Even though there exists a powerful statistical parametric mapping (SPM) tool for functional magnetic resonance imaging (fMRI), similar public domain tools are not available for near infrared spectroscopy (NIRS). In this paper, we describe a new public domain statistical toolbox called NIRS-SPM for quantitative analysis of NIRS signals. Mainly, NIRS-SPM statistically analyzes the NIRS data using general linear model (GLM) and makes inferences as the excursion probability which comes from inhomogeneous Gaussian random field that are interpolated from the spare measurement. In order to obtain the correct inference, NIRS-SPM offers the pre-coloring and pre-whitening method for temporal correlation estimation. For simultaneous recording NIRS with fMRI, the spatial mapping between fMRI images and real coordinates in 3-D digitizer is estimated using Horn`s algorithm. These powerful tools allow us the super-resolution localization of the brain activation which is not possible using the conventional NIRS analysis tools.
본 논문은 근적외선 분광신호와 기능자기공명영상의 동시 측정 및 통계처리가 가능한 toolbox (NIRS-SPM) 를 개발하였다. NIRS-SPM은 general linear model을 사용하여 근적외선 분광신호를 통계적으로 분석하고, tube formula를 사용하여 inhomogeneous Gaussian random field의 excursion probabiliy를 계산함으로써 p-value를 구할 수 있도록 구현되었다. 기존의 NIRS 통계처리 프로그램 (fOSA)이 interpolation된 근적외선 분광신호를 분석할 수 없는 단점이 있는 반면, NIRS-SPM은 interpolating kerner을 고려한 representation manifold를 통해서 p-value를 구하기 때문에, interpolation된 근적외선 분광신호를 분석할 수 있었다. 동시 측정된 근적외선 분광신호와 기능자기공명영상의 분석을 위해, Horn의 알고리듬을 사용하여, 근적외선 분광신호의 채널을 MR 영상에 정확하게 매핑할 수 있었다. Temporal correlation 추정의 경우, 근적외선 분광신호의 낮은 SNR과 적은 수의 채널 때문에, pre-whitening 방법 보다는 pre-coloring 방법이 근적외선 분광신호에 더 적합함을 밝혔다. NIRS-SPM을 사용하여 분석한 finger tapping 및 working memory task의 결과는 근적외선 분광신호의 활성화 부분과 BOLD 신호의 활성화 부분이 거의 일치함을 보여주었다. 마지막으로, NIRS-SPM은 근적외선 분광신호의 고해상도 통계분석이 가능함을 보여주었다.
