An fmri based method for characterizing superficial layer contamination in fnirs signals

Abstract

ÖZETIYKAS ISARETLERINDEKI YÜZEY KATMANKIRLILIGINI TANIMLAMAK IÇIN IMRG TABANLI BIRYÖNTEMIslevsel yakın kızılaltı spektroskopi (iYKAS), genis klinik uygulamaları olanbir beyin görüntüleme yöntemidir. iYKAS isaretleri, görev iliskili sinirsel aktivasyonuntahminini zayıflatan, beyin ve yüzey dokulardan kaynaklı sistemik fizyolojikgürültüler ile kirlidir. Bu çalısmada, fizyoloji temelli sistemik gürültüleri ortadankaldırmak amacıyla bir genisletilmis yüzeysel isaret regresyonu (GYIR) yöntemi sunulmaktadır.Yöntem, optik ileri yönlü problemi çözerek elde edilen agırlıklandırılmıskan oksijen seviyesi bagımlılıgı (KOSB) isaretleri üzerinde uygulandı ve dogrulandı.GYIR yönteminin fizyolojik gürültüleri temizlemedeki etkinligi i) global isaret regresyonuve ii) yüzeysel isaret regresyonu yöntemleri ile karsılastırıldı. Her yöntemin uygulanmasısonucu sistemik fizyolojik gürültüden arındırılaran isaretler, beyinsel sistemiksalınımlardan arındırılmıs `dogru` beyin aktivasyonunu yansıtan sinirsel isaretler ilekarsılastırıldı. Çalısmada, GYiR yöntemi ile görev iliskili sinirsel aktivasyonun gerikazanılmasında diger iki yönteme göre önemli iyilesmeler bildirilmektedir. Bulgular,bilissel bir görev esnasında i) yüzeysel deri katmanından gelen isaretin IYKAS ölçümlerinekatkısının alnın farklı bölgelerinde önemli farklılıklar gösterdigi, ii) bölgesel derikanlanması ölçümlerinin yanında ortalama bir deri kanlanması ölçümünün kullanılmasının,toplam sistemik etkiyi açıklamada daha etkili olacagı yönündedir. Yüzeyselve daha derin iYKAS ölçümlerinin optik yolaklarının örtüsümünü maksimize etmenin,görev iliskili hemodinamik cevabı elde etmede büyük öneme sahip oldugu sonucunavarılmıstır.Anahtar Sözcükler: Hemodinamik cevap, sistemik etkilesim, islevsel yakın kızılaltıspektroskopi, manyetik rezonans görüntüleme, fizyolojik gürültü temizligi.

ABSTRACTAN FMRI BASED METHOD FOR CHARACTERIZINGSUPERFICIAL LAYER CONTAMINATION IN FNIRSSIGNALSFunctional near infrared spectroscopy (fNIRS) is a method for monitoring cerebralhemodynamics with a wide range of clinical applications. fNIRS signals are contaminatedwith systemic physiological interferences from both the brain and superficialtissues, resulting in a poor estimation of the task related neuronal activation. In thisstudy, we introduce an extended superficial signal regression (ESSR) method for cancellingphysiology-based systemic interference in fNIRS signals. We apply and validateour method on the optically weighted BOLD signals, which are obtained by projectingthe fMRI image onto optical measurement space by use of the optical forward problem.The performance of ESSR method in removing physiological artifacts is compared toi) a global signal regression (GSR) method and ii) a superficial signal regression (SSR)method. The retrieved signals from each method are compared with the neural signalsthat represent the `ground truth` brain activation cleaned from cerebral systemicfluctuations. We report significant improvements in the recovery of task induced neuralactivation with the ESSR method when compared to the other two methods withhigher spatial localization, lower inter-trial variability, and higher contrast-to-noise(CNR) improvement. Our findings suggest that, during a cognitive task i) superficialscalp contribution to fNIRS signals varies significantly among different regions on theforehead and ii) using an average scalp measurement together with a local measureof superficial hemodynamics better accounts for the total systemic interference. Weconclude that maximizing the overlap between the optical pathlength of superficial anddeeper penetration measurements is of crucial importance for accurate recovery of theevoked hemodynamic response in fNIRS recordings.Keywords: Hemodynamic response, systemic interference, functional near infraredspectroscopy, magnetic resonance imaging, physiological artifact removal.