| 1 |
Expanding the analysis of functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) data with multivariate techniques ... : application to a children’s literacy study ...
|
|
|
|
Abstract:
The use of functional Near-Infrared Spectroscopy is experiencing a rapid growth in use in every area of neuroscientific research, but one of the most prolific areas of application is the field of language development in children. If over the past decades there have been incredible advancements on the technology side, the same can not be said about data analysis techniques: for fNIRS, an ad-hoc standardized data analysis procedure is still lacking; there is no general consensus around the best set of pre-processing steps to be performed; there is no standard choice of which hemoglobin component should be used to infer functional brain activity (oxygenated or deoxygenated hemoglobin); the statistical analysis has been carried out for a long time with methods borrowed from the fMRI practice. Only recently, effort has been made in defining fNIRS-specific techniques, both at single-channel and multichannel level. The first contribution of this work was to introduce a single-channel classifier that combines ... : Der Einsatz der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie nimmt in allen Bereichen der neurowissenschaftlichen Forschung rasant zu, und eines der produktivsten Anwendungsgebiete ist das Feld der Sprachentwicklung bei Kindern. Wenn es in den letzten Jahrzehnten technologisch gesehen unglaubliche Fortschritte gegeben hat, kann man das Gleiche nicht über Datenanalyseverfahren sagen: Für fNIRS fehlt noch ein ad-hoc standardisiertes Datenanalyseverfahren; es gibt keinen allgemeinen Konsens über die beste Reihe von durchzuführenden Vorverarbeitungsschritten; es gibt keine Standardauswahl, welche Hämoglobinkomponente verwendet werden sollte, um funktionelle Hirnaktivität abzuleiten (sauerstoffreiches oder sauerstoffarmes Hämoglobin); die statistische Analyse wird seit langem mit Methoden durchgeführt, die der fMRI-Praxis entnommen wurden. Erst kürzlich wurden Anstrengungen unternommen, um fNIRS-spezifische Techniken zu definieren, sowohl auf Einkanal- als auch auf Mehrkanalebene. Der erste Beitrag dieser Arbeit war ...
|
|
Keyword:
004 Datenverarbeitung; Informatik; data analysis; Datenanalyse; fNIRS; LDA; machine learning; maschinelles Lernen
|
|
URL: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/10247
https://dx.doi.org/10.14279/depositonce-9209
|
|
BASE
|
|
Hide details
|
|
|
|
|
