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在精神健康领域，传统诊断和治疗手段存在诸多局限，如依赖主观报告、缺乏客观生物学标准。研究人员开展 “可穿戴 fNIRS 平台用于密集采样和精准功能神经成像” 的研究。结果显示该平台可靠性高，能捕捉个性化功能连接模式，为精准精神健康研究提供新途径。
在精神健康领域，现状可谓挑战重重。约三分之一的人在一生中会受到精神疾病的困扰，但超过半数患者因诊断困难或难以获取合适治疗而得不到充分照护。当前，精神病学临床实践主要依赖结构化访谈和患者自我报告进行诊断和治疗监测，这种基于《精神疾病诊断与统计手册（DSM-5）》的方式，虽能进行症状分类，却缺乏客观、基于生物学的诊断标准。而且，精神疾病具有显著的异质性，其亚型也极为复杂，使得传统 “一刀切” 的治疗模式难以满足需求。在这样的背景下，精准精神健康应运而生，它旨在根据患者特定的神经生物学特征量身定制干预措施，提升精神健康护理的效果，为解决现有困境带来了新希望。然而，将这一理念转化为实际的临床成果，还需要大量的实证研究。
为了突破这些困境，来自斯坦福大学（Stanford University）和范德堡大学（Vanderbilt University）的研究人员开展了一项意义重大的研究。他们聚焦于一种自我管理的可穿戴功能性近红外光谱（fNIRS）平台，深入评估其在精准精神健康应用中的可靠性和特异性，探究其捕捉个性化功能连接模式的能力。该研究成果发表在《npj Digital Medicine》上，为精神健康研究领域注入了新的活力。
研究人员为开展此项研究，采用了一系列关键技术方法。首先，定制了一款 fNIRS 头带，其配备 5 个光源和 12 个探测器，可对前额叶皮层进行测量。实验中，11 名健康成年人参与研究，最终 8 人完成了为期三周、共十次的测量，每次测量包含认知任务和静息状态测量。研究数据经 MATLAB 结合 Brain AnalyzIR 工具箱及自定义代码进行预处理，去除低质量通道，校正基线、消除运动伪影并提取血红蛋白浓度。之后，运用稳健回归和自回归偏相关等方法进行功能连接分析，采用一般线性混合回归模型进行功能活动分析。
下面来看看具体的研究结果。
- 可靠性：通过对静息态功能连接（RSFC）和任务态功能连接（TBFC）的重测信度分析发现，单 session（7 分钟）数据的可靠性较低（最低达 0.25），但随着多 session（49 分钟）数据的加入，可靠性显著提升（最高达 0.92）。不过，两名参与者在 Flanker 任务中因运动伪影，可靠性相对较低，但也呈现出随着 session 增加而提高的趋势。
- 特异性：对 RSFC 和 TBFC 矩阵相似性的研究表明，同一参与者内的相关性矩阵相似性高于不同参与者之间，这说明存在明显的个体特异性模式。在组水平 t 统计分析中，发现部分前额叶通道对存在显著的功能连接，如 ch4-ch5（右侧 - 左侧背外侧前额叶皮层）等；而 N-back 任务中的部分通道对，如 ch2-ch7（右侧腹外侧前额叶皮层 - 左侧外侧额极皮层）等，个体间变异性最为显著。
- 个性化功能脑活动：任务态 fNIRS 在个体和组水平均可测量功能活动。组水平分析显示，多 session 数据串联后的组平均通道图能呈现出显著激活和空间特异性，而单 session 数据则无明显可靠响应。在个体层面，Oxy-Hb 揭示出任务激活的异质性，多 session 数据串联后，更多参与者在前额叶区域出现显著任务相关激活。计算组内相关系数（ICC）发现，串联的交错 session 中约一半通道的 ICC 大于 0.6，表现出良好的可靠性，而单 session 分析中仅有少数通道如此。
在研究结论和讨论部分，此次研究意义非凡。它突破了传统临床精神病学神经成像研究的局限，实现了在自然环境下对大脑皮层活动的长期监测，为大规模、真实世界的神经成像研究创造了条件，为改善精神健康的诊断、监测和治疗干预奠定了基础。可穿戴 fNIRS 平台展现出作为传统神经成像方法经济有效的替代方案的潜力，其能在自然环境中收集密集采样数据，提高了功能神经成像的可及性和可靠性。不过，该研究也存在一些不足，样本量较小且缺乏人口统计学多样性，限制了研究结果的普遍性。未来研究需扩大样本规模，纳入行为测量，对比 fNIRS 和 fMRI 数据，还应优化数据采集协议，评估 AR 引导设备放置的效果，并在临床人群中开展进一步研究。尽管如此，此次研究依然证明了可穿戴 fNIRS 平台在捕捉个性化功能连接和任务态脑活动模式方面的可靠性和精准性，为个性化诊断和治疗规划提供了有力支持，有望在精神疾病的早期检测和监测中发挥重要作用，推动精神健康研究迈向新的高度。
