動/暫停藍牙數據流”(Android)或“啟動/停止藍牙數據流”(MATLAB®)按鈕開始收集數據，并根據需要在fNIRS頭帶上執行實驗活動(數據將自動保存在所選計算機或手機上)。涉及刺激的時期，如視聽線索的呈現或執行神經學上引人入勝的活動，可以通過切換“標簽刺激”(Android)或“刺激”(MATLAB®)按鈕進行注釋。
7.
實驗結束時，按下按鈕“停止數據采集并保存記錄的數據”(Android)或只需切換按鈕“啟動/停止藍牙®數據流”(MATLAB®)。在Android手機上，數據將保存在“DCIM/NIRS”目錄下。對于MATLAB®應用程序，數據將保存在當前項目的“data”子目錄中。
12. 驗證和表征
為了驗證我們的fNIRS頭帶裝置，我們在屏氣測試、算術測試和經IRB批準的靜息狀態下獲得了血液動力學測量。
屏氣會導致整個大腦灰質產生統一的血氧水平依賴性(BOLD)反應，而這種反應并非源于認知活動[35]，[36]。在實驗中，一個健康的成人受試者被要求在30秒的正常呼吸和20秒的屏住呼吸之間交替進行。在每次屏氣之前，受試者被指示深呼吸。呼吸和屏氣循環重復10次。實驗結果如圖7所示。圖7A為實驗的完整會話數據。紅色曲線為氧合血紅蛋白濃度，黑色虛線為脫氧血紅蛋白濃度。這些原始電壓數據經過帶通濾波(0.05 Hz至2 Hz)，以去除各種生理噪聲(心臟、呼吸、邁耶波)和信號漂移。然后使用修正的Beer- Lambert定律將光電二極管讀數轉換為血紅蛋白濃度[37](
）. 圖中清晰的區域代表正常的呼吸期，而灰色背景區域代表屏氣期收集的數據。不同源-檢測器分離的fNIRS數據的塊中位數(中位數的標準誤差)如圖7B至e所示。對于每個圖，屏住氣前10秒的基線數據已被減去。可以觀察到，隨著源-檢測器分離的增加，在屏氣期間氧合血紅蛋白測量的特征下降變得更加明顯，并且這種趨勢在多個屏氣周期中可重復。在屏氣開始時，氧合血紅蛋白(OxyHb)下降，隨后急劇恢復，這與fNIRS[38]、[39]、[40]和fMRI[41][42]的研究結果一致，并表明大腦灰質被成功成像 |
