近年來，利用可穿戴系統測量生命體征在醫療保健和運動科學中掀起了一場技術革命，不但使得連續監測生理參數如心率（HR）、血壓和呼吸頻(RR)成為可能。而且大多數可穿戴系統還可以利用生物信號間接評估生理參數，如光電體積脈搏圖(PPG)和心電圖，這些數據在臨床研究中具有重大意義。
 

可穿戴系統在靜息狀態下表現優異，但當受試者從事體育活動時，通常效果不佳。具體原因是生物信號對受試者的運動偽影具有極強敏感性，但這在體育活動中是不可避免的。在生理參數中，RR受運動偽影的影響最為嚴重從而很難評估。這時，功能性近紅外光譜(fNIRS)的優越移動性、低成本和良好的運動耐受性成功引起了科學家的關注。
 

fNIRS是一種光學腦成像技術，不僅可量化與大腦皮層神經活動相關的含氧(O₂Hb)和脫氧(HHb)血紅蛋白濃度，而且可提供比腦電圖(EEG)更好的空間分辨率，在時間分辨率上也優于功能性磁共振成像(fMRI)。更重要的是，與其他生物信號監測技術相比，fNIRS具有更強的運動容忍度，即受試者的運動不一定會影響數據質量。由于fNIRS非侵入性和可移動性，fNIRS為戶外研究和健身應用打開了新世界的大門。
 

呼吸是fNIRS的主要生理干擾之一，呈現為頻譜范圍（0.2-0.4 Hz）內的信號。這種干擾的原因是吸氣和呼氣過程中體內血液流動和呼吸振蕩對腦血容量和血流量產生影響。

因此，可以合理推測fNIRS可以用于評估呼吸頻率。由于PPG和fNIRS的測量原理相似，均是通過O₂Hb信號變化進行研究。腦血容量和血流變化與fNIRS輸出成正比，PPG中表現出的呼吸調節與O₂Hb信號中的呼吸調節表現相似。因此，可以假設呼吸從頻率、強度和振幅三個方面影響O₂Hb信號。之前的研究已經證實了利用靜息狀態的O₂Hb信號評估呼吸頻率的可能性。然而，目前面臨的最大挑戰是在進行體育活動時評估受試者的呼吸頻率。因此，研究者提出了使用fNIRS評估騎車時呼吸頻率的方法。
 

圖2.使用fNIRS評估RR的方法

研究者提出了一種新型融合方法，一個無線單傳感器近紅外光譜成像系統(PortaLite MKII, Artinis Medical Systems B.V，荷蘭),呼吸胸帶連接TMSi SAGA 32+/64+放大器(荷蘭Twente Medical Systems International b.v.)，采樣率為4000Hz。fNIRS系統配備了三個長通道(收發距離達41 mm)，記錄標準波長為760和850 nm的數據，采樣率為100 Hz。從O₂Hb信號中提取五種呼吸調節，基于每個調節主頻率的平均值進行評估RR。研究結果表明，所提出的方法在絕對誤差（AE）均值方面優于使用帶通濾波得到的結果。
 

圖3.根據從78個隨機選擇的試驗中獲得的最低平均AE，調整常數A以確定RR的最大頻率。
 

圖4、便攜式腦電采集分析系統SAGA及電極示例

這項研究的重要意義在于它解決了在體育活動中對RR的估計，利用fNIRS的運動容忍性，克服了傳統生物信號的實際局限。此外，該方法還證明可從近紅外光譜信號中提取一個額外參數，即RR，該參數可以與腦激活分析一起使用。

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