Near infrared spectroscopy (NIRS) is an emerging non-invasive neuroimaging technique that measures the brain activation via changes in cerebral oxygenation of hemoglobin. NIRS with a high sampling frequency has been receiving growing attention as an attractive complementary tool of fMRI to improve both temporal and spatial resolution. There have been several statistical approaches for quantitative analysis of NIRS, though, the procedures were constrained by a limited number of optodes and their irregular distribution as well as large variability of signal to noise ratio in NIRS systems.
One of the main goal of statistical analysis for functional neuroimaging is to find the brain activation with a strong fidelity. Especially multiple comparison problem which provides balanced correction between power and regional specificity is highly required for effective control of the family-wise error. Conventional false discovery rate (FDR) procedures based on voxel-wise approach consider SPMs as a group of discrete tests, however, majority of functional imaging has spatially, temporally continuous and correlated signals, in which analysis using voxel-wise FDR may give rise to severe erroneous inference on brain activation. In this dissertation, we present an improved FDR procedure based on Euler characteristic as topological features of SPM using random field theory which is specifically tailored to the NIRS imaging system.
Moreover, we formulate diffuse optical tomography (DOT) problems as a source localization problem and propose a MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) algorithm for functional brain imaging application. By providing MUSIC spectra for major chromophores such as oxy-hemoglobin (HbO) and deoxy-hemoglobin (HbR), we are able to investigate the spatial distribution of brain activities. The FDR algorithm can then be applied to control the family-wise error in the MUSIC spectra. The minimum distance between the center of mass in fDOT and the MNI coordinates of target regions in experiments was between approximately 6 and 18mm, and the displacement of the center of mass in fDOT and fMRI ranged between 12 and 28mm, which demonstrate the legitimacy of the DOT-based functional imaging. The proposed brain mapping method revealed its potential as an alternative algorithm to monitor the brain activation.
기능적 근적외선 분광기법은 대뇌의 헤모글로빈 농도 변화를 측정함으로써 뇌의 활성화를 비침습적으로 관찰할 수 있는 신경촬영기법이다. 여러 개의 광 파장에서 광 밀도 변화값을 이용하여 옥시 헤모글로빈과 디옥시 헤모글로빈의 농도 변화를 수정된 비어-램버트 법칙을 통해 계산할 수 있다. 따라서 근적외선 분광기법을 통해 뇌의 활동에 따른 헤모글로빈의 변화를 측정하고 이를 바탕으로 대뇌 각 부분의 기능적 활동성 및 연결성을 조사할 수 있다. 특히 근적외선 (650 - 950nm)의 범위 내에서, 생물학적 조직은 비교적 낮은 감쇄 특성을 가지고 있으므로 좀 더 깊이 빛이 침투할 수 있다는 장점이 있다. 높은 시간적 해상도와 휴대성, 모션 아티팩트에 강인한 특성 등의 장점을 이유로 근적외선 분광시스템은 다양한 응용분야에 활용될 수 있다. 또한, 근적외선 분광시스템의 실험 환경은 시끄럽고 폐쇄적인 스캐너를 사용하는 기능적 자기공명영상 시스템보다 피험자로 하여금 훨씬 편안함을 느끼게 하므로 유아, 어린이, 노인, 환자들과 같은 기존의 시스템에서 실험이 어려웠던 대상자들에 대한 연구가 가능하다. 본 논문에서는 기능적 근적외선 분광신호를 바탕으로 뇌의 활성화를 높은 신뢰수준으로 관찰할 수 있는 통계적 추론 방법을 제안하고 있다. 기존의 오발견율 통제 기법에 신호의 위상학적 특성을 접목함으로써 공간적, 시간적으로 연속적인 신호에 적합한 추론 방법이 개발되었다. 이와 더불어 옥시 헤모글로빈과 디옥시 헤모글로빈을 각각의 신호원으로 간주하는 산란광단층촬영 신호의 국소원 측정 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘에는 다중신호분류기법과 오발견율 통제기법이 이용되었다. 다중신호분류기법을 통해 각 헤모글로빈의 스펙트럼을 계산할 수 있고, 이에 오발견율 통제기법을 적용함으로써 활성화되는 영역의 위치를 추정할 수 있다. 근적외선 분광기법의 상대적으로 낮은 공간적 해상도를 고려했을 때, 제안된 알고리즘은 기존의 일반선형모델을 기반한 뇌활성화 측정 방법과 견줄만한 대안으로 사용될 수 있는 잠재력을 보여주고 있다.
