Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is an emerging technique for monitoring brain activity via blood-oxygenation changes. Since fNIRS measures the absorption changes of near-infrared light through the intact skull, it allows direct estimation of the concentration changes in oxy-hemoglobin and deoxy-hemoglobin with high temporal resolution. However, due to the high level of light scattering within the tissue, fNIRS suffers from relatively low spatial resolution and low signal to noise ratio. This dissertation has therefore focused on the development of statistical analysis method for fNIRS to improve the sensitivity of fNIRS to evoked neuronal activity, and to elucidate the underlying mechanism between neuronal activity and its induced vascular response during brain activation.
First, we have developed the statistical parametric mapping (SPM) methods for the analysis of fNIRS data which comprises of the general linear model and Sun`s tube formula. This overcomes the problem of having a relatively long distance between signal sources and detectors, and allows for inference about regionally specific effects to be made with high spatial resolution. Second, we have proposed a mathematical method for estimating the cerebral oxygen metabolism and blood flow using simultaneous measurements of fNIRS and functional magnetic resonance imaging (fMRI). This method does not require a hypercapnia calibration process, which is often stressful for subjects. Moreover, optimization of many assumed model parameters enhances the reliability and accuracy of results. Third, we have applied the method to patients with subcortical vascular dementia, showing significantly reduced hemodynamic and metabolic changes and implying a pathological small vessel compromise. Finally, we have presented a method for estimating the hemodynamic response more accurately by concurrently removing the fNIRS-measured physiological noise-especially that arising from the global fluctuation in the blood flow. The above methods have been implemented in publicly available software called NIRS-SPM.
뇌기능 근적외선 분광 시스템 (functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)은 혈액내 헤모글로빈의 산화 정도를 측정하여, 뇌의 활성도를 비침습적으로 모니터링하는 시스템이다. 다른 뇌기능 영상 시스템 (특히, 뇌기능 자기공명영상 시스템, fMRI)과 비교하여, 근적외선 분광 시스템은 높은 시간해상도로 신경 활성의 변화에 따른 산화 헤모글로빈 (oxy-hemoglobin) 및 탈산화 헤모글로빈 (deoxy-hemoglobin)의 농도변화를 측정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 생체 조직내 근적외선의 높은 산란 효과 때문에, 근적외선 분광 시스템은 공간 해상도가 낮고, 신호 대 잡음비가 좋지 못한 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문은 근적외선 분광 시스템을 통해서 측정한 혈류 반응 (hemodynamic response)에 대해서, 유발된 신경 활성을 정확하게 반영하고, 신경-혈류 반응 (neurovascular coupling) 메커니즘을 명확하게 규명할 수 있는 통계 분석 기법의 개발을 목표로 하였다. 그에 따른 세부 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, general linear model과 Sun`s tube formula를 사용하여, 근적외선 분광 시스템에 최적화된 statistical parametric mapping (SPM) 분석 기법을 개발하였다. Interpolation으로 얻은 inhomogeneous Gaussian random field에서 p-value를 계산할 수 있는 통계 기법을 제안하여, 근적외선 분광 시스템으로부터 고해상도의 유의미한 뇌활성 영역을 추론할 수 있었다. 둘째, 근적외선 분광 시스템과 뇌기능 자기공명영상 시스템을 동시에 사용하여, 과탄산혈증 교정 (hypercapnia calibration) 단계 없이, 뇌혈류량 (cerebral blood flow) 및 뇌산소 대사량 (cerebral metabolic rate of oxygen)을 정확하게 정량화할 수 있는 기법을 개발하였다. 제안된 방법은 두 가지 뇌기능 영상 시스템을 동시에 사용하므로, 각 시스템에서 얻은 상대적인 산소대사량/혈류량의 비율이 같아야 한다. 이를 근거로 최적화 문제를 적용하여 과탄산 혈증 및 가정된 모델 파라미터들의 정확한 값을 추정할 수 있었다. 셋째, 제안한 뇌혈류량/산소대사량 측정방법을 피질하 혈관성 치매환자 (subcortical vascular dementia)에게 적용하여, 비정상적인 신경-혈류반응 메커니즘을 규명하였다. 피질하 혈관성 치매환자의 경우, 간단한 운동 실험 (hand grip task)을 수행하는 동안 산화 헤모글로빈, 뇌혈류부피 (cerebral blood volume), 뇌혈류량, 뇌산소대사량이 통계적으로 유의미하게 감소하고, 산소추출비율 (oxygen extraction fraction)이 증가하는 것을 보여주었다. 마지막으로, 근적외선 분광 시스템을 사용하여 측정한 global blood flow fluctuation을 뇌기능 자기공명영상 시스템 신호에서 제거함으로써, 신경 활성을 보다 정확하게 반영한 hemodynamic response를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 학위논문에서 개발된 모든 기법은 public하게 이용가능한 소프트웨어 (NIRS-SPM)에 구현되었으며, 신경-혈류 반응 메커니즘의 정확한 분석과 외부 자극에 따른 뇌 혈류 반응의 변화를 이용한 다양한 뇌인지과학 및 임상에 적용되길 기대한다.
